Лаборатория агентного моделирования
Лаборатория
  • О лаборатории
  • История
  • Свидетельства и лицензии
  • Партнеры
  • Сотрудники
Дайджест
Публикации
Проекты
Курсы, семинары, конференции
  • Конференции
    • Конференция «Искусственные общества и информационные технологии»
      • Искусственные общества и информационные технологии - 2021
      • Архив конференций
  • Семинары
    • Международный онлайн-семинар "Искусственные общества и информационные технологии"
      • Архив мероприятий
      • Информация о предстоящем семинаре
Контакты
    Лаборатория агентного моделирования
    Лаборатория
    • О лаборатории
    • История
    • Свидетельства и лицензии
    • Партнеры
    • Сотрудники
    Дайджест
    Публикации
    Проекты
    Курсы, семинары, конференции
    • Конференции
      • Конференция «Искусственные общества и информационные технологии»
        • Искусственные общества и информационные технологии - 2021
        • Архив конференций
    • Семинары
      • Международный онлайн-семинар "Искусственные общества и информационные технологии"
        • Архив мероприятий
        • Информация о предстоящем семинаре
    Контакты
      Лаборатория агентного моделирования
      • Мой кабинет
      • Лаборатория
        • Назад
        • Лаборатория
        • О лаборатории
        • История
        • Свидетельства и лицензии
        • Партнеры
        • Сотрудники
      • Дайджест
      • Публикации
      • Проекты
      • Курсы, семинары, конференции
        • Назад
        • Курсы, семинары, конференции
        • Конференции
          • Назад
          • Конференции
          • Конференция «Искусственные общества и информационные технологии»
            • Назад
            • Конференция «Искусственные общества и информационные технологии»
            • Искусственные общества и информационные технологии - 2021
            • Архив конференций
        • Семинары
          • Назад
          • Семинары
          • Международный онлайн-семинар "Искусственные общества и информационные технологии"
            • Назад
            • Международный онлайн-семинар "Искусственные общества и информационные технологии"
            • Архив мероприятий
            • Информация о предстоящем семинаре
      • Контакты
      • +7 (499) 129-07-44
      г. Москва, Нахимовский проспект, д. 47
      albert.bakhtizin@gmail.com
      • Главная
      • Информация
      • Дайджест
      • Моделирование поведения при переработке твердых бытовых отходов

      Моделирование поведения при переработке твердых бытовых отходов

      20 Декабря 2020 3:16
      // Агент-ориентированное моделирование

      Утилизация твердых бытовых отходов в городах – одна из самых серьезных проблем во всем мире. В частности, Китай и большинство других развивающихся стран переживают высокоскоростную урбанизацию и индустриализацию, что приводит к слишком большому потреблению ресурсов и быстрому росту объемов мусора. На текущий момент сортировка и переработка отходов считаются наиболее эффективными способами решения проблемы чрезмерного загрязнения городской среды, однако большинство вводимых правительством программ по внедрению этих способов управления отходами оказались неэффективными. Исходя из этого, представляется целесообразным моделирование социальной системы и ее развития в зависимости от введения той или иной меры по борьбе с загрязнением.

      © Алексей Замниус, ЭФ МГУ

      Модель состоит из трех типов агентов: домохозяйства, перерабатывающие предприятия и утилизирующие предприятия. Авторы также вводят государство в роли некоторого регулирующего органа, поведение которого определяется экзогенно. На рис. №1 представлена схема модели.

      Домохозяйства в настоящей модели играют роль производителей мусора, которые ранжируются по трем подтипам в зависимости от их поведения в отношении утилизации мусора. Первый тип не сортирует мусор, второй тип занимается разделением мусора, однако не доставляет его в специальные организации по переработке мусора, в то время как последний тип доставляет отсортированный мусор на специальные перерабатывающие предприятия. Принадлежность к одному из типов определяется четырьмя факторами: отношением денежных затрат и выгод от разделения, временными издержками сортировки, поведением соседей в отношении мусора и некоторым случайным фактором, который описывает ненаблюдаемые и неизменяемые во времени предпочтения домохозяйства. Описанные факторы представляют собой элементы функции полезности домохозяйства, значение которой в каждом периоде сравнивается со значением предыдущего. Авторы вводят предпосылку, что если эта разница на протяжении восьми периодов сохраняется положительной, то домохозяйство переходит в группу более высокого ранга, а если отрицательной – в более низкого. В остальных случаях домохозяйство сохраняет свой текущий тип.

      1.png
      Рисунок 1. Схема модели

      Перерабатывающие предприятия забирают ту часть мусора, которую возможно переработать и пустить в новый производственный цикл: бумага, пластик, металлы и др. В Китае существуют как государственные, так и частные компании по переработке мусора, однако авторы отмечают, что во многом первые действуют в значительной степени автономно. Исходя из этого, авторы предполагают, что в своих решениях перерабатывающие компании исходят из максимизации своей прибыли, которая зависит от прибыли от непосредственной переработки каждого из четырех типов «полезных» ресурсов и издержек на транспортировку. Начальное распределение перерабатывающих компаний зависит от плотности населения в том или ином регионе, а их дальнейшее существование определяется экономическими результатами: если прибыль будет отрицательной на протяжении восьми периодов, то фирма уходит с рынка.

      Утилизирующие предприятия отвечают за сбор твердых бытовых отходов и их дальнейшую утилизацию, которая производится либо на мусоросжигательных заводах, либо на мусорных полигонах. В настоящей модели совокупность этих предприятий рассматривается как одно, суммарная прибыль которого зависит от государственных субсидий, соотношения потраченной и выработанной на мусоросжигательных электростанциях электроэнергии, издержек на захоронение и сбор мусора.

