复杂性和自组织理论综述
复杂自适应系统理论综述
复杂自适应系统理论综述1 复杂自适应系统理论简介复杂自适应系统（Complex Adaptive System，CAS）理论是现代复杂性科学研究中的一种重要理论，是由美国密歇根大学教授、遗传算法创始人约翰·霍兰（John Holland）于1994年圣塔菲研究所成立10周年时正式提出的。
其后霍兰又在《隐秩序——适应性造就复杂性》以及《涌现：从混沌到有序》两本著作中对该理论进行了完善。
CAS理论的主要思想是：复杂自适应系统是一种“用规则描述的，由相互作用的适应性主体（Active Agent）所构成的系统，这些主体随着经验的积累，靠不断变换规则来适应”（霍兰，2000：10-11）；复杂自适应系统理论的核心是适应性创造复杂性，与以往传统的机械论、还原论不同，复杂自适应系统（CAS）中的个体是具有主观能动性、适应性的智能体，可以在适应外界环境与对外交流中不断学习与积累经验，并能根据自己所学不断调整自己的行为方式以求与系统规则相匹配。
另外，还能通过修改系统规则来达到自身行为与外界环境的匹配。
在该系统中，所有个体都处于一个主要由其他个体所构成的大环境之中，而复杂自适应系统也始终处于一种“混沌的边缘”的环境之中，因而任何主体在适应上所作的努力都是努力适应别的适应性主体，即CAS中的每一个个体都依靠与环境以及与其他个体间的相互作用不断改变着它们的自身，同时也改变着环境。
此外，与自上而下、中心控制的复杂性科学早期研究的贝塔朗菲的一般系统理论不同，复杂自适应系统是一种层次结构分明的自下而上的分散系统，系统中的每个个体在共处一个大环境的同时又分别根据它周围的小环境并行、独立地进行着适应与学习，不同层次间的个体一般没有交集，从而“把对涌现的繁杂的观测还原为简单机制的相互作用”，而相同层级的个体通过一定的竞合行为，又可以在系统的更高层次上突现出新的结构、现象及更复杂的行为。
一般认为像社会系统、股票市场、虚拟社区、蚁群、人体免疫系统、组织中的单位或不同组织所形成的联盟都可看作复杂自适应系统。
生命系统的复杂性理论及其应用
生命系统的复杂性理论及其应用生命系统是指包括生物体及其组成部分所构成的复杂系统，其复杂性指的是由于生命系统的动态性、异质性和非线性关系等因素造成的难以简单描述的现象。
由此产生了生命系统的复杂性理论，该理论旨在研究生命系统的整体性、统一性及其自组织、自适应、自我修复等自组织特性。
本文将介绍生命系统的复杂性理论，并探讨其在医学、环境、社会、经济等领域中的应用。
一、生命系统的复杂性理论生命系统的复杂性理论是指将复杂系统、非线性系统、含时系统和动态系统等概念应用于生命科学领域，从而揭示生命现象的多元性和统一性。
该理论主要包括以下几个方面的内容：1. 系统构成：生命系统由有机分子、细胞、组织、器官、系统及其间联结形成的多级层次结构构成，它们之间都是相互联系、相互影响的。
2. 系统运作：生命系统表现出的瞬态、稳态、非平衡、动态、非线性和随机性等运作特性，其信息传递和处理方式也是非常复杂的。
3. 系统特征：生命系统具有的开放性、动态平衡、自组织、自适应、自我修复性等自相似性和自组织特性，是生命系统的重要特征。
4. 系统演化：生命系统发展进化的演化规律及其考察方法是生命系统的复杂性理论的一个重要组成部分。
在生命系统的复杂性理论中，生物是一个具有非常高度复杂性和异质性的纳米材料。
生物的复杂性主要表现在生物体的多层次结构、多元动态功能以及多种相互关联的细胞、组织、器官、系统结构中。
生命系统的复杂性理论在理论和实践中都提供了一种全新的思维方式。
这种思维方式不仅在生命系统的科学研究中有着极大的价值，也具有一定的应用前景。
下面将从医学、环境、社会、经济等四个方面介绍该理论的应用。
二、生命系统的复杂性理论在医学领域中的应用生物自组织的机制是医学领域应用生命系统复杂性理论最常见的领域之一。
在这个过程中，生命科学领域中的数据分析、机器学习等技术都起着很大的作用。
1. 癌症治疗中的应用在癌症的治疗过程中，生命系统的复杂性往往是一个重要的问题。
