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Constrained Modified Genetic Algorithm for Optimizing RICE Climate Change Model Policy

机译：RICE气候变化模型策略优化的约束修正遗传算法

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The objective of this paper is to use evolutionary algorithm for policy making to help in decision support, the Regional Integrated Climate-Economy (RICE) model for the dynamic climate change is used to optimize the tradeoff policy between abating of carbon dioxide emissions to reduce global climate change and in the other hand the resulting in economic damages. A Constrained Genetic Algorithms (CGAs) is modified to search for near global optimal solutions the by searching climate optimum control parameters that resulted in optimal CO_2 abatement and temperature reduction with less economic damages. A Comparison study between optimizing the output of GAs with the standard solution revealed that GAs successfully found a better solution, in term of finding optimum values for the carbon prices that lead to more reduction in carbon emission comparing to solutions given by the model developer.
机译：本文的目的是使用进化算法进行政策制定以提供决策支持，动态气候变化的区域综合气候经济（RICE）模型用于优化减少二氧化碳排放量以减少全球排放之间的权衡政策。气候变化，另一方面造成经济损失。对约束遗传算法（CGA）进行了修改，以通过搜索气候最佳控制参数来寻找近乎全局的最佳解决方案，该参数导致了最佳的CO_2减排和温度降低，且经济损失较小。通过使用标准解决方案优化GA产量之间的比较研究，发现GA与模型开发者提供的解决方案相比，成功找到了更好的解决方案，即找到了碳价格的最优值，从而导致了碳排放量的更多减少。

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