前 言气候变化问题是全球关注的热点问题之一。我国作为一个负责任的大国，在气候谈判中主动承担减排责任，做出了到2030年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降60%～65%的承诺。制造型企业作为重要的能源消耗和二氧化碳排放主体，将因此受到行政管制政策、碳税政策和碳交易政策等一系列政府减排政策的约束。企业在面对这些减排政策时，通过绿色技术升级从源头上减少能源使用及二氧化碳排放，是一种根本和有效的应对方式。然而，由于消费者需求的日益多样化，企业在设计和生产产品时日益精细化和复杂化，产品的生产涉及越来越多的环节，因此企业在进行技术升级时面临越来越多的选择，如何从中选择的技术升级策略已日益成为企业亟待解决的现实问题。本书的主要工作和创新之处如下：（1）改进了“多Agent系统-遗传算法”（Multi-agent System Combined with Genetic Algorithm，MASGA），构建了一套综合考虑生产技术升级和原料供应商选择的优化模型，研究了企业在行政管制政策约束下的绿色技术升级策略。本书探讨了企业应该如何选择的绿色生产技术及其供应商，使得企业在政府制定的碳排放刚性约束下生产成本。本书构建了0-1型整数规划模型用于刻画该问题，并改进了“多Agent系统-遗传算法”用于该模型的求解。通过随机算例的验证表明，本书对MASGA的改进是有效的，不仅进一步减少了计算时间，而且在一定程度上提高了计算的准确度。（2）构建了一套综合考虑短期技术升级成本和长期碳税成本的优化模型，通过算例求得了企业在碳税政策约束下的绿色技术升级路径的解。本书探讨了企业应该如何选择的生产环节、使用合理的绿色技术进行技术升级，以在技术升级成本和碳税成本之间取得平衡。本书使用0-1型整数规划模型构建了该优化模型，并提出了IMASGA+方法用于优化模型的求解。研究发现：碳税税率增加时，企业需要支付更多的技术升级成本，在企业对期望成本控制更为严格的情景中，企业对碳税税率的变化更为敏感，过高的碳税税率可能会导致企业放弃它的技术升级计划；企业的期望成本增加时，企业将减少技术升级成本的投入，在低碳税税率情景中，企业对期望成本的变化更为敏感，过高的期望成本将使得企业满足现状，不计划进行技术升级。（3）将模型的决策单元从企业整体层面细化到企业内部的生产环节，并将参与合作的企业细分为核心企业和合作企业两类，构建了一套综合考虑资金合作和技术合作的优化模型，揭示了碳税政策约束下企业基于绿色技术升级的合作减排策略的优化模式。本书先构建了独立减排模型，用于分析企业独立减排时的总成本、利润等信息；然后，基于这些基准利益，将企业细分为核心企业和合作企业两类，并通过引入资金合作和技术合作，构建了合作减排模型；后，通过引入多Agent系统，提出了基于多Agent系统的求解方法——MASE（Multi-agent System for Enterprises）方法，用于模拟各企业之间协商，以实现合作模型的优化求解。研究发现：企业间的绿色技术合作能小幅提升各合作企业的利润，较大幅度地提升核心企业的利润，使得所有企业的整体利润大致恢复到征收碳税前的水平；在总减排资金不变的情况下，企业间的绿色技术合作能优化减排资金的分配，进一步优化企业间的减排结构，使得所有企业的整体减排量进一步下降。因此，在碳税政策下，企业间的绿色技术合作比单个企业的独立减排更具优势。（4）将碳价预测和减排决策之间的双向影响机制纳入企业的决策模型中，构建了一套综合考虑资金合作、技术合作和减排信息共享的优化模型，揭示了企业在碳交易政策约束下基于企业间技术合作的绿色技术升级策略。本书通过构建独立减排模型，分析了各企业合作减排时的基准利益（包括利润、碳价、交易配额等信息）；通过引入资金合作、技术合作和减排信息共享，构建了合作减排模式；通过引入多Agent系统，提出了MASE+方法，用于合作模型的优化求解。研究发现，企业间的绿色技术合作能够提升各企业的利润，并使各企业均有一定额度的碳配额可以出售。在碳税政策下，企业投入的减排资金多，企业决策时将选择减排效果更好的绿色技术，使得实际的减排效果更好；但在碳交易政策下，企业的决策将受到减排资金和碳价预测值的双重影响，企业投入的减排资金多，不一定会选择减排效果更好的绿色技术。（5）针对企业所处供应链位置和行业特征的差异，本书分别从供应链上游、中游、下游以及物流仓储层面遴选了典型企业开展案例研究，识别了碳排放行政管制政策、碳税政策和碳交易政策三类政策情景下，不同类型企业绿色技术选择与升级的措施和策略，从实践角度描述了供应链上企业应对碳减排政策约束的行为特征。本书的出版得到了国家杰出青年科学基金（No.71625003）、国家自然科学基金（No.91746208，No.71774014，No.71573016，No.71403021，No.71521002）、国家重点研发计划（No.2016YFA0602504，No.2016YFA0602502）、国家出版基金的支持。本书撰写过程中得到了上海交通大学朱庆华教授、北京理工大学魏一鸣教授等专家的鼓励、指导、支持和无私帮助，在此
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