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。
复杂性理论 理论
复杂性理论理论复杂性理论：1. 什么是复杂性理论？复杂性理论是一种研究复杂系统的理论模式，通过对复杂系统中的网络结构、行为等进行探究，旨在找出复杂系统发展、演化及调节的机制，它把系统看作一个慢慢组装的社会、经济、文化及自然制度，以此来分析和预测它的未来发展和演变的趋势。
它的主要特点是：遵循自组织规律，发展出多样性；对复杂自一组元件和实体中产生有规律的新组织和新行为；系统发展中伴有异质性、不可控性和准确性等概念；以及它所存在的发展性质，趋于复杂化，发展规律。
2. 复杂性理论的基本特点①异质性：指的是一个复杂系统有多个不同的部分，这些部分通过复杂的相互关系作用在一起，形成一个不同的系统。
②多样性：指的是一个复杂系统的组件具有各种不同的特性，组成元素的结构特点和构成系统的网络形状也各不相同。
③互相衔接：指的是一个复杂系统中不同的部件之间存在有互相衔接、影响关系，通过衔接就可以调节系统发展的方向与节奏。
④不可控性：系统发展过程的规律除了被自身的互相衔接约束之外，还受外在边界和内部因素的影响，因此在系统路径、过程等方面具有不尽相同的结果，而且受外部环境影响，这些结果都是无法把握的。
⑤自组织特性：指的是在特定环境中，复杂系统会随着过程而产生有规律的新组织形态及僵化状态。
3. 复杂性理论的应用①未来发展预测：复杂性理论可以用来研究我们所处的环境及未来的发展趋势，如全球变暖的问题、全球经济危机的原因及趋势等问题。
②组织管理：复杂性理论也可以用在组织管理领域，帮助管理者深入理解组织内部复杂体系，发现组织变化的趋势，并积极把握组织未来发展的方向和节奏。
③人际关系：复杂性理论还可以用于研究及解释社会网络中的人际关系变化，如群体内某个个体对社会未来发展趋势的影响。
4. 结论复杂性理论是一种基于网络的理论研究，主要探究复杂系统的发展、演化及调控机制。
它的基本特点是异质性、多样性、互相衔接、不可控性和自组织特性。
它在未来发展预测、组织管理、人际关系研究等领域都有广泛的应用，可以帮助我们分析、预测，实现对复杂环境的发掘和掌控。
自组织理论
自组织理论自组织理论是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统理论。
它的研究对象主要是复杂自组织系统（生命系统、社会系统）的形成和发展机制问题，即在一定条件下，系统是如何自动地由无序走向有序，由低级有序走向高级有序的。
•中文名•系统自组织•时间•20世纪60年代末期•组成•耗散结构理论等•领域•物理学概念编辑语音它主要有三个部分组成：耗散结构理论（Dissipative Structure）、协同学（Synergertios）、突变论（Calastrophe Theory）。
特点编辑语音混沌系统在随机识别时形成耗散结构的过程被定义为自组织。
一般来说，组织是指系统内的有序结构或这种有序结构的形成过程。
德国理论物理学家H. Haken认为，从组织的进化形式来看，可以把它分为两类：他组织和自组织。
如果一个系统靠外部指令而形成组织，就是他组织；如果不存在外部指令，系统按照相互默契的某种规则，各尽其责而又协调地自动地形成有序结构，就是自组织。
自组织现象无论在自然界还是在人类社会中都普遍存在。
一个系统自组织功能愈强，其保持和产生新功能的能力也就愈强。
例如，人类社会比动物界自组织能力强，人类社会比动物界的功能就高级多了。
自组织理论是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统理论。
它的研究对象主要是复杂自组织系统（生命系统、社会系统）的形成和发展机制问题，即在一定条件下，系统是如何自动地由无序走向有序，由低级有序走向高级有序的。
"自组织"是现代非线性科学和非平衡态热力学的最令人惊异的发现之一。
