组织演化的复杂性研究
网络组织的复杂性研究
网络组织的复杂性研究摘要网络组织是一种适应知识社会、信息经济和组织创新要求的新型的组织模式，是一个伴随环境演进的复杂系统。
本文在分析网络组织含义与类别的基础上，从网络组织环境的复杂性、不确定性，网络组织结构的复杂性，网络组织的动态性、自相似性、自组织性、自学习性等方面研究网络组织的复杂性特征。
关键词网络组织复杂系统复杂性组织科学1 引言我们生活在一个复杂性不断加剧，制度秩序正在消散的世界里。
无穷的变化在我们身边发生，我们必须面对混沌的场景，组织科学也要面对混沌的冲击。
“将充满交互作用的客观世界描述为一个线性的模式，每个词语仅有一个含义，预测、控制是极其重要的概念”，这样的管理理念正面临挑战。
复杂性科学提供了一个新的研究视角：复杂性理论对传统管理假设提出了挑战，人类活动要考虑突现行为的可能性。
在对突现行为的研究中，复杂性科学和组织科学走到了一起[1]。
复杂性研究学者、组织科学家对复杂科学在管理、组织的中的研究颇感兴趣，这方面的研究方兴未艾，仅1998年就有十几个会议和论坛以复杂性与管理为主题，1999年，关于复杂性与组织管理的电子刊物出版，并组织了几次相关学术会议。
SFI也将组织管理复杂性研究作为主要方向之一。
Hatch and Tsoukas指出：解释性的组织研究方法经常向传统组织观点提出挑战，并与复杂理论的研究新发现相互呼应[2]。
其他一些专家[3][4][5]也指出：复杂系统与组织系统都具有如下的共同特征：A原因与结果之间没有固定联系；B 分形特征：度量结果与所选取刻度有关，概念含义具有不确定性；C 复杂系统在不同的度量尺度间存在循环或递归性质，容易产生迷惑；D 对初值敏感：系统具有不稳定性和易变性；E 系统充满反馈环，具有潜在的分叉点，并遵循突现行为规律。
社会、经济、技术的发展变化使组织面临一个复杂、多变、混沌、不确定的环境，从而要求组织对来自环境的变化作出反应。
若把组织定义为：具有不同偏好、信息、利益和知识的个体与团体的协调行为构成的系统[6]，则组织管理者的中心任务为促进冲突向合作的平滑转换，而这些组织成员具有的共同的语言（协议）和共同的观点（目标、价值观、文化）会使转换有益，并通过合作取得更好的效果。
当前复杂系统研究的几个方向
当前复杂系统研究的几个方向中科大复杂性研究小组摘要：复杂系统与复杂性科学，被誉为二十一世纪的科学，是吸引跨学科广泛注意的新型交叉科学。
特别地，最近复杂网络的快速发展，掀起了复杂性科学研究新一轮的高潮。
复杂网络作为复杂系统各组元相互作用的最简单的抽象，对网络结构的研究，有望为理解复杂系统组织演化和功能形成的基本机制提供帮助。
本文以复杂网络为重点，概述了近期相关研究的前沿重点，另外，也介绍了最近复杂系统研究的一些新方向，包括人类动力学和信息物理学。
关键词：复杂系统、复杂性科学、复杂网络、人类动力学、信息物理学中图分类号：N94文献标识码：A0.引言复杂性科学，复杂系统的模型与行为，复杂网络的结构、功能和动力学的研究是从上一世纪末以来所出现的科学研究的新热点。
特别是复杂网络，吸引了国内外越来越多的科学工作者的注意[1]。
这里的研究方法是把各种各样复杂系统简化为节点以及连接节点的边的集合。
节点代表系统的基本单元，边代表各个单元之间的相互作用。
每个节点和每条边的性质都可以加上称为“权重”和“强度”的更多的描述。
对于复杂系统，这是一种合适的、抓住本质的抽象，因此已经取得了许多瞩目的成就。
复杂网络研究的起源可以追溯到数学中的随机图论，而由于物理学家的介入，基于数十年来现代统计物理方法、非线性动力学和复杂性科学所取得的重要新进展，对于复杂网络的研究近年来有重大突破，取得丰硕成果，并广泛应用于可把研究对象看作网络的各个科学技术领域，例如道路交通运输网、航空线网、电力网、互联网、万维网、神经网络、生物中的蛋白－蛋白相互作用网和基因调控网络、各种通讯网络、各种社会网络、科学家合作网、科学期刊引文网，……等等。
