Sticky Seeding in Discrete-Time Reversible-Threshold Networks

When nodes can repeatedly update their behavior (as in agent-based models from computational social science or repeated-game play settings) the problem of optimal network seeding becomes very complex. For a popular spreading-phenomena model of binary-behavior updating based on thresholds of adoption among neighbors, we consider several planning problems in the design of Sticky Interventions: when adoption decisions are reversible, the planner aims to find a Seed Set where temporary intervention leads to long-term behavior change. We prove that completely converting a network at minimum cost is Ω(ln(OP T ))-hard to approximate and that maximizing conversion subject to a budget is (1 − 1 )-hard to approximate. Optimization heuristics which rely on many objective e-function evaluations may still be practical, particularly in relatively-sparse networks: we prove that the long-term impact of a Seed Set can be evaluated in O(|E|2) operations. For a more descriptive model variant in which some neighbors may be more influential than others, we show that under integer edge weights from {0, 1, 2, ..., k} objective function evaluation requires only O(k|E|2) operations. These operation bounds are based on improvements we give for bounds on time-steps-to-convergence under discrete-time reversible-threshold updates in networks

Energiajärjestelmän ja kasvihuonekaasujen kehitykset : Hiilineutraali Suomi 2035 – ilmasto- ja energiapolitiikan toimet ja vaikutukset

Tutkimus on tehty Hiilineutraali Suomi 2035 -hankkeessa ja käsittelee hallitusohjelman, uuden ilmastolakiehdotuksen sekä Euroopan Unionin Suomelle esittämien energia- ja ilmastotavoitteiden kustannustehokasta ja johdonmukaista saavuttamista. Selvitys palvelee kansallisen ilmasto- ja energiastrategian ja keskipitkän aikavälin ilmastopolitiikan suunnitelman (KAISU) valmistelua. Analyysien pohjana ovat kaksi skenaariota, WEM ja WAM, joista WAM-skenaario sisältää hahmotellut uudet politiikkatoimet ja ohjauskeinot. Työssä on laadittu sektorikohtaiset analyysit kotimaan-liikenteelle, työkoneille, maataloudelle ja rakennusten energiakäytölle sekä integroiva koko energiajärjestelmän skenaariotarkastelu vuoteen 2050. Tulosten mukaan Suomi voi WAM-skenaarion mukaisin politiikkatoimin saavuttaa sekä ilmastolakiehdotuksen mukaiset tiukennetut kasvihuonekaasujen kokonaispäästöjen vähennystavoitteet että EU:n taakanjakosektorille esittämät uudet tavoitteet vuonna 2030, kunhan ilmastotietoisuus heijastuu riittävästi kuluttajien ja muiden toimijoiden valinnoissa sekä investoineissa. Integroidussa tarkastelussa kasvihuonekaasupäästöjen lisävähennystarve taakanjakosektorilla on 5,2–5,5 Mt CO2-ekv. vuosina 2030–2035. Lisävähennyksistä huomattavin osa kohdistuisi liikenteeseen (1,6–2,5 Mt) muun muassa voimakkaamman sähköistymisen, biokaasun käytön ja energiatehokkuuden paranemisen myötä. Hiilineutraali Suomi 2035 – Ilmasto- ja energiapolitiikan toimet ja vaikutukset (HIISI) -hankkeen raportit: Synteesiraportti – Johtopäätökset ja suositukset Maankäyttö- ja maataloussektorin skenaariot Ilmasto- ja energiapolitiikan toimien ympäristövaikutusten arviointi Kansantalouden skenaariot Metsiin kohdistuvien ilmastopoliittisten toimenpiteiden toteutettavuus ja puun tarjonta yksityisen metsänomistuksen näkökulmasta Energiajärjestelmän ja kasvihuonekaasujen kehitykset Tämä julkaisu on toteutettu osana valtioneuvoston selvitys- ja tutkimussuunnitelman toimeenpanoa (tietokayttoon.fi). Julkaisun sisällöstä vastaavat tiedon tuottajat, eikä tekstisisältö välttämättä edusta valtioneuvoston näkemystä

Sähkö- ja kaasuautojen kustannustehokkaat edistämiskeinot - GASELLI loppuraportti