基于对物种起源、生物进化和社会发展等过程的深入观察和研究，一些新兴的横断学科从不同的角度对"自组织"的概念给予了界说：从系统论的观点来说，"自组织"是指一个系统在内在机制的驱动下，自行从简单向复杂、从粗糙向细致方向发展，不断地提高自身的复杂度和精细度的过程；从热力学的观点来说，"自组织"是指一个系统通过与外界交换物质、能量和信息，而不断地降低自身的熵含量，提高其有序度的过程；从统计力学的观点来说，"自组织"是指一个系统自发地从最可几状态向几率较低的方向迁移的过程；从进化论的观点来说，"自组织"是指一个系统在"遗传"、"变异"和"优胜劣汰"机制的作用下，其组织结构和运行模式不断地自我完善，从而不断提高其对于环境的适应能力的过程。
复杂系统综述
复杂系统综述1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类：简单系统，随机系统，复杂系统。
简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
简单系统又是可以控制的，可以预见的，可以组成的。
随机系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。
复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。
复杂系统由各种小的系统组成，例如在生态系统中，是由各个种群，各种生物组成的。
生态系统是复杂系统的一个最好的例子。
2.复杂系统复杂性科学是在20世纪80年代中期兴起的，主要研究复杂系统和复杂性的一门科学.目前虽然还处于木萌芽状态，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。
随着复杂性科学的兴起，对复杂系统的研究也越来越受到重视，国内外许多学者正致力于这方面的研究[1]。
2.1 复杂系统的定义复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统是相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。
简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。
而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。
根据以上的描述，我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义：复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统有以下特性：1.智能性和自适应性这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则，根据“环境”和接收信息来调整自身的状态和行为，并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则，产生以前从未有过的新规则。
复杂性科学理论综述
复杂性科学理论综述在当代科学领域中，复杂性科学逐渐成为一门独立的学科。
复杂性科学研究的是那些由大量相互作用的个体组成的系统，这些系统表现出非线性、自组织和难以预测的特征。
它的研究对象包括自然界中的生态系统、大脑、气候系统，以及社会经济系统等。
本文将综述复杂性科学的理论发展、应用领域以及未来的研究方向。
复杂性科学的理论发展可以追溯到20世纪40年代的系统论研究。
系统论强调整体性思维，将系统看作一个整体，由各个子系统相互作用而成。
然而，系统论的主要局限是对复杂系统的刻画过于简单，缺乏对系统内部的动力学和复杂性的深入理解。
为了克服这一限制，复杂性科学成为了一个新兴的领域。
复杂性科学的核心理论之一是复杂网络理论。
复杂网络理论从网络的结构、性质和动态演化等方面研究网络系统的特点。
网络由节点和连接边组成，可以用来描述身份关系网络、社交网络以及脑神经网络等。
