复杂系统建模与仿真
复杂系统的建模和仿真技术

复杂系统的建模和仿真技术随着现代科技的不断发展,越来越多的领域和行业都涉及到了大规模、复杂系统的设计和管理。
从城市交通系统到金融市场、从医疗卫生到环境保护,各种系统都涉及到了大量的交互作用和复杂的动态行为。
为了更好地理解这些系统,研究人员经常需要进行建模和仿真,以便更好地预测系统的行为和响应不同的干预措施。
本文将介绍一些常见的复杂系统建模和仿真技术。
1. 系统建模技术在建模复杂系统时,研究人员需要考虑许多因素,包括系统内部的各种交互作用和动态行为,以及系统外部的不确定性和干扰。
对于这些问题,我们可以采用不同的建模方法来分析和描述系统的行为和响应。
一种常见的建模方法是系统动力学(system dynamics)。
这种方法主要关注整个系统的宏观行为,并通过建立不同的“股票”和“流”,来描述物质和信息在不同部件之间的交互。
随着时间的推移,这些股票和流的变化会导致整个系统的动态行为变化。
系统动力学建模可以用来研究许多复杂系统,如城市交通、能源供应和经济市场等。
另一种建模方法是智能代理(agent-based modeling,ABM)。
在这种方法中,研究人员把系统看作是由大量的智能“代理”所组成的,并对每个代理设定不同的行为规则和反应方式。
这些代理可以互相交互,从而产生复杂的动态行为。
智能代理建模适用于各种系统,如人群行为、环境管理和物流供应链等。
2. 系统仿真技术在完成系统建模之后,我们需要利用计算机技术来进行仿真。
系统仿真可以用来测试各种场景和干预措施,以便预测系统的响应和制定适当的策略。
一种常见的系统仿真技术是离散事件仿真(DES)。
在这种技术中,系统的行为被表示为一系列离散的事件,如接收订单、发出货物等。
通过模拟这些事件的交互和处理过程,可以预测系统的行为和响应不同的干预措施。
离散事件仿真可以用来研究许多复杂系统,如制造工厂、供应链管理和医院手术室等。
另一种系统仿真技术是连续时间仿真(CTS)。
机械工程中的复杂系统建模与仿真

机械工程中的复杂系统建模与仿真导言:机械工程是一门应用科学,它研究物体的运动、力学和能量转化等问题。
在机械系统中,我们常常需要对复杂的系统进行建模与仿真,以便更好地理解和控制系统的行为。
本文将从机械工程的角度出发,探讨复杂系统建模与仿真的方法和应用。
一、复杂系统的定义与特征在机械工程中,我们常常面对各种复杂系统。
复杂系统是由多个相互作用的组成部分组成的系统,它们之间的关系错综复杂,难以准确描述。
典型的机械工程复杂系统包括机械装配线、机械加工工艺以及机械自动化等。
复杂系统具有以下几个特征:1. 非线性性:复杂系统的行为往往不是线性的,它们的输出与输入之间存在非线性关系。
2. 高度耦合性:复杂系统中的不同组成部分之间相互依赖,彼此之间的关系相互影响。
3. 动态性:复杂系统的状态随时间而变化,它们的行为是动态的。
4. 不确定性:复杂系统中存在多种不确定因素,如参数变化、外部干扰等。
二、复杂系统建模的方法为了更好地理解和分析复杂系统的行为,我们需要对其进行建模。
在机械工程中,有多种建模方法可以应用于复杂系统。
1. 数学建模法:数学建模法是一种定量的建模方法,可以通过数学方程来描述系统的行为。
例如,我们可以使用微分方程来描述系统的动力学行为,使用代数方程来描述系统的静态行为。
数学建模法可以提供精确的系统行为预测,但对系统行为的理解要求较高,并且对模型的参数辨识和求解也具有较高的要求。
2. 物理建模法:物理建模法是一种基于物理规律的建模方法,它通过建立系统的物理模型来描述系统的行为。
物理建模法可以提供对系统行为的直观理解,并且对模型的参数辨识和求解的要求相对较低。
