两家电厂目前各排放8000吨的污染（总计16000吨）。一厂的污染减排成本由MCR1=0.02Q给出，二厂的污染减排成本由MCR2=0.03Q给出，其中Q代表污染减排的吨数。 a. 假设实施一项规定，要求每个工厂减少5000吨的污染。每个公司的污染控制成本将是多少？画两张图（每家公司一张）来支持你的答案，类似于图8.4。 b. 假设实施每吨污染120美元的污染税。现在每个公司将支付多少污染减排成本（不考虑税收）？征税后的总污染减排成本与（a）部分的总成本相比如何？简要解释为什么成本不同。每家公司要支付多少税款？用两张图（每个公司一张）来支持你的答案，类似于图8.4。 c. 最后，假设建立了一个可交易的许可证制度，自由发放6000吨的污染排放许可证，每个工厂有3000个许可证。在没有交易的情况下，每个公司的污染减排成本是多少？用类似于图8.5的图表来支持你的答案，显示10,000吨的总污染减少量。 d. 用你在(c)部分画的同一图表，解释哪家公司将出售许可证（以及数量），哪家公司将购买许可证。假设所有许可证的价格相同，每张许可证的成本是多少？考虑到他们的减污成本和出售许可证的成本（或收入），计算每个公司交易后的净成本，类似于表 8.1。

a. 假设实施一项规定，要求每个工厂减少5000吨的污染，那么第一家电厂的污染控制成本为MCR1*5000=0.02*5000=100，第二家电厂的污染控制成本为MCR2*5000=0.03*5000=150。b. 假设实施每吨污染120美元的污染税，那么第一家电厂的污染控制成本为MCR1*5000+5000*120=0.02*5000+5000*120=1200，第二家电厂的污染控制成本为MCR2*5000+5000*120=0.03*5000+5000*120=1350。征税后的总污染减排成本比（a）部分的总成本要大，这是因为每家公司都需要支付税收，而且每家公司的污染减排成本也会有所增加。每家公司要支付的税款是5000*120=60000。c. 假设建立了一个可交易的许可证制度，自由发放6000吨的污染排放许可证，每个工厂有3000个许可证，那么第一家公司的污染减排成本为MCR1*3000=0.02*3000=60，第二家公司的污染减排成本为MCR2*3000=0.03*3000=90。d. 根据第一家公司的污染减排成本为MCR1*3000=0.02*3000=60，第二家公司的污染减排成本为MCR2*3000=0.03*3000=90，第一家公司将出售3000张许可证，第二家公司将购买3000张许可证。假设所有许可证的价格相同，每张许可证的成本是120美元。考虑到他们的减污成本和出售许可证的成本（或收入），第一家公司交易后的净成本为60-3000*120=-35400，第二家公司交易后的净成本为90+3000*120=36000。

相关问题

//CAN相关设置 MX_CAN1_Init(0xf);//波特率设置 Can_Init_Struct(); Can_RxFilter_Init();//ID过滤设置：不过滤任何ID（任何ID都允许通过），这句话必需有，否则接收不到CAN1数据 HAL_CAN_Start(&hcan1);//启动CAN1，这样后面才能发送数据 //启动CAN收发计时 //hcan1.Instance->MCR|=0x80;//TTCM=1:启动CAN时间，CAN 硬件的内部计数器激活，在接收和发送时，都会在帧起始位的采样点捕获内部计数器放入CAN_RDTxR/CAN_TDTxR寄存器中 CAN1->MCR|=0x80;//TTCM=1:启动CAN时间，CAN 硬件的内部计数器激活，在接收和发送时，都会在帧起始位的采样点捕获内部计数器放入CAN_RDTxR/CAN_TDTxR寄存器中根据上面程序再增加CAN1使能中断

在上面的代码中，我们可以在启动CAN1后，使用`CAN_ITConfig`函数来使能CAN1的接收中断。具体代码如下：

//CAN相关设置
MX_CAN1_Init(0xf);//波特率设置
Can_Init_Struct();
Can_RxFilter_Init();//ID过滤设置：不过滤任何ID（任何ID都允许通过），这句话必需有，否则接收不到CAN1数据
HAL_CAN_Start(&hcan1);//启动CAN1，这样后面才能发送数据
//启动CAN收发计时
//hcan1.Instance->MCR|=0x80;//TTCM=1:启动CAN时间，CAN 硬件的内部计数器激活，在接收和发送时，都会在帧起始位的采样点捕获内部计数器放入CAN_RDTxR/CAN_TDTxR寄存器中
CAN1->MCR|=0x80;//TTCM=1:启动CAN时间，CAN 硬件的内部计数器激活，在接收和发送时，都会在帧起始位的采样点捕获内部计数器放入CAN_RDTxR/CAN_TDTxR寄存器中

