Game-theoretic modeling of sustainable intermodal freight transportation: Optimal pricing and energy efficiency strategies under government intervention and fuzzy uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable freight transportation plays a pivotal role in addressing pressing environmental challenges while simultaneously fostering socio-economic development. Governmental entities worldwide are increasingly implementing strategic policy interventions to enhance the sustainability of freight transportation systems. A comprehensive understanding of the complex interactions and dynamics between these policy measures and transportation operations is essential for developing effective sustainable transportation strategies. This study aims to explore the impact of government intervention on pricing strategies, and energy-saving level determination in the transportation sector under conditions of fuzzy uncertainty. While the government looks into three distinct strategies, each with two decision variables, transportation enterprises are considering two alternate scenarios for decision-making. It means that twelve distinct scenarios are being considered by the government. Our analyses reveal that: (1) The government's goals of maximizing social welfare and energy saving cannot be aligned with the enterprises' goals of maximizing profits, regardless of whether decision-making is decentralized or centralized. (2) The carbon cap-and-trade mechanism emerges as the most effective strategy for governmental regulation, whereas transportation enterprises demonstrate optimal responsiveness to subsidy-based policy interventions. (3) Centralized decision-making by transportation enterprises yields superior outcomes across multiple dimensions, including LSSC profitability, social welfare enhancement, and energy conservation efficiency, when contrasted with decentralized decision-making paradigms. (4) The implementation of a carbon cap-and-trade policy by the government, combined with increased investments in environmental awareness and centralized decision-making by transportation enterprises, significantly advances both profit objectives and energy-saving targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».