例如,在机械工程中,我们常常使用质点、弹簧、阻尼器等基本物理元件来建立机械系统的物理模型。
3. 系统辨识法:系统辨识法是一种通过实验数据来推断系统行为的建模方法。
它通过对系统的输入和输出数据进行统计和分析,建立系统的数学模型。
系统辨识法可以不依赖于系统的具体物理模型,适用于各种类型的复杂系统。
复杂系统的建模与仿真方法

复杂系统的建模与仿真方法随着人类科技的进步,我们越来越能够观察和理解复杂系统。
在很多领域,比如工程、人类行为、环境、生物体、经济等方面,我们需要对相应的复杂系统进行建模和仿真分析。
例如,在工业生产过程中,对生产装备进行建模和仿真分析,可以优化生产过程,提高生产效率、等等。
在这篇文章中,我们将探讨复杂系统建模和仿真的一些基本方法和技术。
1.复杂系统的定义复杂系统是由众多不同元素或组件相互作用和影响形成的系统。
在这些元素之间,可能存在复杂的关联关系和动态的相互作用。
这些元素或组件可能是物理实体(比如机器、生物体等),也可能是抽象的概念(比如数字、策略等)。
复杂系统之所以被称为复杂,是因为往往需要考虑多个元素之间的相互作用和影响,这些相互作用有可能是非线性的。
2.复杂系统的建模方法复杂系统的建模可以帮助我们更好地理解和分析这些系统,以便更好地规划、控制和优化它们。
复杂系统的建模技术不同于传统的建模方法,主要分为基于物理学原理的建模以及数据驱动的建模。
基于物理学原理的建模方法主要是从基本原理出发,建立一系列方程或模型来描述系统的动态行为。
这种方法建立的模型通常比较准确,能够在一定程度上预测复杂环境下的系统行为和稳定状态。
然而,这种方法需要对系统的物理、化学、数学等知识有深入的了解,来建立恰当的数学模型。
数据驱动的建模方法则主要是从实验数据中提取出特征和模式,然后借助于现代机器学习和数据挖掘技术来建立模型。
这种方法不需要对系统的物理和化学原理有深入了解,但往往需要高质量的、大量的、准确的数据来支持建模。
另外,模型训练的过程也比较繁琐和耗费时间。
3.复杂系统的仿真方法在确定复杂系统的模型之后,我们可以通过仿真来对系统的行为和性能进行分析和预测。
仿真是一种在计算机上模拟复杂系统的方法,即在计算机上运行系统模型,并分析系统模拟结果,以获得与实际系统运行类似的结果。
仿真方法通常分为离散事件仿真、连续系统仿真以及混合仿真。
复杂系统建模及其仿真研究

复杂系统建模及其仿真研究随着科技的不断进步和社会的不断发展,我们所面对的问题越来越复杂,不再是简单的线性模型所能解决的。
这时候,复杂系统建模就成为了一种必要的手段,它可以让我们更好地理解和预测系统的行为,从而更好地控制它们。
本文将介绍复杂系统建模及其仿真研究的相关知识。
一、什么是复杂系统在介绍复杂系统建模之前,我们需要先了解什么是复杂系统。
简单来说,复杂系统是由多个相互作用的组成部分组成的系统,这些组成部分之间存在着各种复杂的相互作用。
例如,人类社会、生态系统、天气系统等都可以被视为复杂系统。
复杂系统的特点是多样性、动态性、非线性、时间滞后、不确定性和不可预测性。
这些特征意味着要对复杂系统进行建模,需要使用更为先进和复杂的技术。
二、复杂系统建模和仿真的意义早期,我们对系统的理解主要是基于线性模型和简化模型。
但是随着系统变得越来越复杂,我们发现这些模型已经无法解决问题了。
例如,气象学家可以预测明天的天气,但是要是预测一周后的天气,不确定因素就会变得非常大,这时候就需要使用更为先进的技术。
复杂系统建模和仿真的意义在于,通过建立一个能够模拟真实系统的虚拟系统,来了解真实系统的运作方式和特性。
通过对虚拟系统的模拟和试验,我们可以预测和优化真实系统的行为。