通过最近几年来对于各种不同复杂网络的结构、功能和动力学的研究，人们已经对于广泛的复杂系统的行为和基本规律获得前所未有的理解，并在实际的工业技术层面上付诸应用[2-8]。
毋庸讳言，人类对于复杂系统的认识和理解还只是万里长征刚刚走出第一步。
复杂性和自组织理论综述
复杂性和自组织理论综述第二次世界大战以后，科学发展出现一个大转折，即从简单性科学向复杂性科学发展。
现代的技术和社会已经变得十分复杂，传统的研究方法和研究手段已经不再满足要求。
这是用系统科学处理复杂性问题研究兴起的背景。
控制学家阿希贝提出研究复杂系统的战略。
信息学家魏沃尔“科学与复杂性”是当时复杂性探索的最高成就，认为未来科学主要研究有组织的复杂性。
自组织理论标志复杂性探索的高潮。
自组织理论认为应该以自组织为基本概念来探索复杂性的本质和根源。
Haken 基于代数复杂性定义一般复杂性，认为复杂性研究的关键是对复杂系统时空特性和功能结构的变化。
Prigogine学派断言现代科学在一切层次上都会遇到复杂性问题，只是在复杂性的类型，程度和层次上有所不同，主张建立复杂性科学。
他们提出的耗散结构理论为探索生物复杂性和社会复杂性奠定了基础。
80年代末以来，圣塔菲研究所致力于建立能够处理一切复杂性问题的一元化理论，研究手段是计算机模拟。
虽然能够处理一切复杂性问题的一元化理论很不现实，因为复杂性科学不是一门学科，而是未来科学的总称。
但他们关于演化经济学，人工生命，复杂自适应系统，免疫系统，Hopfield网络模型，自动机网络，“混沌边缘”的研究成果深化了学术界对复杂性和复杂性科学的认识。
钱学森提出开放的复杂巨系统概念并制定一套研究方法，他把复杂性研究纳入系统科学体系，采用系统概念解释复杂性。
现在还不可能给复杂性下一个精确的，统一的定义。
我认为应该从系统的动力学特性角度出发来定义复杂性，即复杂性是开放的，元素之间关联方式差异显著的，多层次巨系统的动力学特性。
下面介绍自组织理论及用系统论的观点来研究复杂性。
耗散结构理论（1967年Prigogine创建）认为一个远离平衡的开放系统通过不断与外界交换物质和能量，在外界条件变化达到一定阈值时，就可能从原来的无序状态转变为一种在时空上或功能上有序的状态。
一个系统能够实现自组织而形成耗散结构必须满足：（1）系统开放，系统充分开放就有可能驱使系统远离平衡态。
系统自然观主要内容
系统自然观主要内容系统自然观是一种哲学观点，它认为自然界中存在着一种有机的系统，所有事物都是相互关联、相互作用的。
系统自然观的主要内容包括系统思维、自组织性、复杂性和演化性等。
系统思维是系统自然观的核心概念之一。
它强调整体观念和综合思维，认为事物不是孤立存在的，而是组成一个有机整体的一部分。
系统思维鼓励人们从整体的角度来看待问题，关注事物之间的相互关系和相互作用。
通过系统思维，人们能够更好地理解事物的本质和运行规律，从而解决问题和做出决策。
自组织性是系统自然观的另一个重要概念。
它指的是系统内部的组成部分能够根据一定的规则和机制自发地组织起来，形成新的结构和功能。
自组织性是复杂系统产生多样性和创新性的基础，也是生物体、社会群体、经济市场等系统存在和发展的重要原因之一。
通过研究自组织性，人们可以深入了解系统内部的相互作用和动力机制，从而有效地管理和运用系统资源。
复杂性是系统自然观的另一个重要特征。
复杂系统具有多样性、非线性和不确定性等特点，其行为和性质往往难以准确预测和描述。
复杂性研究的核心是探索系统内部各个部分的相互作用和关联，以及这些作用和关联产生的整体行为和性质。
通过研究复杂性，人们可以更好地理解系统的稳定性和变化性，从而为系统的管理和优化提供科学依据。
演化性是系统自然观的最后一个重要概念。
它指的是系统在长时间尺度上发生变化和发展的过程。
演化性强调系统的历史和发展轨迹对其现状和未来的影响，认为系统是一个动态的、不断演化的整体。
