改变对电动汽车的看法：一种基于实证的多智能体建模方法
多智能体系统
2015-01-15 v2
摘要
电动汽车（EVs）的推广被视为实现温室气体减排目标的有效政策策略。然而，要实现大规模采用，需要基于消费者交通需求、价值观和社会规范的面向需求侧的政策措施。我们引入了一种基于实证的、空间显式的多智能体模型 InnoMind（由观念改变驱动的创新扩散），以模拟政策干预和社会影响对消费者交通方式偏好的效应。该模型中的智能体代表个体消费者，其参数基于调查受访者的实证推导属性和特征进行校准。我们使用人工神经网络对智能体决策进行建模，以考量情感在信息处理中的作用。我们展示了德国柏林市电动汽车扩散的 4 种情景模拟（3 个政策情景和 1 个基准案例）。结果说明了不同措施在不同市场细分中的有效性差异，以及制定针对不同出行者异质性需求的适当政策的必要性。此外，模拟表明，在城市中设立电动汽车专属区比单纯的财政激励更能有效加速电动汽车的早期扩散。
引用
@article{arxiv.1405.6230,
title = {Changing minds about electric cars: An empirically grounded agent-based modeling approach},
author = {Ingo Wolf and Tobias Schroeder and Jochen Neumann and Gerhard de Haan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.6230},
year = {2015}
}