三、复杂系统建模的方法1. 系统动力学模型系统动力学模型是一种基于微积分和控制论的建模方法,它可以用于建立非线性,联结和时变的系统的数学模型。
这种模型可用于探索系统的动态性或反应,理解和推断系统的状况和预测其未来状态。
2. 代理模型代理模型是一种通过简化真实系统来模拟和预测其行为的方法,这种模型的目的在于减少复杂度和成本。
其中,代理模型常常使用人工智能和机器学习技术来预测和仿真。
它可以用于优化和控制系统。
3. 单元模型单元模型是一种建立在子系统上的建模方法。
这种模型可以通过组合各个子模型的输出和输入来评估整个系统的行为。
单元模型可以用于描述和描述系统的复杂交互作用。
复杂系统的建模与仿真

复杂系统的建模与仿真在现代科学技术领域中,复杂系统的建模与仿真技术已经成为了一个热门话题。
复杂系统包括了许多大大小小的组成部分,这些部分之间的相互作用和影响很难直接观察和描述,因此需要利用建模和仿真技术来更好地理解和预测复杂系统的运行和发展规律。
建模是指将一个系统的物理、信息和行为等方面的组成部分以一定规则和方法转化为数学表达式,从而实现对系统的描述和分析。
建模的难点在于把复杂的系统分解为可分析的小部分,并采用适当的方法进行描述。
在建模的过程中,通常需完成以下几个步骤:从现象中抽象出系统;在现象描述的基础上考虑系统的内部状态和行为;通过对系统的内部状态和行为的模拟对系统进行验证及评价;最终,对所建立的模型进行精细化处理和优化。
仿真是指利用计算机模拟系统运行的过程,通过对建立的模型进行计算得到目标系统的状态或行为,进而帮助我们进一步理解系统运行的规律和特点,或用于预测系统的行为和发展趋势。
仿真的优点在于可以减少实验费用、提高试验效率,同时还可以避免一些难以控制或具有安全隐患的实验。
建模和仿真,作为分析复杂系统的工具和手段,在多个领域中得到了广泛应用。
例如,在工业制造业领域中,通过数字化和虚拟工厂建立了基于仿真技术的制造流程模型,实现了生产过程的优化和效率提升;在交通领域中,通过仿真模拟了城市的交通状况,帮助交通管理者更好地规划城市交通系统,提高道路的利用率;在医学领域中,利用仿真技术模拟了心血管疾病的发生机理,帮助医生更好地理解疾病预防和治疗的方法。
总之,建模与仿真的应用已经贯穿了许多科技领域的研究和实践,为我们更好地理解和控制复杂系统的运行和发展提供了重要的工具和手段。
未来,随着计算机和算法技术的不断发展,建模和仿真技术将会在更广泛的领域中得到推广和应用,并成为解决实际问题的有力工具。
复杂系统建模与仿真方法研究

复杂系统建模与仿真方法研究复杂系统建模和仿真是现代科学和技术的重要研究领域,它涉及到多学科的知识,如数学、物理、计算机科学、系统工程等。
复杂系统是由多个相互作用的组成部分组成的系统,其行为表现为非线性、不确定性、多样性等特点,因此需要利用科学的方法进行建模和仿真。
本文将介绍复杂系统建模和仿真的基本概念、方法和应用。
一、复杂系统建模与仿真的基本概念复杂系统建模是指对复杂系统进行抽象和描述的过程。
仿真是指利用计算机模拟复杂系统的行为。
建模和仿真是相互关联的两个过程,建模是仿真的基础。
对于复杂系统,建模可以采用不同的方法和技术,如系统分析、物理建模、数理建模、计算机建模等。
系统分析是指通过探究复杂系统的结构、行为、性能等方面的知识,构建出系统的模型。
物理建模是指基于物理实验的数据分析和理论推导,建立数学模型。
数理建模是指利用数学和统计学方法,描述系统的结构、行为和性能。
计算机建模是指利用计算机程序实现对复杂系统的建模。
仿真是建模的一种体现形式。
仿真可以采用不同的方法和工具,如离散事件仿真、蒙特卡罗仿真、实时仿真等。
