中文摘要：

申请人长期致力于技术演化与能源系统分析。从运筹学视角提出处理能源系统中技术学习不确性的“风险上限法”，成果发表在《Management Science》（2010）；从复杂系统理论视角与W.B Arthur(Santa Fe Institute)等一起提出了全球能源系统的演化模型,在国际学术界得到关注。在包括《Management Science》，《European Journal of Operational Research》、《Energy》等知名国际期刊，国际会议及专著上共发表篇学术论文57篇。被评为上海市曙光人才，上海市浦江人才，教育部新世纪优秀人才，IIASA （国际应用系统分析学会） Mid-Career Researcher。申请人（曾）是IIASA研究员、哈佛大学访问学者、IPCC（联合国的政府间气候变化专门委员会）的专家评委、以及多个国际期刊的编委会成员。

结论摘要：

当今技术千变万化，技术系统会如何演化？如何规划技术系统的发展方案才能实现可持续发展？这是人们共同关心的问题。现有对技术变化的研究，通常只以单个或几个技术为研究对象。而现实中的技术之间相互依赖，相互牵制、相互竞争、形成复杂的技术系统。本项目从运筹学、复杂自适应系统这两个互补的视角开展对技术系统演化的研究。研究的主要特色是运筹学视角和复杂自适应系统视角的融合，即在系统优化模型中考虑异质决策主体的相互作用；在基于主体模型的基础上提出优化方法。本项目主要以电力系统中新技术的采纳以及新能源汽车与其加能站的协同扩散为应用背景。在运筹学视角下，传统的技术系统优化模型常常忽略了不确定技术学习、有限理性、系统空间重构以及异质决策主体的相互作用等因素，近年来，学者们意识到这些因素在技术系统演化过程中起着重要作用。本项目以一个简化的电力技术系统为例，构建了包含这些因素的优化模型，在此基础上分析这些因素如何影响技术系统的优化发展。研究的主要结论有（1）技术学习会导致技术分歧现象，即会存在成本接近，技术路径不同（因而环境影响也不同）的优化方案；（2）碳税不一定能降低“技术分歧”，意味着碳税跟其他减排政策组合使用效果更好；（3）因为决策者的有限理性及各自规划系统一部分的事实，对新技术的采纳会比假设一个完全理性的“全局规划者”要慢；（4）技术溢出效应即使非常小，也会大大加快对新技术的采纳；（5）新基础设施的效率与其长度的动态关系对其发展方案影响很大。在复杂自适应系统视角下，优化初始加能站的布局能促进新能源汽车的扩散。本项目在基于主体的新能源汽车及其加能站同步扩散模型的基础上，提出了两种优化加能站布局的方法。第一种方法的思想是用遗传算法找到减少消费者对加能便捷性担心的布局，然后用基于主体模型来检验和进一步挑选好的布局方案；第二种方法的思想是用基于主体模型模拟的结果作为遗传算法中布局方案的适应值。研究发现第二种方法得到的优化布局能更好地促进新能源汽车的扩散，但比第一种方法的运算时间要多得多。另外，本项目提出了把不确定的消费者偏好转化为新产品设计要求的模型和方法；探索了用电动汽车专利等数据开展对技术系统演化的定量实证分析。实证分析的主要发现包括（1）跟美、日等发达国家相比，中国电动汽车技术系统还有待进一步提高；（2）中国现有的技术储备已经为未来产品的升级打下了良好的基础。