通过研究演化性，人们可以更好地理解系统的演变规律和趋势，从而为系统的进化和发展提供指导。
系统自然观的主要内容包括系统思维、自组织性、复杂性和演化性等。
系统自然观强调整体观念和综合思维，认为自然界是一个有机的系统，所有事物都是相互关联、相互作用的。
通过研究系统自然观，人们可以更好地理解和应对复杂系统中的问题和挑战，为实现可持续发展和改善人类生活做出贡献。
复杂系统的演化、涌现、自组织、自适应、自相似的机理研究中的方法与技术
及 相关产 品生 产的 国家标准和 市场 准
入标准 ．加大 力度打击 假 冒伪 劣 的激 光医疗产品 。
学科 ，虽然 复杂性 科学还 处于萌 芽 状 态 ，但 已被 有 些科 学家 誉 为是 ”１ ２ 世 纪 的科 学 ” 尽管 复 杂性 科学 研 究 的 。 复 杂 系 统 涉 及 的范 围很 广 ，包 括 自
集群 的整体 动态功 能．需 要探 讨动态 神经 功能 的群 体涌 现过程和 意识 的 动 力学 基础。 自然复 杂系统 研究 的一个 重 要方 面是 灾害 系统的相互 作 用的演 化 复杂性研 究。 它们都是 复杂性 科 学 与 自然 系 统 、人 体 系统 相 结 合 的 范
维普资讯
２０ ０ ２年 第 ２卷 第 ９期
下 的二级 学科 。加速激 光 医学专 门人 才的培养 。激 光医 学是 多 学科高 度 交 叉的新 学科 ．目前 我国激 光医学 的 发
展水平在 国 际上具有 一定 优势 ．希望 政府在政 策 上有 一定 扶持 。将激 光 医
雷 区。避 开术语 上 的争论 ．采用 了一 个 ”复杂 系 统 ”的 词。 概 括 起 来 ． 复 杂 系统都有 一 些共 同的 特点 ．就是 在 变化 无常 的活 动背 后 。呈现 出某种 捉 摸不 定 的秩序 ，其 中演化 、涌现 、 自 组 织 、自适应 、 自相似 被认 为是复 杂 系统 的共 同特征 。 涌现机 制（ｍｅｇ ｎｅ 是复杂 系统 ｅ ｒｅｃ） 出现 各种 激动 人心 现象 、 图案 和模 式 的共 同表征 ，这里 既包 括灾 难式 的突
章 ， 专 辑 主 题 为 “ Ｃ ｍｐｅ ｉ ｏ ｌｘ ｙ ｔ
Ｓ ｓｍ” ｙｔ ，这 个专辑分别就化学 、生物 ｅ 学 、神经 学、动物 学 、自然地 理 、气 候 学 、 经 济 学 中 的 复 杂性 进 行 了 报 道 ，由于 各学科 对复杂 性认识 和理 解 还不 一致 ，数学 家的理 解 ，物 理学 家
复杂性、复杂系统与复杂性科学(中科院系统所)
2 . 复杂系统
2. 1 复杂系统及其基本特征
目前关于复杂系统的定义也不统一，至少有30多种，代表性的有如下一些： （1）复杂系统就是浑沌系统（浑沌学派）。 （2）具有自适应能力的演化系统（Santa Fe）。 （3）包含多个行为主体（Agent）具有层次结构的系统。 （4）包含反馈环的系统（Stacey）。 （5）不能用传统理论与方法解释其行为的系统（John Warfield）。 （6）动态非线性系统。 （7）客观事物某种运动或性态跨越层次后整合的不可还原的新性态和相互 关系（本体论的复杂性定义）。本体论复杂性还可以分为：（突变论和混沌的 两种）运动复杂性和（分形的和非稳定性的两种）结构复杂性。它们都具有跨 越层次的特征。表现为嵌套、相互连结、相互影响和作用等。 （8）对客观复杂性的有效理解及其表达（认识论的复杂性定义）。认识论 意义的复杂性概念也概括了自然科学和技术科学领域关于用描述长度定义复杂 性的各种概念和涵义，特别是关于“有效复杂性”的涵义。
3.4 复杂性科学研究方法
（1）理论分析方法
理论分析是研究复杂系统的必不可少的重要途径。主 要包括对复杂系统进行事前、事中和事后的理论分析。对 混沌或复杂系统的判定是事前理论分析的重要内容。 （2）复杂系统的模型分析方法 目前有重要影响的模型方法有： （i）混沌动力学模型法（Chaos Dynamics） （ii）符号动力学方法（Symbolic Dynamics） （iii）结构解释模型法（ISM） （iv）系统动力学方法（System Dynamics） （v）复杂适应系统方法（Complex Adaptive System）