离散事件仿真是指将时间可以离散为无限个时间点的仿真方法。
蒙特卡罗仿真是指通过随机抽样和统计分析的方法,对系统进行仿真。
实时仿真是指在实时环境下对系统进行仿真。
二、复杂系统建模与仿真的方法复杂系统建模和仿真的方法和技术有很多,下面介绍几种常见的方法。
(一)系统动力学系统动力学是一种建立和分析复杂系统行为的方法,它采用差分方程和积分方程来描述系统各个部分之间的相互作用和变化过程。
系统动力学模型通常具有非线性、滞后、反馈等特性,可以模拟复杂系统的变化过程。
(二)人工神经网络人工神经网络是一种仿生学的技术,它模仿人脑神经元网络的结构和功能来研究实际问题。
人工神经网络通常可以快速学习和自适应,对于一些需要预测的问题,如股票市场、天气预测等,具有较好的效果。
(三)遗传算法遗传算法是一种搜索和优化的方法,它通过模拟自然界中的生物进化,不断优化问题的解。
复杂系统的建模和仿真
复杂系统的建模和仿真复杂系统在此时此刻已占据了现代社会中的一个显著位置。
人们对复杂性的需求不断增长,而建模和仿真则成为了解决复杂系统的方法之一。
本文将探讨什么是复杂系统,为什么我们需要建模和仿真,以及如何用建模和仿真来解决问题。
什么是复杂系统?复杂系统是由多个相互联系的部分所构成,这些部分的互动和不稳定性导致了整体上的复杂性。
复杂系统可能包括从天气预报到环境系统,再到市场和经济系统,甚至到人类大脑和人类社会。
复杂系统中的每一个单独部分都有可能影响整个系统的运行。
为什么我们需要建模和仿真?建模和仿真可以帮助我们理解、设计和控制复杂系统,它可以包括不同层次的抽象程度,从颗粒到宏观层面。
建立数学模型,我们可以将复杂系统中的各个部分组合在一起,并通过分析这些部分的交互来预测整个系统的行为。
仿真可以将数学模型转换为计算机程序,以实时仿真复杂系统的运行情况,使我们更好地了解其未来走向。
在学术领域中,建模和仿真已成为对复杂性进行研究的主要方式。
在各种实践中,建模和仿真也为决策制定者提供了可靠的依据。
例如,在医疗领域中,建立数学模型以研究疾病的传播和治疗方案;在城市规划领域中,仿真可以帮助规划者查看建筑物和基础设施的影响,并预测流量分布。
如何用建模和仿真来解决问题?建模和仿真可以通过以下步骤来解决问题:1. 确定问题:我需要解决什么问题?2. 确定系统范围:我需要了解什么系统组成?3. 建立数学模型:我需要什么样的数学模型?4. 确定变量和参数:我需要什么量来测量系统变化?5. 设计和运行仿真:我需要什么样的仿真方式来观察这个系统?6. 解释结果和反馈:我如何解释和反馈仿真结果?例如,医院想要改变他们的疾病传播方式。
他们可以建立一个数学模型,以观察疾病流行的推进方式,然后修改变量以了解他们的改变对传播的影响。
这个问题更适合使用代理基础模型(Agent-Based Modeling)来建立模型。
在这种情况下,人们通常将医院工作人员和居民作为模型中的代理,来模拟信息的传递。
复杂系统动力学建模及优化仿真
复杂系统动力学建模及优化仿真在现代工业、金融、物流等领域,复杂系统的建模和仿真已成为重要的研究方向。
这些系统包含了大量的因素和变量,并呈现出复杂的非线性动态行为。
复杂系统动力学建模及优化仿真则成为了解决这类问题的有效方法。
一、什么是复杂系统动力学建模复杂系统通常由多个组成部分构成,这些部分之间存在着复杂的相互作用。
为了理解复杂系统的行为,我们需要将其分成不同的部分,并进行建模。
而完成这个过程需要考虑到系统的动态变化和不确定性因素。
复杂系统动力学建模是在考虑到以上因素的情况下,应用数学和计算机模拟技术进行的。