Tässä työssä arvioidaan toimenpiteitä sähkö- ja kaasuautojen kustannustehokkaiksi edistämiskeinoiksi. Työn pohjaksi on selvitetty sähkö- ja kaasuautojen vuoden 2018 markkinatilannetta ja tulevaisuudennäkymiä, sekä sähköautojen osalta niiden kotilataamiseen liittyvä haasteita. Työstä on aiemmin julkaistu kaksi väliraporttia, joista ensimmäinen paneutuu kotilataamisen ongelmakohtiin ja toinen sähkö- ja kaasuautojen markkinatilanteeseen ja -näkymiin. Työssä on laadittu systeemidynaaminen ennustemalli ohjausvaikutusten arvioimiseksi. Nykyisilläkin sähköautojen ja latausinfrastruktuurin kannustimilla voidaan mallin mukaan saavuttaa tavoitteena oleva 250 000 kappaleen sähköautomäärä vuoteen 2030 mennessä. Tällöin autoista olisi noin 100 000 täys-sähköautoja ja 150 000 ladattavia hybridejä. Ennustemalli vastaa melko hyvin sekä suoraa autojen myyntiluvuista johdettua ennustetta, jossa täyssähköautoja on vuonna 2030 noin 80 000 kappaletta, että IEA:n ennustetta Suomen sähköautomarkkinan kehityksestä. Yhdistettäessä simulaatiossa kaikki tarkastellut seitsemän ohjaustoimenpidettä, pystytään tulosten mukaan saavuttamaan vuoteen 2030 mennessä noin 300 000 täyssähköauton ja 230 000 ladattavan hybridin kanta. Kaasuautojen osalta näyttää myös mahdolliselta saavuttaa tavoiteltu 50 000 kappaleen autokanta vuoteen 2030 mennessä. Tehokkaimmiksi sähköautojen edistämiskeinoiksi lyhyellä aikavälillä arvioidaan sähköautojen hankinta-hintaan vaikuttaminen hankintatuen korottamisen tai autoveron kautta, viestintä ja markkinointi sekä panostus kotilataamisen edistämiseen taloyhtiöissä

Emission factor modelling and database for light vehicles - Artemis deliverable 3

In the frame of the Artemis project, the emission models for atmospheric pollutants have been updated and strongly improved for the road light vehicles. This development is based on a wide and specific measurement campaign, with more than 150 vehicles and about 3500 tests for a large number of pollutants, regulated and non regulated ones. The results of these measurements carried out by several European laboratories are included in a database especially designed, the Artemis LVEM database, available and open to future European measurements data. The Artemis model for light vehicles contains a set of complementary sub-models. The base model calculates the hot emissions for each vehicle category according to the driving behaviour. It contains 5 alternative models: The main model considers traffic situations (discrete model), with emission factors for each of them; A simplified model, built on the same data, takes into account the driving behaviour through the average speed (continuous model); A continuous model, socalled kinematic, considers a limited number of aggregated kinematic parameters; 2 instantaneous models consider some instantaneous parameters as instantaneous speed. These models need input kinematic data of variable complexity and are therefore adapted to different usages, for assessing national emissions, as far as for calculating the impact of a local traffic control. They are associated to models taking into account the influence of several parameters, as cold start, using of auxiliaries like air conditioning, vehicle mileage, ambient air temperature and humidity, road slope and vehicle load, as far as evaporation. The building methods of all these models and the data or models they are based on are presented, as far as the models themselves

Emission factor modelling and database for light vehicles - Artemis deliverable 3

In the frame of the Artemis project, the emission models for atmospheric pollutants have been updated and strongly improved for the road light vehicles. This development is based on a wide and specific measurement campaign, with more than 150 vehicles and about 3500 tests for a large number of pollutants, regulated and non regulated ones. The results of these measurements carried out by several European laboratories are included in a database especially designed, the Artemis LVEM database, available and open to future European measurements data. The Artemis model for light vehicles contains a set of complementary sub-models. The base model calculates the hot emissions for each vehicle category according to the driving behaviour. It contains 5 alternative models: The main model considers traffic situations (discrete model), with emission factors for each of them; A simplified model, built on the same data, takes into account the driving behaviour through the average speed (continuous model); A continuous model, socalled kinematic, considers a limited number of aggregated kinematic parameters; 2 instantaneous models consider some instantaneous parameters as instantaneous speed. These models need input kinematic data of variable complexity and are therefore adapted to different usages, for assessing national emissions, as far as for calculating the impact of a local traffic control. They are associated to models taking into account the influence of several parameters, as cold start, using of auxiliaries like air conditioning, vehicle mileage, ambient air temperature and humidity, road slope and vehicle load, as far as evaporation. The building methods of all these models and the data or models they are based on are presented, as far as the models themselves

Emission factor modelling for light vehicles within the European Artemis model

International audienceThe emission models for atmospheric pollutants have been updated and strongly improved for the road light vehicles. This development is based on a wide and specific measurement campaign, with more than 150 vehicles and about 3500 tests for a large number of pollutants. The results of these measurements are included in a database especially designed, available and open to future European measurements data. The Artemis model for light vehicles contains a set of complementary sub-models. The base model calculates the hot emissions for each vehicle category according to the driving behaviour. It contains 5 alternative models: The main model considers traffic situations (discrete model), with emission factors for each of them; A simplified model, built on the same data, takes into account the driving behaviour through the average speed (continuous model); A continuous model, so-called kinematic, considers a limited number of aggregated kinematic parameters; 2 instantaneous models consider some instantaneous parameters as instantaneous speed. These models are associated to models taking into account the influence of several parameters, as cold start, using of auxiliaries like air conditioning, vehicle mileage, ambient air temperature and humidity, road slope and vehicle load