虽然目前关于复杂系统的认识与定义尚未统一， 但是对复杂系统的基本特征的认识却比较一致。一 般认为复杂系统具有以下特征： （1）非线性（不可叠加性）与动态性 非线性是产生复杂性的必要条件，没有非线 性就没有复杂性。复杂系统都是非线性的动态系统。 非线性说明了系统的整体大于各组成部分之和，即 每个组成部分不能代替整体，每个层次的局部不能 说明整体，低层次的规律不能说明高层次的规律。 每个子系统具有相对独立的结构、功能与行为。各 组成之间、不同层次的组成之间相互关联、相互制 约，并有复杂的非线性相互作用。 动态性说明系统随着时间而变化，经过系统 内部和系统与环境的相互作用，不断适应、调节， 通过自组织作用，经过不同阶段和不同的过程，向 更高级的有序化发展，涌现出独特的整体行为与特 征。
复杂系统演化的动力学分析研究
复杂系统演化的动力学分析研究在现代科学中，复杂系统演化的动力学分析研究已经成为一个热门的课题。
复杂系统指的是由许多相互作用的基本单位所构成的一个整体。
这些基本单位可以是不同的种类，例如人类、动物、自然环境、社会制度等等。
这些基本单位之间的相互作用可以是竞争、协作、合作等等方式。
复杂系统演化的动力学分析研究就是研究这些基本单位的演化及其整体的演化规律。
复杂系统演化的动力学分析研究的背景是多样的。
首先，现代社会发展迅速，各个领域都呈现出复杂性和动态性。
例如，经济世界的股票市场、人类社会的抗议活动、自然环境的生态演化、公路交通的拥堵等等都是复杂系统的例子。
其次，复杂系统是由许多基本单位相互作用而成的，这种相互作用是非线性的，因此系统的演化表现出了复杂的、非线性的行为，例如混沌、自组织、马太效应等等。
最后，计算机技术的进步使得我们能够通过建立模型对复杂系统进行分析，这为我们研究复杂系统的演化规律提供了新的手段。
为了进行复杂系统演化的动力学分析研究，我们需要建立数学模型。
数学模型的建立要考虑到系统的基本单位、它们之间的相互作用方式、系统的演化规律等等。
例如，在研究股票市场时，我们可以把股票市场看作是由许多股票交易者和股票组成的复杂系统。
我们可以用差分方程模型来描述股票交易者的决策行为，用随机游走模型来描述股票价格的演化规律。
在研究抗议活动时，我们可以把群众和政府看作是两个相互作用的基本单位。
我们可以用博弈论模型来描述抗议活动的演化规律，通过计算机模拟来验证我们的假设。
在研究生态环境时，我们可以把各种生物看作是复杂系统的基本单位。
我们可以用传染病模型来描述生物种群的演化规律，建立生态系统的动力学方程组来分析各种生物之间的相互作用。
数学模型的建立只是研究复杂系统演化的动力学分析研究的第一步。
接下来，我们需要对模型进行分析。
分析的方法有很多种，例如理论分析、数值计算、计算机模拟等。
理论分析可以通过解方程来得到系统的解析解，这通常需要使用高等数学工具。
复杂性科学的方法论研究
复杂性科学的方法论研究复杂性科学的方法论研究引言复杂性科学是一个跨学科的领域，涵盖了数学、物理学、生物学、社会学等多个学科的知识，并致力于研究和理解复杂系统的性质和行为。
复杂性科学的方法论是指在研究和解释复杂系统时所采用的研究方法和理论框架。
本文将探讨复杂性科学的方法论研究，并介绍一些常用的方法和工具。
一、复杂性科学的基础理论复杂性科学的基础理论主要包括混沌理论、自组织理论和复杂网络理论。
混沌理论研究非线性系统的演化和随机性，在解释和模拟各种自然现象和社会现象时发挥了重要作用。
自组织理论探讨系统自动形成和演化的机制，强调系统内部的相互作用和调节作用。
复杂网络理论研究网络系统的结构和特性，包括小世界网络、无标度网络等。
这些基础理论为复杂性科学的方法论研究提供了理论基础和分析工具。