在这个建模过程中,需要考虑各个系统组件之间的相互作用、外部变化的影响以及不同的时间尺度的作用。
最终,建立的模型将可以帮助解释实际系统的行为,并为决策者提供指导。
二、复杂系统动力学建模的步骤1. 系统分析和建模:搜集和分析有关系统的数据,并提取特征。
然后,基于所搜集的有关数据,通过建立数学模型,描述出系统的运作方式。
2. 方程组构建:建立描述系统动态行为的方程组。
3. 参数估计:通过实验或采样方式估计未知参数。
4. 数值模拟:利用电脑程序调整方程参数,模拟出系统的运作方式。
5. 模型验证:模型完成后,需要进行验证,确定模型描述是否准确。
6. 模型应用:模型建立后,可以用来预测系统行为的变化,并为管理和决策提供依据。
三、仿真的优化复杂系统的难点在于它们通常具有很高的复杂性和不确定性。
为了了解系统如何运作,并进行优化,我们需要进行大量的尝试和实验。
在模拟系统行为方面,计算机仿真技术的发展为我们提供了一个有效的手段。
仿真的优化过程可以分成以下步骤:1. 建立系统模型:根据系统实际选取恰当的数学模型,并根据反馈结果对模型进行调整。
2. 线性化分析:确定系统的基本行为。
3. 系统仿真:通过仿真,我们可以了解系统的性能和动态行为,并根据反馈结果调整模型。
4. 优化系统参数:在模型的基础上,根据实际目标进行参数调整。
复杂系统建模与仿真技术
复杂系统建模与仿真技术随着科技的不断发展和应用的广泛,我们生活中所面对的系统越来越复杂。
例如,交通运输系统、金融市场、电力系统、社交网络等系统都充满了复杂性。
这些系统关联着不同的元素或组件,以及之间的相互作用,导致了许多问题的出现,例如系统崩溃、不稳定、低效等等。
在这样的环境下,为了更好地控制和调节这些复杂系统,建模和仿真技术就显得尤为重要。
复杂系统建模是指对复杂系统进行抽象化和描述,以便对其进行分析、评估和预测等操作。
同时还可以通过模型研究系统的行为,找出问题并试图解决它们。
而仿真技术则是指基于某种模型,在计算机中模拟实际系统,以便在不同情境下进行测试、验证和优化。
两者结合可以有效的分析、控制和优化复杂系统。
复杂系统建模与仿真技术可以应用于各个领域。
例如,交通运输系统,可以将城市的道路、地铁、公交等定义为模型的元素,并建立模型来描述它们之间的相互作用。
在模型中可以考虑到车辆数量、拥堵状况、行驶时间等因素,这样就能够控制交通拥挤情况,提高交通效率。
同样地,在金融市场中,可以构建模型来描述市场参与者之间的交互,来预测金融市场的变化,有利于进行相关决策。
电力系统也可以通过建模来预测系统负荷和设备运行状态,为电力系统的安全和稳定提供保障。
目前,复杂系统建模和仿真技术主要有以下几种方法:第一种方法是基于物理模型的建模。
物理模型是将实际系统中元素和组件的物理特性表达为数学方程的抽象。
例如,频率响应模型可用于描述含有电容、电感的电路。
物理模型的优点是直观且准确,但缺点是复杂性较高,计算量大且难以处理非线性问题。
第二种方法是基于统计学的建模。
统计学建模是将系统中的相关特征转化为概率分布,并使用这些分布来描述系统的行为。
例如,随机游走模型可以预测股票价格的波动。
统计学建模的优点是计算量较小,能够处理非线性和随机问题,但缺点是建模的过程比较困难。
第三种方法是基于系统动力学的建模。
系统动力学是通过描述组件之间相互作用的微分方程来构建模型的。
复杂系统建模与仿真技术在军事系统优化中的应用研究
复杂系统建模与仿真技术在军事系统优化中的应用研究随着科技的不断进步和军事战争的日益复杂化,军事系统的优化变得尤为重要。
而复杂系统建模与仿真技术作为一种有效的工具,被广泛应用于军事系统的优化研究中。
本文将探讨复杂系统建模与仿真技术在军事系统优化中的应用研究,并分析其优势和挑战。