复杂网络理论通过度分布、聚集系数和小世界结构等指标来研究网络的特性，揭示了网络系统的规模自相似性和无标度特性。
另一个重要的理论是非线性动力学，它研究的是复杂系统中的非线性行为。
复杂系统常常表现出非线性响应，这意味着系统的行为是非线性的，并且可能出现周期性、混沌和自组织等特征。
通过非线性动力学的方法，可以揭示系统内在的关联和相互作用，预测系统的行为，并解释系统中的复杂现象。
另外，复杂性科学还借鉴了信息论和统计物理学的方法。
信息论提供了熵、互信息和复杂度等指标，用于度量和量化系统的复杂性。
统计物理学则将统计学的方法引入到复杂系统的研究中，通过模拟和建模来解析系统的行为。
这些方法使得研究人员可以通过收集和分析大量数据来揭示系统的内在规律和特征。
复杂性科学的应用领域广泛。
在生态学领域，复杂性科学被应用于生态系统的保护和管理中。
研究人员通过对生物群落结构、物种相互作用和食物网等复杂网络的研究，揭示了物种灭绝的模式和传染病的传播机制。
在社会科学领域，复杂性科学可以帮助我们理解城市的增长与发展、社交网络的形成和演化。
复杂系统理论及其在现实问题中的应用
复杂系统理论及其在现实问题中的应用复杂系统理论是一门研究系统中各个组成部分之间相互作用、混沌和自组织性质的学科。
它的基本观点是，相互关联且相互作用的元素可以形成复杂的整体，并且这个整体的行为往往不能简单地通过其组成部分的行为来解释。
复杂系统理论的应用涉及众多领域，包括社会科学、经济学、生物学、生态学和工程学等。
本文将重点介绍复杂系统理论的基本概念和在现实问题中的应用。
复杂系统理论的核心概念之一是自组织性。
自组织性是指系统中各个组成部分根据内部规则进行相互作用和调整，从而形成一种有序的整体结构或行为。
这种整体结构不是通过外部指令或者中央控制实现的，而是由系统内部的相互作用所引发的自发演化。
自组织性的一个典型例子是蚁群行为。
蚁群中的每只蚂蚁都只具备有限的知识和行为能力，但通过相互通信和合作，它们能够组织起来形成复杂的任务分工和协作行为，如寻找食物和建造巢穴。
自组织性的思想对于解决复杂问题具有重要意义。
复杂系统理论还提出了“边界”的概念。
边界是指系统与其外部环境之间的交互界面。
复杂系统通常具有适应性和开放性两个特点。
适应性是指系统能够对外部环境的变化做出积极的响应，并调整自身结构和行为以适应新的情况。
开放性是指系统能够与外部环境进行物质和能量的交换，并通过这种交换与外界保持稳态。
边界的理解有助于我们研究复杂系统与外部环境的相互影响和相互调整，进而提出有效的管理和控制策略。
在现实问题中，复杂系统理论可以应用于多个领域。
在社会科学领域，复杂系统理论可以帮助我们理解人类群体的行为和互动。
通过分析社交网络、信息传播模式和集体决策等，我们可以揭示社会系统中的复杂性和混沌性，并发现潜在的规律或者干预机会。
例如，应用复杂系统理论可以帮助我们预测疾病传播模式，优化城市交通系统和设计高效的电力网络等。
在经济学领域，复杂系统理论可以用来研究市场和金融系统的行为。
市场是典型的自组织系统，通过供需关系和竞争机制自发形成价格和交易行为，影响着整个经济体系。
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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。
（2）系统远离平衡态。
（3）系统内部强烈的非线性作用，正反馈成为系统演化的建设性作用。
（4）涨落，系统形成耗散结构的源动力。
耗散结构理论认为系统通过涨落达到有序，其中非线性正反馈对于导致涨落放大有着决定性意义。
耗散结构可以看作由于物质和能量交换而稳定了的巨涨落。
通过涨落达到有序实质是通过竞争实现协同，因此竞争和协同是系统自组织演化的动力和源泉。
1977年Haken在把握激光一类非平衡相变内在机制的基础上，吸收耗散结构理论和突变理论的合理内核，创建了一套处理各种非平衡相变的统一方法，统一地解决了系统从无序到有序的过程。
