系統(tǒng)科學(xué)概論

系統(tǒng)科學(xué)概論
目 錄
第1章 系統(tǒng)、系統(tǒng)論的起源和發(fā)展1
1.1 系統(tǒng)、系統(tǒng)科學(xué)以及系統(tǒng)科學(xué)的研究對象1
1.1.1 系統(tǒng)科學(xué)1
1.1.2 系統(tǒng)及其實例2
1.2 系統(tǒng)科學(xué)的起源和發(fā)展8
1.2.1 系統(tǒng)科學(xué)的思想基礎(chǔ)9
1.2.2 狹義系統(tǒng)科學(xué)和廣義系統(tǒng)科學(xué)10
1.2.3 與系統(tǒng)科學(xué)有關(guān)的其他概念11
1.2.4 系統(tǒng)科學(xué)的理論特征12
1.2.5 系統(tǒng)科學(xué)方法16
1.3 系統(tǒng)科學(xué)的社會意義和發(fā)展前景19
1.3.1 系統(tǒng)科學(xué)和社會學(xué)19
1.3.2 系統(tǒng)思維和健康20
1.3.3 系統(tǒng)論和計算機21
1.3.4 系統(tǒng)論和產(chǎn)品經(jīng)理21
1.3.5 系統(tǒng)論和游戲開發(fā)21
1.3.6 策略模擬推演22
1.3.7 學(xué)習(xí)系統(tǒng)論可以鍛煉一個人的整體全局思考能力23
第2章 錢學(xué)森的系統(tǒng)科學(xué)思想 25
2.1 錢學(xué)森系統(tǒng)科學(xué)思想的特點25
2.2 錢學(xué)森系統(tǒng)科學(xué)思想和系統(tǒng)科學(xué)體系的發(fā)展歷程26
2.3 錢學(xué)森建立的系統(tǒng)科學(xué)體系28
2.4 從系統(tǒng)科學(xué)到復(fù)雜巨系統(tǒng)科學(xué)29
2.5 從工程控制論到系統(tǒng)科學(xué)體系33
第3章 信息與控制36
3.1 信息的定義36
3.2 香農(nóng)信息論37
3.2.1 信息量的度量與計算37
3.2.2 信息應(yīng)用——熵39
3.2.3 信息的傳遞——信息通道的容量問題43
3.3 信息系統(tǒng)模型(通信模型)及信息論的發(fā)展46
3.3.1 廣義信息論46
3.3.2 信息的“6+1”理論47
3.4 控制與控制系統(tǒng)49
3.4.1 控制論簡介49
3.4.2 控制與信息的關(guān)系51
3.4.3 控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述53
3.5 控制與管理55
3.5.1 控制工作與控制的比較55
3.5.2 控制工作的目的、作用及重要性57
3.5.3 控制論的案例分析59
3.5.4 控制論的其他應(yīng)用領(lǐng)域61
第4章 系統(tǒng)科學(xué)與復(fù)雜性62
4.1 復(fù)雜性產(chǎn)生的根源63
4.2 復(fù)雜性研究的歷程64
4.3 復(fù)雜性科學(xué)的研究方法65

4.4 從線性到非線性78
4.4.1 線性理論78
4.4.2 非線性理論80
4.4.3 耗散結(jié)構(gòu)論81
4.4.4 突變論82
4.4.5 協(xié)同學(xué)83
4.4.6 混沌動力學(xué)85
4.4.7 分形理論90
4.4.8 結(jié)語93
第5章 復(fù)雜系統(tǒng)及其特征96
5.1 復(fù)雜系統(tǒng)的基本概念96
5.1.1 什么是復(fù)雜系統(tǒng)96
5.1.2 復(fù)雜系統(tǒng)的研究對象97
5.1.3 復(fù)雜系統(tǒng)的描述問題98
5.2 復(fù)雜系統(tǒng)的復(fù)雜性特征99
5.3 復(fù)雜系統(tǒng)的自組織特征101
5.3.1 自組織的概念與特征101
5.3.2 自組織的條件103
5.4 復(fù)雜系統(tǒng)整體的涌現(xiàn)性106
5.4.1 涌現(xiàn)研究的概況106
5.4.2 什么是涌現(xiàn)性107
5.4.3 涌現(xiàn)性的來源107
5.4.4 涌現(xiàn)現(xiàn)象的要點109
5.5 復(fù)雜系統(tǒng)的演化111
5.5.1 復(fù)雜系統(tǒng)的狀態(tài)111
5.5.2 復(fù)雜系統(tǒng)的演化112
5.5.3 復(fù)雜系統(tǒng)的進化113
5.6 復(fù)雜系統(tǒng)的分類114
5.6.1 多體系統(tǒng)、有機系統(tǒng)、控制系統(tǒng)114
5.6.2 非平衡系統(tǒng)、復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)、開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)115