一、复杂系统建模与仿真技术的概述复杂系统建模与仿真技术是一种将复杂系统抽象为数学模型,并通过计算机仿真来模拟系统行为和性能的方法。
它可以帮助研究人员理解系统内部的关系、相互作用和动态演化,从而为系统的优化提供决策支持。
二、军事系统优化的需求军事系统的优化是指通过对系统的结构、组织和运行方式进行调整,以提高系统的性能和效率。
在现代战争中,军事系统的复杂性和不确定性使得优化工作变得尤为困难。
因此,需要一种能够全面考虑各种因素和变量的方法来支持军事系统的优化。
三、复杂系统建模与仿真技术在军事系统优化中的应用1. 战场环境建模与仿真军事系统的优化需要对战场环境进行准确的建模和仿真。
通过复杂系统建模与仿真技术,可以模拟不同地形、气候、敌我兵力分布等因素对战争结果的影响,从而为军事决策提供科学依据。
2. 兵力部署与调度优化兵力部署与调度是军事系统优化的重要方面。
通过建立包括兵力数量、类型、位置等因素的数学模型,并通过仿真来评估不同方案的效果,可以帮助军事指挥官做出更好的决策。
3. 资源分配与利用优化军事系统的资源分配与利用对于战争结果至关重要。
通过复杂系统建模与仿真技术,可以模拟不同资源配置方案对战争结果的影响,从而为资源分配提供科学依据。
4. 战争结果评估与预测通过复杂系统建模与仿真技术,可以模拟不同战争方案的实施过程,并评估其对战争结果的影响。
同时,还可以利用历史数据和统计方法,预测未来的战争结果,从而为军事决策提供参考。
四、复杂系统建模与仿真技术的优势和挑战复杂系统建模与仿真技术具有以下优势:首先,它可以全面考虑各种因素和变量,帮助研究人员理解系统的复杂性和不确定性。
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复杂自适应系统理论
特点(续)
永远创新--新行为和新结构可能刺激更新的 行为和更新的结构的创立,产生一个持续创 新的状态。经济中的新市场、新技术、新行 为和新组织不断创立新的环境,填充新环境 的行动将产生更新的环境。静态被动态代替。
复杂自适应系统理论
特点(续)
偏离均衡的动态--由于新的环境、新的潜在 力量、新的可能性不断产生,经济运行远离 任何最优或全局的均衡。均衡是暂时的,非 均衡是常态。意味着改进通常是可能的,并 且却是是由规律的发生。
复杂自适应系统理论
基本要点:
主体(Adaptive Agent)是主动的、活的实体。 这点是CAS 和其他建模方法的关键性的区别。 正是这个特点,使得它能够用于经济、社会、 生态等其它方法难于应用的复杂系统。
复杂自适应系统理论
基本要点(续)
个体与环境(包括个体之间)的相互影响,相 互作用,是系统演变和进化的主要动力。以 往的建模方法往往把个体本身的内部属性放 在主要位置,而没有对于个体之间,以及个 体与环境之间的相互作用给予足够的重视。 这个特点使得CAS方法能够运用于个体本身 属性极不相同,但是相互关系却有许多共同 点的不同领域。
复杂自适应系统理论
系统的复杂性(整个系统的演变或进化,包括 新层次的产生、分化和多样性的出现,新的、 聚合而成的、更大的主体的出现等等,)是来 源于系统中的成员的适应性。
我们把系统中的成员称为具有适应性的主体 (Adaptive Agent),简称为主体。 所谓具有适应性,就是指它能够与环境以及其它主 体进行交流,在这种交流的过程中“学习”或“积 累经验”,并且根据学到的经验改变自身的结构和 行为方式。
耗散结构论
有序的耗散结构与平衡结构不同,平衡结构 虽稳定有序,但是一种“死”结构,它不需 要靠外界供应物质、能量来维持。 稳定有序的耗散结构是一种“活”结构,它 要不断同外界交换物质、能量来维持其有序 状态。正是因为它要通过这种有序状态去耗 散物质和能量,所以被称为耗散结构。