二、复杂性科学的研究方法1. 模型构建和仿真复杂性科学的研究方法之一是通过构建数学模型和进行计算机仿真来理解和预测复杂系统的行为。
模型可以是基于已有理论的数学方程，也可以是基于数据进行推导和构建的统计模型。
通过对模型进行仿真，研究人员可以观察和分析系统在不同参数条件下的演化和行为变化，从而揭示系统内部的规律和机制。
2. 多尺度分析复杂系统往往具有多个层次和时间尺度的组成部分，不同尺度的相互作用和调节关系是系统整体行为的重要因素。
因此，复杂性科学的研究方法需要采用多尺度分析的手段。
多尺度分析包括从微观到宏观的观察和测量，以及从瞬态到稳态的时间尺度分析。
通过多尺度分析，可以揭示系统内部的层次结构和相互作用模式，为理解和描述系统的复杂行为提供基础。
3. 数据挖掘和机器学习随着信息技术的发展，我们现在可以获得大量的数据，这些数据可以用于研究和分析复杂系统。
数据挖掘和机器学习是复杂性科学的重要研究方法之一。
通过对大数据进行分析和建模，研究人员可以发现数据背后的规律和模式，并进行预测和优化。
数据挖掘和机器学习的方法可以应用于各种领域，如生物学、社会学和经济学等，帮助我们理解和解释复杂系统的行为。
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组织演化的复杂性研究闫 莹1,2,李敏强1(1.天津大学管理与经济学部,天津300072;2.中北大学经济与管理学院,山西太原030051)摘 要:复杂性理论打破了牛顿确定论的简单性、稳定性和线性的均衡范式,为组织演化研究提供了全新的方法。
文章通过构造组织演化势能模型,借助突变理论得出了渐变和突变共生于复杂的组织演变过程中,且所涌现出的双模态、不可达性、发散性、突跳、滞后性和多径性等复杂性特征是他组织与自组织的结果。
提出了进行组织演化复杂性管理的方法。
关键词:组织演化;突变理论;网络组织中图分类号:C936 文献标识码:A 文章编号:1672 8106(2010)04 0062 06Complexity of Organizational EvolutionYAN Ying 1,2,LI M in qiang 1(1.College of M anagement and Economics,T ianjin U niv ersity,T ianjin 300072,China;2.College of Economics and M anagement,Nort h U niversity o f China,T aiyuan Shanx i 030051,China)Abstract:Complexity Theory breaks the simple,balanced and linear equilibrium paradig m of New ton s theory ,and provides a new method for the study of org anization evolution.T his paper began w ith the establishment of a potential energy model of organization evolution,and then ana ly zed both gradation and catastrophe ex isting in complex process of organization evolution based on catastrophe theory,and the complex features w ith its evolution including dual mode,nonaccessi bility,diverg ent,mutation,hysteresis and multipath are the results of hetero organization and self org anization.Finally ,this paper provided a new ideal for complex ity management of organi zation evolution.Key w ords:organization evolution;catastrophe theory;netw ork organization收稿日期:2010 01 18基金项目:中北大学哲学社会科学研究项目(2009Z004)。
