KotiRyhmätKeskusteluLisääAjan henki
Etsi sivustolta
Tämä sivusto käyttää evästeitä palvelujen toimittamiseen, toiminnan parantamiseen, analytiikkaan ja (jos et ole kirjautunut sisään) mainostamiseen. Käyttämällä LibraryThingiä ilmaiset, että olet lukenut ja ymmärtänyt käyttöehdot ja yksityisyydensuojakäytännöt. Sivujen ja palveluiden käytön tulee olla näiden ehtojen ja käytäntöjen mukaista.

Tulokset Google Booksista

Pikkukuvaa napsauttamalla pääset Google Booksiin.

Ladataan...

Complementarity modeling in energy markets

Tekijä: Steven A. Gabriel

JäseniäKirja-arvostelujaSuosituimmuussijaKeskimääräinen arvioKeskustelut
1-7,662,328--
This addition to the ISOR series  introduces complementarity models in a straightforward and approachable manner and uses them to carry out an in-depth analysis of energy markets, including formulation issues and solution techniques.   In a nutshell, complementarity models generalize: a. optimization problems via their Karush-Kuhn-Tucker conditions b. non-cooperative games in which each player may be solving a separate but related optimization problem with potentially overall system constraints (e.g., market-clearing conditions) c. economic and engineering problems that aren’t specifically derived from optimization problems (e.g., spatial price equilibria) d. problems in which both primal and dual variables (prices) appear in the original formulation (e.g., The National Energy Modeling System (NEMS) or its precursor, PIES). As such, complementarity models are a very general and flexible modeling format. A natural question is why concentrate on energy markets for this complementarity approach?  As it turns out, energy or other markets that have game theoretic aspects are best modeled by complementarity problems.  The reason is that the traditional perfect competition approach no longer applies due to deregulation and restructuring of these markets and thus the corresponding optimization problems may no longer hold.  Also, in some instances it is important in the original model formulation to involve both primal variables (e.g., production) as well as dual variables (e.g., market prices) for public and private sector energy planning.  Traditional optimization problems can not directly handle this mixing of primal and dual variables but complementarity models can and this makes them all that more effective for decision-makers.… (lisätietoja)
Viimeisimmät tallentajatLibraryImporter

ei avainsanoja

-
Ladataan...

Kirjaudu LibraryThingiin nähdäksesi, pidätkö tästä kirjasta vai et.

Ei tämänhetkisiä Keskustelu-viestiketjuja tästä kirjasta.

Ei arvosteluja
ei arvosteluja | lisää arvostelu
Sinun täytyy kirjautua sisään voidaksesi muokata Yhteistä tietoa
Katso lisäohjeita Common Knowledge -sivuilta (englanniksi).
Teoksen kanoninen nimi
Alkuteoksen nimi
Teoksen muut nimet
Alkuperäinen julkaisuvuosi
Henkilöt/hahmot
Tärkeät paikat
Tärkeät tapahtumat
Kirjaan liittyvät elokuvat
Epigrafi (motto tai mietelause kirjan alussa)
Omistuskirjoitus
Ensimmäiset sanat
Sitaatit
Viimeiset sanat
Erotteluhuomautus
Julkaisutoimittajat
Kirjan kehujat
Alkuteoksen kieli
Kanoninen DDC/MDS
Kanoninen LCC

Viittaukset tähän teokseen muissa lähteissä.

Englanninkielinen Wikipedia

-

This addition to the ISOR series  introduces complementarity models in a straightforward and approachable manner and uses them to carry out an in-depth analysis of energy markets, including formulation issues and solution techniques.   In a nutshell, complementarity models generalize: a. optimization problems via their Karush-Kuhn-Tucker conditions b. non-cooperative games in which each player may be solving a separate but related optimization problem with potentially overall system constraints (e.g., market-clearing conditions) c. economic and engineering problems that aren’t specifically derived from optimization problems (e.g., spatial price equilibria) d. problems in which both primal and dual variables (prices) appear in the original formulation (e.g., The National Energy Modeling System (NEMS) or its precursor, PIES). As such, complementarity models are a very general and flexible modeling format. A natural question is why concentrate on energy markets for this complementarity approach?  As it turns out, energy or other markets that have game theoretic aspects are best modeled by complementarity problems.  The reason is that the traditional perfect competition approach no longer applies due to deregulation and restructuring of these markets and thus the corresponding optimization problems may no longer hold.  Also, in some instances it is important in the original model formulation to involve both primal variables (e.g., production) as well as dual variables (e.g., market prices) for public and private sector energy planning.  Traditional optimization problems can not directly handle this mixing of primal and dual variables but complementarity models can and this makes them all that more effective for decision-makers.

Kirjastojen kuvailuja ei löytynyt.

Kirjan kuvailu
Yhteenveto haiku-muodossa

Current Discussions

-

Suosituimmat kansikuvat

Pikalinkit

Arvio (tähdet)

Keskiarvo: Ei arvioita.

Oletko sinä tämä henkilö?

Tule LibraryThing-kirjailijaksi.

 

Lisätietoja | Ota yhteyttä | LibraryThing.com | Yksityisyyden suoja / Käyttöehdot | Apua/FAQ | Blogi | Kauppa | APIs | TinyCat | Perintökirjastot | Varhaiset kirja-arvostelijat | Yleistieto | 203,235,599 kirjaa! | Yläpalkki: Aina näkyvissä