协同论
协同论是七十年代后期由西德理论物理学家 哈肯创立的。早在60年代初激光问世时,哈 肯就积极从事激光理论研究,他发现激光呈 现出丰富的合作现象,从而得出了协同作用 的重要概念。哈肯认为系统由无序到有序的 关键不在平衡、非平衡或者离平衡态有多远。 关键在于组成系统的各子系统在一定条件下, 它们之间的非线性作用、相互协同和合作, 自发产生有序结构。因此强调了协同现象的 普遍性和重要性。(强调元素之间的相互作 用)
复杂系统
复杂系统的特点(续)
复杂系统的构成元素具有主动适应性 复杂系统具有层次结构 系统是开放的(开放系统与系统外的环境存 在着信息与能量的交换。环境的影响是随机 的,系统内的元素受到系统状态的影响往往 也是随机的)
复杂系统计算机建模
时代背景
还原论:对任何事物,特别是复杂事物的认 识和理解,可以通过分析组成结构来理解整 体,而复杂事物、复杂系统的运动规律则可 以从它的各个组成部分的运动规律中推导出 来。即:整体等于局部之和。
一般系统论
系统论认为,整体性、关联性、等级结构性、动态平 衡性、时序性等是所有系统的共同的基本特征。这些, 既是系统所具有的基本思想观点,而且它也是系统方 法的基本原则,表现了系统论不仅是反映客观规律的 科学理论,具有科学方法论的含义,这正是系统论这 门科学的特点。 系统论的基本思想方法,就是把所研究和处理的对象, 当作一个系统,分析系统的结构和功能,研究系统、 要素、环境三者的相互关系和变动的规律性,并优化 系统观点看问题,世界上任何事物都可以看成是一个 系统,系统是普遍存在的。
协同论
协同论指出,一方面,对于一种模型,随着参 数、边界条件的不同以及涨落的作用,所得到 的图样可能很不相同;但另一方面,对于一些 很不相同的系统,却可以产生相同的图样。 协同论揭示了物态变化的普遍程式:“旧结构不稳定性-新结构”,即随机“力”和决定论性 “力”之间的相互作用把系统从它们的旧状态 驱动到新组态,并且确定应实现的那个新组态。
复杂系统建模与仿真
复杂系统
复杂系统的特点
系统是由多个元素组成 元素之间具有直接或间接的交互作用 元素之间的交互作用是非线性的(元素间相 互影响、相互作用不能简单地线性叠加)
复杂系统
复杂系统的特点(续)
元素间的相互作用存在着反馈关系(因果关 系链是环形的,许多因素之间形成互为因果 关系) 系统是动态而非静止的 系统中关系的含义很广泛(系统中关系可以 是数量之间的关系,也可以是逻辑关系)
复杂系统计算机建模
时代背景
系统科学:任何系统都是一个有机的整体, 它不是各个部分的机械组合或简单相加,系 统的整体功能是各要素在孤立状态下所没有 的。即:整体大于部分之和。
复杂系统计算机建模
复杂性研究
老三论
一般系统论 控制论 信息论
一般系统论
系统思想源远流长,但作为一门科学的 系统论,人们公认是理论生物学家L.V.贝 塔朗菲创立的。他在1952年发表“抗体 系统论”,提出了系统论的思想。 确立这门科学学术地位的是1968年贝塔 朗菲发表的专著:《一般系统理论—— 基础、发展和应用》,该书被公认为是 这门学科的代表作。
比如拆一堵墙,如果从上面开始一块块地把砖头拆下来,整 个过程就是结构稳定的渐变过程。如果从底脚开始拆墙,拆 到一定程度,就会破坏墙的结构稳定性,墙就会哗啦一声, 倒塌下来。这种结构不稳定性就是突变、飞跃过程。
突变理论