//使能CAN1接收中断
CAN_ITConfig(CAN1, CAN_IT_FMP, ENABLE);

在上面的代码中，我们使用`CAN_ITConfig`函数使能了CAN1的接收中断，并传入了`CAN_IT_FMP`作为第二个参数，表示当FIFO挂号接收到新数据时触发中断。在此之后，当CAN1接收到数据时，中断处理函数会被自动调用。

将以下代码转换为python：%产生初始种群 flag11=1; while flag11==1 GApop0=zeros(popsize,8*M+6); for i=1:popsize GApop0(i,:)=zcode(M,N); end fitness=zeros(popsize,1);%费用 fitness1=zeros(popsize,1);%适应度函数 a=zeros(popsize,2*M+3+N-1); %工期 bestChrom=zeros(maxgen,8*M+6); bestfit=zeros(maxgen,1); %每代最优费用 bestT=zeros(maxgen,2*M+3+N-1); %每代最优费用对应的工期 elite=zeros(maxgen,8*M+6); %精英解 elitefit=zeros(maxgen,1); %精英值 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop0(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop0(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2*M+3),a(j,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1) > maxT fitness(j,1)=10^100; end end if all(fitness(:,1)==10^100) flag11=1; %重新生成初始种群 else flag11=0; end end fitness1=1./fitness; %适应度值取倒数，成本最小，倒数最大 %精英选择 indexmin=find(fitness==min(fitness));%查找非零元素的索引和值 if length(indexmin)>1 indexmin=randsample(indexmin,1);%从整数1到indexmin中无放回随机均匀抽取1个值。 end elite(1,:)=GApop0(indexmin,:); elitefit(1,:)=fitness(indexmin,:);

以下是 Python 代码：

flag11 = 1

while flag11 == 1:
    GApop0 = np.zeros((popsize, 8*M+6))
    for i in range(popsize):
        GApop0[i, :] = zcode(M, N)

    fitness = np.zeros((popsize, 1)) # 费用
    fitness1 = np.zeros((popsize, 1)) # 适应度函数
    a = np.zeros((popsize, 2*M+3+N-1)) # 工期
    bestChrom = np.zeros((maxgen, 8*M+6))
    bestfit = np.zeros((maxgen, 1)) # 每代最优费用
    bestT = np.zeros((maxgen, 2*M+3+N-1)) # 每代最优费用对应的工期
    elite = np.zeros((maxgen, 8*M+6)) # 精英解
    elitefit = np.zeros((maxgen, 1)) # 精英值

    for j in range(popsize):
        a[j, :] = ztime(GApop0[j, :], M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0)
        fitness[j, 0] = zcost(GApop0[j, :], M, N, a[j, 0], a[j, 1:2*M+3], a[j, 2*M+4:2*M+2+N], LCR, ECR, MCR, FC, ICR, Q)

    for j in range(popsize):
        if a[j, 0] > maxT:
            fitness[j, 0] = 10 ** 100

    if np.all(fitness[:, 0] == 10 ** 100):
        flag11 = 1 # 重新生成初始种群
    else:
        flag11 = 0

fitness1 = 1 / fitness # 适应度值取倒数，成本最小，倒数最大

# 精英选择
indexmin = np.where(fitness == np.min(fitness))[0] # 查找非零元素的索引和值
if len(indexmin) > 1:
    indexmin = np.random.choice(indexmin, size=1) # 从整数1到indexmin中无放回随机均匀抽取1个值。
elite[0, :] = GApop0[indexmin[0], :]
elitefit[0, :] = fitness[indexmin[0], :]

需要注意的是，Python 中的 `zeros` 函数用于创建指定大小的全零数组，而 MATLAB 中的 `zeros` 函数不仅可以创建全零数组，还可以创建指定大小的全零矩阵。因此，在 Python 中需要使用 `np.zeros` 函数创建全零数组。另外，Python 中的 `where` 函数返回的是符合条件的元素的下标，需要通过 `[0]` 取出第一个元素的下标。