人类社会作为一个系统,需要从系统可持续发展的角度来规划对新技术的采用。现有的技术采用系统优化模型通常假设存在一个具有完全远见的全局规划者来规划经济系统对技术的采用,其忽略了现实中可能对技术采用产生较大影响的因素,如技术发展的不确定性、规划周期的时限性、不同规划主体的并存及相互的影响,以及伴随新技术采用的系统空间重构。本文以一个简化的经济系统为研究对象,构建包含上述被忽略因素的技术采用系统优化模型,在此基础上分析这些因素如何影响技术采用。大多数技术采用模型假设决策者具有完全远见。然而现实中的决策者并不具有完全远见,并且技术采用的内生驱动因素是不确定的。因此,本文在第3章建立了一个基于决策者的有限远见与不确定的技术学习的技术采用模型,研究了系统对于新技术的采用、相关的成本动态,以及有限远见与不确定的技术学习所造成的技术分歧。这一部分的研究表明(1)决策周期长度越长,系统采用新技术越早。同时,较高的学习率会放大决策者远见的价值。(2)在有限远见视角下,若每期决策都是最小化该决策周期内的总成本,通常得到的并不是整个决策时间范围内的最优解。(3)有限远见视角下技术分歧的范围,大于完全远见视角下技术分歧的范围,但是技术学习的不确定性却倾向于通过去除早期采用新技术的路径,而减小技术分歧的范围。传统的技术采用模型通常假设只存在一个全局的决策制定者,忽略了系统中存在多个相互作用的异质决策者的情况。因此本文在第4章建立了一个基于异质多agent与技术学习的不确定性的技术采用系统优化模型。每个agent都试图找到部分系统的最优技术采用策略。模型中的agent具有不同的远见与不同的风险态度,他们之间的相互作用为技术溢出效应。通过这样一个模型,本文研究了agent的异质性以及他们之间的相互作用,对于新技术在系统中的采用所产生的影响。这一部分的主要结论有：(1)相比于系统中只存在一个全局决策制定者,系统中存在多个决策agent会减慢新技术在整个系统中的采用；(2)若系统中的agent是同质的,技术的溢出效应可能增强对现有技术的锁定；(3)若系统中的agent是异质的,即使一个很小的技术溢出比例,都可以显著地加速新技术在系统中的采用。本文在第5章探究了技术学习的不确定性与系统空间重构的视角下,系统采用新兴基础设施的情况。模型首先假设新兴基础设施为整个系统所建立,探究了(1)初始投资成本、技术学习及其不确定性、市场规模、效率水平对新兴基础设施的采用所产生的影响；(2)新兴基础设施的相关技术的效率和成本,对其在系统中的采用所产生的影响。之后,本文将模型拓展,探究当新兴基础设施的效率为其建立距离的函数时,是否在资源地与需求地之间的部分距离建立该新兴基础设施更优。通过在三种效率动态下的优化,本文发现：为资源地与需求地之间的全部距离或部分距离建立新兴基础设施,并不是由该新兴基础设施的效率数值大小所决定,而是由其效率的动态特征所决定。