役使原理和最大熵原理是协同学的两大基本原理。
协同学认为系统内部各个子系统之间的相互作用导致系统的质变。
每个子系统存在自发地倾向无序的运动和子系统之间关联引起的协调，合作的运动。
协同学采用相变理论中的序参量来刻画系统有序程度。
序参量通过子系统的竞争和协同产生并支配着各个子系统。
各个子系统对序参量的“侍侯”强化了序参量本身并进一步促进子系统对序参量的“侍侯”，从而使系统自发地组织起来。
序参量的相互竞争和协同使系统具有不同的自组织演化形式。
1972年Eigen发表“物质的自组织和生物大分子的进化”，建立了超循环理论。
超循环理论认为在关于生命起源的化学进化和生物进化之间存在生物大分子自组织进化阶段，随机无序的生物大分子以循环的方式进行自组织而形成有序的组织并向具有更高的组织结构和复杂性方向进化，最终导致生命的起源。
超循环理论认为相互作用和因果转化构成循环。
提出循环等级学说，认为系统以循环的方式演化发展。
超循环理论认为在某种拟种分布中，只要存在各个组分之间的相互作用，不论这种作用最初是多么微弱，都不可避免地出现催化耦合和互补指令，两者相互结合，形成协同整合的非线性非平衡的超循环组织。
1968年Thom发表“生物学中的拓扑模型”，在《结构稳定性与形态发生学》中系统地阐述了突变理论。
这是一种说明参数的连续变化引起不连续现象的理论。
突变理论的研究对象是在相空间几乎处处结构稳定而在某些0测度的点集上存在结构不稳定性的系统。
突变系统的基本特征是：多稳态，不稳定定态的不可达性，突跳，滞后（反映突变的发生与控制参量变化的方向有关），发散（演化轨道对控制参量变化路径的敏感性）。
初等突变理论对有势系统可能的突变现象作了严格而透彻的分析，提出了Thom原理，认为有势系统的基本突变类型随控制参量数目的增加而增加。
高等突变理论研究非有势系统的突变，目前还很不成熟。
突变理论研究静态分支点问题，与系统演化的相变密切相关，表明原因的连续作用可能导致结果的突然变化。
加深了人们对于系统从有序到无序转化的方式和途径的多样性的认识。
1973年由Mandelbrort提出，1982年在《自然界的分形几何学》中系统地阐述了分形理论。
分形几何学是描述奇异吸引子和保守系统混沌运动复杂几何特征的有力工具。
分形理论的建立促使人们开始研究那些不能用长度，面积，体积来表示的非规则几何体的性质。
分形体的整体和部分具有某种自相似的层次结构。
如奇异吸引子就具有无穷自相似嵌套结构。
分形理论认为几何上的不规则性和复杂性是造成系统动力学无规律，复杂性的深层原因。
混沌是非线性耗散系统中存在的一种普遍现象。
非平衡混沌是非平衡非线性系统的演化归宿。
混沌现象可以看作确定性中的随机性。
确定性指混沌是由确定性的动力学方程产生的和混沌是一种定态行为。
随机性是由于在系统演化过程中强烈的非线性作用而自发产生的。
混沌是一种非周期定态。
由于混沌系统内在的非线性机制，它对初值高度敏感，因而混沌系统的长期行为是不可预测的。
由于混沌是确定性系统产生的，混沌区在控制空间中的位置是确定的，奇异吸引子在相空间中的位置，分维数以及吸引域的范围也是确定的，因此它的短期行为是可以预测的。
非平衡混沌系统具有奇异吸引子，混沌系统存在奇异吸引子的根源是系统本身强烈的非线性。
奇异吸引子的运动是一种定态行为，奇异吸引子的运动具有不严格的回归性。
现已证明在不知道系统动力学方程的情况下构造奇异吸引子是可能的。
这种奇异吸引子重构技术可以广泛应用于许多过去认为是不可预测的问题，提高了人类的预测能力。
混沌是一种复杂的，高级的有序。
混沌区包含极为丰富的动力学规律：混沌区周期倍化的倒分叉序列与周期区的正分叉序列相对应并收敛到同一参数值。
混沌区内存在许多长度有限的周期窗口，当控制参数在混沌区内变化时，系统作混沌与周期两种运动。
混沌具有子相似层次嵌套结构。
混沌具有结构普适性和测度普适性。
混沌理论认为复杂性来自混沌的边缘。
促使人们更加深刻地认识无序和有序的相互转化，确定性和随机性的统一，稳定性和不稳定性的结合，自组织过程的复杂性。
