Resumen

Este documento analiza un modelo dinámico de juego diferencial de Stackelberg de abatimiento de la contaminación del agua transfronteriza en una cuenca hidrográfica y discute el problema de toma de decisiones óptima bajo juego diferencial no cooperativo y cooperativo, en el cual se tienen en cuenta el efecto de acumulación y el efecto de depreciación de la inversión en abatimiento de la contaminación mediante el aprendizaje haciendo. Utilizamos la teoría de optimización dinámica para resolver la solución de equilibrio de los modelos. A través del análisis de simulación numérica, se llevó a cabo la simulación de trayectorias y el análisis de las curvas de trayectoria óptima de cada variable bajo horizonte de planificación finito y estado estacionario a largo plazo. Bajo el horizonte de planificación finito, cuanto más largo sea el período de planificación, menor será la tasa de emisión óptima en equilibrio. El juego de estado estacionario a largo plazo bajo decisión cooperativa puede reducir eficazmente la cantidad

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Stackelberg dinámico; Abatimiento de la contaminación del agua transfronteriza en cuencas hidrográficas; Juego diferencial cooperativo; Juego no cooperativo; Inversión en abatimiento de la contaminación; Curvas de trayectoria óptima
• Keywords:Dynamic stackelberg; Watershed transboundary water pollution abatement; Cooperative differential game; Non-cooperative game; Pollution abatement investment; Optimal trajectory curves