突变理论研究的是从一种稳定组态跃迁到另一 种稳定组态的现象和规律。它指出自然界或人 类社会中任何一种运动状态,都有稳定态和非 稳定态之分。在微小的偶然扰动因素作用下, 仍然能够保持原来状态的是稳定态;而一旦受 到微扰就迅速离开原来状态的则是非稳定态, 稳定态与非稳定态相互交错。非线性系统从某 一个稳定态(平衡态)到另一个稳定态的转化, 是以突变形式发生的。
复杂自适应系统理论
相关概念(续)
流(Flow)
在个体与环境之间存在着物质流、能量流和信息 流。CAS理论认为这些流的渠道是否通畅、周转 迅速到什么程度,都直接影响系统的演化过程。
复杂自适应系统理论
相关概念(续)
多样性(Diversity)
CAS理论认为,在CAS系统中,多样性既非偶然 也非随机。每个主体都安顿在由以该主体与其他 主体相互作用所限定的小生境上(niche,或翻 译为生态位) CAS理论认为,多样性产生的原因在于适应过程 中,是一种动态模式,具有持续性和内聚性。 CAS系统与其他系统的最重要区别在于组成CAS 系统的主体的多样性
复杂自适应系统理论
基本要点(续)
这种建模方法不象许多其他的方法那样,把 宏观和微观截然分开,而是把它们有机地联 系起来。它通过主体和环境的相互作用,使 得个体的变化成为整个系统的变化的基础, 统一地加以考察。
复杂自适应系统理论
基本要点(续)
这种建模方法还引进了随机因素的作用,使 它具有更强的描述和表达能力
信息论
信息论的研究范围极为广阔。一般把信息论分 成三种不同类型:
(1)狭义信息论是一门应用数理统计方法来研究信息 处理和信息传递的科学。它研究存在于通讯和控制 系统中普遍存在着的信息传递的共同规律,以及如 何提高各信息传输系统的有效性和可靠性的一门通 讯理论。 (2)一般信息论主要是研究通讯问题,但还包括噪声 理论、信号滤波与预测、调制与信息处理等问题。 (3)广义信息论不仅包括狭义信息论和一般信息论的 问题,而且还包括所有与信息有关的领域,如心理 学、语言学、神经心理学、语义学等。
控制论
1948 年诺伯特· 维纳发表了著名的《控 制论——关于在动物和机中控制和通讯 的科学》一书以来,控制论的思想和方 法已经渗透到了几乎有的自然科学和社 会科学领域。 维纳把控制论看作是是一门研究动态系 统在变的环境条件下如何保持平衡状态 或稳定状态的科学。
控制论
控制论的研究表明,无论自动机器,还是神经系统、生命系统,以至经 济系统、社会系统,撇开各自的质态特点,都可以看作是一个自动控制 系统。在这类系统中有专门的调节装置来控制系统的运转,维持自身的 稳定和系统的目的功能。控制机构发出指令,作为控制信息传递到系统 的各个部分(即控制对象)中去,由它们按指令执行之后再把执行的情 况作为反馈信息输送回来,并作为决定下一步调整控制的依据。这样我 们就看到,整个控制过程就是一个信息流通的过程,控制就是通过信息 的传输、变换、加工、处理来实现的。反馈对系统的控制和稳定起着决 定性的作用,无论是生物体保持自身的动态平稳,或是机器自动保持自 身功能的稳定,都是通过反馈机制实现的。 反馈是控制论的核心问题。控制论就是研究如何利用控制器,通过信息 的变换和反馈作用,使系统能自动按照人们预定的程序运行,最终达到 最优目标的学问。 控制论把各种系统都看作是一个控制系统,分析它的信息流程、反机制 和控制原理,往往能够寻找到使系统达到最佳状态的方法。这种方法称 为控制方法。
复杂系统计算机建模
复杂性研究
新三论
耗散结构论 协同论 突变理论
耗散结构论
1969年比利时物理学家普利高津对非平 衡态不可逆过程的研究提出了一种学说: 一个远离平衡态(平衡态时熵最大)的 开放系统(不管是力学、物理化学的, 还是生命的),在外界条件发生变化达 到一定阈值时,量变可以发生质变(由 无序到有序的突变)。突变后形成的有 序状态称耗散结构。