5.6.3 復(fù)雜自然系統(tǒng)、復(fù)雜工程系統(tǒng)、復(fù)雜社會系統(tǒng)116
5.7 復(fù)雜系統(tǒng)研究方法論117
5.8 復(fù)雜系統(tǒng)的研究進展119
5.8.1 圣菲研究所的規(guī)則加計算機模擬演化方法119
5.8.2 定性研究與定量研究相結(jié)合的方法120
5.8.3 自上而下指導(dǎo)下的綜合微觀分析方法120
5.8.4 人工生命、人工智能與專家智能相結(jié)合的方法121
5.8.5 復(fù)雜系統(tǒng)與其他幾類系統(tǒng)的關(guān)系122
第6章 復(fù)雜系統(tǒng)建模123
6.1 復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的一般理論123
6.1.1 模型概念、性質(zhì)及分類123
6.1.2 數(shù)學(xué)建模及其過程125
6.1.3 仿真建模與系統(tǒng)仿真126
6.1.4 系統(tǒng)建模與仿真體系結(jié)構(gòu)127
6.2 復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真127
6.2.1 復(fù)雜系統(tǒng)研究是建模與仿真發(fā)展的動力源127
6.2.2 支撐復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的新理論128
6.2.3 復(fù)雜系統(tǒng)建模的方法學(xué)進展128
6.3 基于元胞自動機的建模方法與技術(shù)129
6.3.1 基于元胞自動機的建模方法的原理129
6.3.2 基于元胞自動機的建模方法的技術(shù)特點130
6.3.3 典型應(yīng)用130
6.4 基于支持向量機的建模方法與技術(shù)131
6.4.1 引言131
6.4.2 方法原理132
6.4.3 技術(shù)特點132
6.4.4 典型應(yīng)用132
6.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)建模方法137
6.5.1 神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)、功能與模型137
6.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)與逼近理論139
6.5.3 基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法與技術(shù)140
6.6 基于自組織理論的建模方法與技術(shù)142
6.6.1 引言142
6.6.2 基于GMDH建模的方法原理143
6.6.3 基于GMDH建模的技術(shù)特點143
6.6.4 基于GMDH建模的典型應(yīng)用145
6.7 面向?qū)ο蟮慕７椒ㄅc技術(shù)147
6.7.1 引言147
6.7.2 方法原理148
6.7.3 技術(shù)特點148
6.7.4 典型應(yīng)用149
第7章 復(fù)雜系統(tǒng)的計算機建模方法152
7.1 基于 Agent的復(fù)雜系統(tǒng)計算機建模方法152
7.1.1 Agent的基本概念和認(rèn)知模型152
7.1.2 Agent的分類153
7.1.3 智能Agent154
7.1.4 多 Agent系統(tǒng)155
7.1.5 基于 Agent的建模方法156
7.1.6 面向 Agent的系統(tǒng)分析158
7.2 基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)建模工具160
7.2.1 Swarm建模平臺160
7.2.2 Swarm的邏輯結(jié)構(gòu)161
7.2.3 Swarm的仿真結(jié)構(gòu)163
7.2.4 Swarm應(yīng)用的例子164
7.3 基于分形思想的復(fù)雜系統(tǒng)建模方法168
7.3.1 基于復(fù)雜系統(tǒng)分形特征的系統(tǒng)建模方法168
7.3.2 基于分形思想的復(fù)雜系統(tǒng)建模實例分析169
7.4 基于計算智能逼近的復(fù)雜系統(tǒng)建模方法172
7.4.1 基于模糊認(rèn)知圖的復(fù)雜系統(tǒng)虛擬實現(xiàn)172
7.4.2 基于群智能優(yōu)化算法的復(fù)雜系統(tǒng)建模思想180
7.4.3 基于多智能體遺傳算法的建模方法與技術(shù)181
參考文獻184