作者简介:闫莹,女,山西太谷人,天津大学管理与经济学部博士生,中北大学经济与管理学院讲师。
研究方向:管理科学与工程。
李敏强,男,河北人,天津大学管理与经济学部教授,博士生导师。
研究方向:进化计算和机器学习。
一、引 言科学技术的迅猛发展导致人类的活动和生存环境的复杂性不断增加,这使得组织及组织环境的复杂性也不断加剧。
传承于确定性科学观的传统机械式组织也日益认识到组织正面临着一个重要而亟需解决的问题 对组织演化复杂性的认识和管理。
如今没有哪种组织可以以不变应万变,只有客观认识其复杂性,对外部环境的复杂性做出及时反应并开拓创新,才具有在激烈的竞争中取得优势的能力。
组织演化理论的思想最初是源自生物演化学。
在1979年Adizes [1]类似生物系统定义了企业组织生命周期理论,这种渐进式组织演化模型得到了理论和实业界的广泛认同。
但是当前虚拟组织等网络组织中活性结点快速重组的出现,使得组织结构从机械式组织飞跃到有机的网络组织跳跃式演变。
这一过程是一个由封闭、静态、线性第9卷第4期2010年10月北京交通大学学报(社会科学版)Journal of Beijing Jiaotong University(Social Sciences Edit ion)Vol.9 No 4 Oct.2010到开放、动态、非线性的复杂系统突变过程,是与不断调整以求适应的渐进式演变完全不同的。
这也正符合Tushman和Anderson[2]提出的组织存在类似物种突变的现象,即组织演化经历两种截然不同的过程:一是通过对结构、系统、控制和资源的调整使其更适应;二是对战略、结构和系统彻底进行改变。
正如普利高津、哈肯和托姆等的开拓性工作指出:不稳定性是复杂系统演化的真正原因,系统发展在本质上是间断的、突变的,而不是连续的和渐进的。
组织演化的复杂性正是本文研究的内容。
组织演化的复杂性是组织在演化过程中所呈现的无序现象,它与组织复杂性内容是不同的。
组织复杂性涉及范围广,更侧重于综合静态地看待组织的表象特征。
但是它们之间又存在着不可分割的重要联系,刘洪就曾指出变化性是组织复杂性创造的途径,且其复杂的组织变革可以从多样性、自发性、融合性、适应性、超越性和变形性等角度来衡量[3]。
本文从研究组织演化的途径出发,首先构建组织演化势能模型揭示组织演化的复杂性,通过探讨增加组织演化复杂性的原因提出管理组织演化复杂性的方法。
二、组织演化势能模型组织系统是个由简到繁、从低级到高级不断演化和进化的、开放的复杂巨系统,难以准确定量描述。
而复杂系统必然需要使用复杂科学方法加以研究。
为揭示组织演化的本质,本文借助系统势能来构建组织演化的非线性模型。
首先,设定两个前提条件:假设1:组织演化的两个主要动力:一个是竞争因素,由于存在很多个体挤占资源的情况,必然存在包括经济、政治和意识形态等方面的利益冲突。
它的存在无法避免,并对组织的发展稳定性起到破坏作用;另一个是合作因素,所有具有共同利益和愿望的个体都希望通过协作整合资源,发挥集体优势,它有利于增强组织稳定性。
这两种因素在不确定环境下产生的作用,使得组织形式发生着复杂的变化。
选取竞争与合作作为模型的两个控制变量,组织的演变规模作为状态变量,用来描述组织发展的情况。
其中竞争与合作是可以计量的,而控制变量仅是用来表示空间的不同位置,本身并无长度等实在物理意义。
