PL EN


2009 | 19 | 4 | 93-108
Article title

Application of an evolutionary algorithm to simulation of the CO2 emission permits market with purchase prices

Selected contents from this journal
Title variants
PL
Symulacja rynku handlu pozwoleniami na emisję CO2, z uwzględnieniem cen zakupu, przy użyciu algorytmu ewolucyjnego
Languages of publication
EN
Abstracts
EN
This article describes the problem of the CO2 emission permits market and introduces several important changes to the standard model, in particular a new goal function, transactions with price negotiations between regions and - as a consequence of introducing prices for permits – the possibility of investigating the influence of purchase/sale prices on the market. An additional novelty is the method of simulating such a market, which is based on a specialized evolutionary algorithm (EA).
PL
Przedstawiono nowe podejście do symulacji rynku pozwoleń na emisję CO2. Pierwsza z prezentowanych w tej pracy nowych koncepcji polega na jawnym wprowadzeniu cen zakupu/sprzedaży do modelu rynku. Czynnik ten, pomijany w dotychczas stosowanych modelach, może mieć znaczny wpływ na rynek, a zwłaszcza na podejmowanie decyzji kupna/sprzedaży i – w konsekwencji – także na ilości sprzedanych pozwoleń. Dlatego też powstał model oparty na bardziej realistycznych założeniach, który został porównany z modelem tradycyjnym. Zastosowano w nim kilka istotnych modyfikacji, takich jak zmodyfikowana funkcja celu i transakcje z negocjacjami cen pozwoleń na emisję. Kolejną innowacją jest zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do symulacji rynku. Algorytmy ewolucyjne są obecnie dość często używane nie tylko jako efektywne algorytmy optymalizacyjne, ale stosuje się je również do symulacji różnego typu systemów ekonomicznych, gier i rynków. Takie zastosowania algorytmów ewolucyjnych znane są pod angielską nazwą Agent-Based Computational Economics (ACE).
Year
Volume
19
Issue
4
Pages
93-108
Physical description
Contributors
  • Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, 01-447 Warsaw, ul. Newelska 6, Poland, stanczak@ibspan.waw.pl
References
  • ALKEMADE F., LA POUTRE H., AMMAN H.M., Robust Evolutionary Algorithm Design for Socioeconomic Simulation, Computational Economics, (2006) 28, pp. 355–470.
  • BARTOSZCZUK P, HORABIK J., Tradable Permit Systems: Considering Uncertainty in Emission Estimates, Water Air Soil Pollution: Focus, (2007) 7, pp. 573–579, Springer Verlag, 2007.
  • BONATTI M., ERMOLIEV Y., GAIVORONSKI A., Modeling of multi-agent market systems in the presence of uncertainty: The case of information economy, Robotics and Autonomous Systems, 1998, Vol. 24, Issue 3–4, pp. 93–113.
  • CICHOSZ P., Systemy uczące się (Learning systems; in Polish), WNT, Warszawa, 2000.
  • CLEMENS C., RIECHMANN T., Evolutionary Dynamics in Public Good Games, Computational Economics, (2006) 28, pp. 399–420.
  • ERMOLIEV Y., KLAASSEN G., NENTJES A., Adaptive cost-effective ambient charges under incomplete information, Journal of Environmental Economics and Management, 31, pp. 37–48.
  • ERMOLIEV Y., MICHALEVICH M., NENTJES A., Markets for Tradable Emission and Ambient Permits: A dynamic approach, Environmental and Resource Economics, 2000, 15, pp. 39–56.
  • GODAL O., Simulating the Carbon Permit Market with Imperfect Observations of Emissions: Approaching Equilibrium through Sequential Bilateral Trade, Interim Report IR-00-060, IIASA, Laxenburg, Austria, 2000.
  • HORABIK J., On the costs of reducing GHG emissions and its underlying uncertainties in the context of carbon trading, Raport Badawczy RB/34/2005, IBS PAN, 2005.
  • KLAASEN G., NENTJES A., SMITH M., Testing the dynamic theory of emissions trading: Experimental evidence for global carbon trading, Interim Report IR-01-063, IIASA, Laxenburg, Austria, 2001.
  • KLAASEN G., MATROSOV I., ROEHRL A., TARASYEV A., A Game-Dynamic Model of Gas Transportation Routes and Its Application to the Turkish Gas Market, Interim Report IR-03-018, IIASA, Laxenburg, Austria, 2003.
  • MULAWKA J., STAŃCZAK J., Genetic Algorithms with Adaptive Probabilities of Operators Selection, Proceedings of ICCIMA’99, New Delhi, India, pp. 464–468, 1999.
  • NAHORSKI Z., HORABIK J., JONAS M., Compliance and emissions trading under the Kyoto protocol; Rules for Uncertain Inventories, 2007.
  • STAŃCZAK J., Biologically inspired methods for control of evolutionary algorithms, Control and Cybernetics, 20003, 32(2), pp. 411–433.
  • STAŃCZAK J., Evolutionary algorithm for market simulations, Evolutionary Computation and Global Optimization 2009, Prace Naukowe PW, Elektronika, z. 169, Warszawa, 2009, pp. 163–172.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-d67227ba-7d9d-4b1b-9f57-55fd6b6469a9
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.