      В своей работе авторы рассматривают городской округ Сучжоу, расположенный в восточной части КНР, поэтому для калибровки параметров модели использовались опросные данные именно по этому округу. В качестве одного периода была выбрана неделя.

      Взаимодействие между агентами на каждой итерации модели происходит следующим образом: сначала домохозяйства определяют свою категорию, затем считаются прибыли утилизирующих и перерабатывающих предприятий, после чего последние принимают решение о дальнейшей работе.

      Настоящая модель позволяет симулировать реакцию агентов на те или иные политические решения, поэтому авторами было рассмотрено три возможных сценария. Первым является введение фиксированного налога на переработку мусора, который рассматривается в качестве обычного или инерционного (англ. business-as-usual scenario), т.е. действующего изначально. Вторым – введение налога на все виды утилизированного мусора, а третьим – введение налога только на сжигаемые или захороненные отходы.

      Введение налога на все категории мусора способствовало увеличению числа представителей третьей группы, медленному уменьшению второй и резкому на начальных этапах уменьшению с последующим увеличением первой группы (рис. №2). Такой эффект связан с тем, что домохозяйствам становится экономически выгоднее сортировать мусор и сдавать его на переработку. Количество же сожженного и захороненного мусора сократилось в пользу переработанного (рис. №3).

      2.png
      3.png
      Рисунок 3. Сценарий 2: динамика прибылей предприятий

      Введение налога только на сжигаемые или захороненные отходы привело лишь к незначительному изменению числа представителей третьей группы, слабому росту второй и постепенному уменьшению первой (рис №4). В то же время эффекты для предприятий схожи с предыдущим сценарием: происходит значительный рост прибыли у перерабатывающих заводов и ее уменьшение у утилизирующих (рис. №5).

      4.png

      5.png

      Рисунок 5. Сценарий 3: динамика прибылей предприятий



      Подробнее: Meng, X., Wen, Z., & Qian, Y. (2018). Multi-agent based simulation for household solid waste recycling behavior. Resources, conservation and recycling, 128, 535-545.

      • Комментарии
      Загрузка комментариев...

      Назад к списку Следующая статья
      Категории
      • Агент-ориентированное моделирование172
      Это интересно
      • Исследование моделирования пассажиропотока на городской станции метро на основе Anylogic
        21 Декабря 2020
      • Агент-ориентированный подход к проектированию жилых систем возобновляемой энергетики
        20 Декабря 2020
      • Применение агентной модели при внедрении продуктов на рынок
        19 Декабря 2020
      • Применение дискретно-событийного моделирования в каршеринге
        19 Декабря 2020
      • Рост, неравенство и инновации: CGE-анализ Индии
        18 Декабря 2020
      • Стимулирование академического патентования в университетской экосистеме: агент-ориентированный подход
        18 Декабря 2020
      • Многомасштабное агент-ориентированное моделирование потребительского рынка
        17 Декабря 2020
      • Агентное моделирование решения потребителя о покупке одежды
        17 Декабря 2020
      • Исследование моделирования пассажиропотока на городской станции метро на основе Anylogic
        17 Декабря 2020
      • Использование оценки диффузии Басса
        16 Декабря 2020
      • Самоорганизующееся движение на неисправном перекрестке
        19 Октября 2020
      • Агент-ориентированные модели гендерного неравенства в продвижении по службе
        19 Октября 2020
      • Агент-ориентированная модель для симуляции поведения потребителей мяса в Великобритании
        19 Октября 2020
      • Исследование слияний и поглощений с использованием агентного подхода
        13 Декабря 2018
      • Моделирование рынка корпоративных ценных бумаг и рынка жилья в Англии, агент-ориентированный подход
        13 Декабря 2018
      • Моделирование распространения нового продукта с использованием агентного подхода
        13 Декабря 2018
      • Моделирование миграционных потоков в Буркина-Фасо с использованием агент-ориентированного подхода
        12 Декабря 2018
      • Влияние индивидуальных характеристик и факторов окружающей среды на физическую активность: применение агент-ориентированного моделирования
        12 Декабря 2018
      • Оптимальный целевой показатель инфляции: выводы из агент-ориентированной модели
        12 Декабря 2018
      • Агент-ориентированная модель, описывающая динамику численности населения для регионов Европейского Союза
        11 Декабря 2018
      Облако тегов
      DSGE абитуриенты агент-ориентированная модель Агент-ориентированная модель агентная модель агентно-ориентированная модель банды биодизель биотопливо водохранилище военная операция воздушное движение геополитический конфликт городское планирование девиантное поведение демография дорожное движение Евросоюз здравоохранение инвестиции инновации инфляция каршеринг климат компьютерные игры лесные пожары Лисбон логистика миграционные процессы миграция населения моделирование миграционных потоков нейронная сеть парковки передача знаний пешеходная модель пожар в метро последняя миля потребление электроэнергии преступность промышленные зоны региональное развитие Рио-де-Жанейро рыболовецкий флот рынок жилья сельское хозяйство слияния и поглощения социальные нормы спорт стоимость активов строительная отрасль строительные проекты такси торговля керамикой транспорт туризм учебные заведения экосистема электроэнергия энергопотребление энергосберегающие технологии эпидемии
      © 2005 - 2022 Лаборатория искусственных обществ и информационных технологий
      Версия для печати
      Контакты

      +7 (499) 129-07-44
      albert.bakhtizin@gmail.com
      г. Москва, Нахимовский проспект, д. 47