假设2:在组织演化模型中存在两个稳定状态:机械式组织和网络组织。
显然,亚当!斯密分工理论造就的机械式组织,强调专业化及对工作的详尽描述。
它通过严格的管理层次和更简单的管理方案追求稳定性、抵制未知世界的变化,所以至今仍然普遍存在。
而战略联盟、第三方外包和虚拟组织等网络组织通过组织学习、组织分权及非正式化,产生了灵活的组织结构和迅速的反应机制。
网络组织具备了以变制变的能力,是复杂环境下组织的理想形式。
基于以上假设,根据系统稳定机制构建组织演化势能模型来定性地研究其复杂性问题。
若用x表示组织演化的规模,那么组织演化趋向稳定结构的能力可定义为V(x)。
模型中用p来表示竞争对这种能力的阻碍作用,q表示合作对这种能力的促进作用。
因为组织演化的内在动因是系统内各要素、系统间合作与竞争的非线性作用,这里选用平方和来表示,即对于外部因素的作用而言,竞争与合作能够产生倍增效果。
此外,组织演化还会受到其他环境随机∀涨落#的作用,用 (t)表示。
于是,组织的基本演化方程可表示为如下形式:V(x)=(x2-p)2+(x+q)2+ (t)(1) 将式(1)右边展开,得到:V(x)=x4+(1-2p)x2+2qx+p2+q2+ (t)(2) 若令u=1-2p,v=2q,则式(2)即可变形为V(x)=x4+ux2+vx+(1-u)22+v22+ (t)(3) 略去式(3)右边的常数值,就有V(x)=x4+ux2+vx(4) 式(4)的推导并未改变模型的性质,它等价于式(1),即组织演化的模型方程可用式(4)表示。
式(4)中u表示组织演化中的竞争作用,v则表示合作作用。
显然,式(4)为突变论中的尖点突变模型,是一个有势系统。
该模型把组织演化的稳定机制抽象为用势函数趋于极小值的动态过程来表达,故可采用尖顶突变模型对组织演化进行模拟。
其临界曲面相图是在由控制变量u,v和状态变量x在三维相空间构成的一个折叠曲面,分为上叶曲面、中叶曲面和下叶曲面三部分,其中的中叶曲面处于折叠区,如图1所示。
系统的状态不经过中叶曲面而在上叶曲面和下叶曲面之间的63第4期 闫 莹等:组织演化的复杂性研究跳跃,就是系统状态的突变。
将折叠区投影到控制平面上形成一个尖角形分岔集,如图2所示。
图1 组织演化的尖顶突变模型图(加了坐标轴)图2 分岔集三、组织演化途径分析为方便研究,在由两个控制变量:竞争u 和合作v 确定的控制平面,与组织规模x 组成的三维空间里绘制组织演变的状态曲面Z ,如图3所示。
状态曲面Z 上任一点表示不同的(u,v )值下组织所处的状态x 。
图3中,状态曲面Z 上存在一个折叠,折叠的上叶曲面M 相当于组织处于网络组织状态,下叶曲面N 表示机械式组织。
折叠面之间的尖角形中叶曲面表示重组,它在控制平面上的投影为尖点型区域 分岔集,当(u ,v )处于该集内的时候,曲面有三层,即一对(u ,v )对应着三个x 的值,表示这时的组织状态不稳定。
分析组织演化模型图,可得出组织演化的4种典型途径。
途径1:当u 和v 值都很小时,折叠消失在点O 上,就是说竞争和合作变量趋于0时,组织几乎不存在了,这时也就无所谓组织形式区分了。
途径2:如果u 和v 分别沿着oc 和od 曲线运动,没有通过尖角形的折叠区,那么对应在状态曲面上的状态变量组织规模值就沿着OC 和OD 平滑连续的变化。
很容易看出,在组织的演变过程中,可以渐变为网络组织,也可以连续的发展为机械式组织,证明了组织形成存在渐变过程。
途径3:当u 和v 沿着曲线ab 运动时,绕过了尖角形的折叠区,组织规模值在状态曲面上就沿着AB 平滑连续的变化。
此时不出现飞跃而达到网络组织状态,这就说明了只要合作与竞争变量绕过临界点,在组织的演变过程中,机械式组织经过一系列似机械组织非机械组织、似网络组织非网络组织的中间过渡状态最终演化为网络组织,即通过此路径可在机械式组织基础上渐变形成网络组织。
途径4:u 和v 沿p q (或rs)方向变化时,竞争u 不变且合作v 增加(或减少)。