在某些临界点上，控制参量变化引起系统定性性质（如定态点的类型，个数，在相空间的分布以及稳定性）的变化称为分叉。
分叉理论研究分叉的类型，发生条件，如何求分叉解以及解的稳定性，解的对称破缺等。
与突变理论不同，突变理论强调的是临界点上变化的不连续性，而分叉理论强调的是临界点的多重性和选择性。
分叉意味着获取新质的不确定性，这是由于系统在自组织过程中系统内部的不确定性和环境因素的不确定性。
分叉是系统演化过程中一种普遍存在的动力学机制。
系统演化过程中经过一系列的分叉而形成逐级分叉序列，不断分叉导致系统的多样性和复杂性不断增加。
系统后续演化所建立的定态与先前经过的分叉路径有关，第一次揭示物理系统存在历史性。
当分叉点上存在不止一个新的稳定分支解时，系统有两种选择方式：诱导破缺方式和自发破缺方式。
分叉的基本类型有鞍结分叉、跨临界分叉、叉式分叉、霍普夫分叉、单极限环分叉、环面分叉、吸引子分叉。
系统论的基本原理：（1）整体性原理。
系统是由若干要素组成的具有独立要素所没有的性质和功能的有机整体，表现出整体的性质和功能不等于各个要素性质和功能的简单叠加。
（2）层次性原理：由于组成系统的各个要素存在各种差异，系统组织在地位和作用，结构和功能上表现出具有质的差异的等级秩序性即层次性。
（3）开放性原理：系统具有不断与外界环境进行物质，能量，信息交换的性质和功能，开放性是系统演化的前提，也是系统稳定的条件。
（4）目的性原理：系统在与环境相互作用的过程中，在一定范围内系统的发展和变化几乎不受条件和途径的影响，表现出某种趋向预定状态的特性。
（5）突变性原理：系统失稳而发生状态变化是一个突变过程，是系统质变的一种基本形式。
系统发展过程中存在分叉而且突变方式很多，使系统质变和发展也存在多样性。
（6）稳定性原理：开放系统能够在一定的范围内进行自我调节，保持和恢复系统原有的有序状态，功能结构，具有一定自我稳定的能力。
（7）自组织原理：开放系统由于复杂的非线性作用而使涨落得以放大，从而产生更大范围更强烈的长程相关，系统内部各个要素自发地组织起来，系统从无序向有序，从低级有序向高级有序发展。
（8）相似性原理：系统的结构功能，存在方式和演化过程具有有差异的共性，是系统统一性的一种表示。
系统表现出同构和同态。
系统论的基本规律是关于系统存在的基本状态和演化趋势的，稳定的，必然的，普遍的规律。
系统论的基本规律概括为：（1）结构功能相关律：即关于结构和功能相互关联，相互转化的规律。
一定的结构必然具有一定的功能并制约着随机涨落的范围，随机涨落可以引起局部功能的改变，当涨落突破系统内部调节机制的作用范围，涨落得到系统整体的响应而放大，造成系统整体结构的改变，而新的结构又制约新的随机涨落的范围。
这样结构和功能动态地相互作用，系统不断地演化。
（2）信息反馈律：即信息反馈的调控作用影响系统稳定性的内在机理。
负反馈强化系统的稳定性，正反馈使系统远离稳定状态，但正反馈可以推动系统的演化，因为在一定条件下，涨落通过正反馈得以放大，破坏系统的原有稳定性，使系统进入新的稳定状态。
（3）竞争协同律：即系统的要素之间，系统与环境之间存在整体统一性和个体差异性，通过竞争和协同推动系统的演化发展。
自组织理论认识到在竞争基础上的协同对于系统演化的重大意义。
非线性相互作用构成竞争和协同辨证关系的自然科学基础。
系统中普遍存在的涨落说明系统要素之间总是处于竞争状态，涨落得到系统的响应而得以放大说明协同在发挥作用。
竞争是系统演化的创造性因素，协同是系统演化确定性，目的性的因素。
（4）涨落有序律：即系统通过涨落达到有序，实现系统从无序向有序，从低级有序向高级有序发展。
这种转变与对称破缺紧密相关。
系统演化过程中的分叉通过涨落实现，说明必然性通过偶然性表现出来。
（5）优化演化律：即系统不断演化，优化通过演化实现，表现系统的进化发展。
耗散结构理论阐述了系统优化的一些基本前提，协同学着重讨论了系统优化的内部机制，超循环理论说明超循环组织形成就是系统优化的一种形式。