复杂适应系统_CAS_理论及其应用_由来_内容与启示
《2024年基于复杂适应系统理论的经济仿真研究》范文
《基于复杂适应系统理论的经济仿真研究》篇一一、引言随着现代经济系统的日益复杂化，对经济现象的深入理解和预测成为研究者的迫切需求。
本文尝试将复杂适应系统理论（CAS）应用于经济仿真研究，通过对复杂系统的分析来洞察经济动态变化，旨在更准确地描述和理解经济行为。
本文的结构如下：首先对CAS理论进行概述，然后介绍经济仿真的方法和模型，最后通过案例分析来验证CAS理论在经济仿真中的应用。
二、复杂适应系统理论概述复杂适应系统理论是一种从个体行为出发，研究整个系统演化的理论。
它认为系统中的个体具有适应性，能够在与环境的交互中学习并改变自己的行为规则，从而影响整个系统的演化。
该理论在生物学、计算机科学、经济学等多个领域都有广泛的应用。
三、经济仿真方法与模型经济仿真是一种通过建立数学模型来模拟经济系统的运行过程和结果的方法。
它可以帮助我们更好地理解经济现象，预测经济趋势，为政策制定提供科学依据。
常用的经济仿真模型包括基于主体的计算经济学模型、投入产出模型等。
四、基于复杂适应系统理论的经济仿真研究1. 模型构建本文构建了一个基于CAS的经济仿真模型。
在这个模型中，经济主体（如个人、企业等）具有学习和适应能力，他们根据自身的经验和环境的变化来调整自己的行为策略。
同时，这些主体的行为又会影响整个经济系统的运行和演化。
2. 仿真过程在仿真过程中，我们首先设定了初始的参数和条件，然后让经济主体在模拟的环境中进行交互和学习。
通过多次迭代和调整，我们观察到了整个经济系统的变化和演化过程。
3. 结果分析通过对仿真结果的分析，我们发现基于CAS的经济仿真模型能够较好地描述和预测经济现象。
同时，我们还发现经济主体的学习和适应能力对经济系统的运行和演化具有重要影响。
这些结果为我们更好地理解经济现象提供了新的视角和思路。
五、案例分析为了进一步验证CAS理论在经济仿真中的应用，我们选择了一个实际的经济现象——股票市场进行了案例分析。
我们发现基于CAS的仿真模型能够较好地模拟股票市场的动态变化过程，并预测未来的趋势。
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。
复杂适应系统(CAS)理论及其应用
张丹松，牛文学.基于CAS理论的供应链系统分析[J]. 物流科技，2005.9
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供应链复杂系统的符号描述 供应链系统结构数学符号描述
SC(t ) E1 (t )，E1 (t )，E2 (t )，E3 (t )， ，En (t )，Ra
(4 1)
Ei (t ) ELEi (t ), CONi (t ), Fi (t )
供应链动态适应演化的数学模型表示
A(t 1) f t ( A(t ), I (t ), M E (t )) M (t 1) f ( I (t ), M (t )) t E E uE ( A(t )) u E ,t ( A(t ), E (t )) I (t ) u E ,t ( A(t )) u E ,t 1 ht ( A(t ), E (t )) f (t 1) gt ( A(t ), I (t ), M E (t ), M f (t )) T U (T ) u E ,t t 1 A(t ) A M (t ) I (1), I (2), , I (t 1) E M f (t ) f (1), f (2), , f (t 1), f (t )
管理模式：机制设计，委托代理
系统元素：活的，主动的，具有自身利益和目标，能够积累经验和学习
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CAS理论的基本内容与观点
具有适应性的主体（Adaptive Agent)
与环境有信息和物质的交流
在反复的交流中改变自身
个体和整体都在过程中演变
适应性产生复杂性
把系统的成员看作是具有自身目的与主动性的、积极的主体。 主动性以及它与环境的反复的、相互的作用，才是系统发展 和进化的基本动因。宏观的变化和个体分化都可以从个体的 行为规律中找到根源。
复杂适应系统理论及其应用
第六章复杂适应系统理论复杂适应系统（Complex Adaptive System，简称CAS）理论的提出对于人们认识、理解、控制、管理复杂系统提供了新的思路。
CAS理论包括微观和宏观两个方面。
在微观方面，CAS理论的最基本的概念是具有适应能力的、主动的个体，简称主体。
这种主体在与环境的交互作用中遵循一般的刺激——反应模型，主体的适应能力表现在它能够根据行为的效果修改自己的行为规则，以便更好地在客观环境中生存。
在宏观方面，由这样的主体组成的系统，将在主体之间以及主体与环境的相互作用中发展，表现出宏观系统中的分化、涌现等种种复杂的演化过程。
1994年霍兰提出复杂适应系统理论，在桑塔费研究所成立10周年时正式提出的。
作为CAS理论的产生背景，有必要对该研究所简单介绍。
1. 圣菲（桑塔费）研究所CAS理论的诞生地——桑塔费研究所成立于1984年。
它是一个独立的非盈利的研究所，靠申请各种基金来支持跨学科的研究工作。
聚集在这里的研究人员虽然来自不同的阶层和背景，包括从梳着马尾巴发型的研究生到像物理学家盖尔曼、安德森和经济学家阿罗这样的诺贝尔桂冠得主，由年迈的学术巨子（头顶诺贝尔桂冠、地位特殊、声名显赫）创建的机构，但他们都达到了一个基本的共识，都坚信一个将普照自然和人类的新科学——复杂性理论，他们正在凌厉地冲破自牛顿时代以来一直统治着科学的线性的还原论的思维方式，但起步非常艰难。
1.1 还原论三百多年来，科学家们热爱的线性系统，在这个系统中，整体正好等于所有部分之和。
还原论把世界分解得尽可能小，尽可能简单。
为一系列或多或少理想化了的问题寻找解题的方案（通往诺贝尔奖的辉煌殿堂通常是由还原论的思维取道的），但却因此背离了真实世界，把问题限制到你能发现解决办法的地步，这就造成了科学上越来越多的碎裂片。
而真实的世界却要求我们用更加整体的眼光去看问题，任何事情都会影响到其它事情，你必须了解事情的整体关联网。
事实上，除了非常简单的物理系统，世界上几乎所有的事情、所有的人都被裹罩在一张充满刺激、限制和相互关系的巨大非线性网络之中，一个地方小小的变化会导致其它地方的震荡（一呼百应、千应，蝴蝶力量），整体几乎永远是远远大于部分的总和（气体整体属性有压强、温度、相变——凝固与蒸发，而单个气体分子只有动能、速度；一台安装好的机器具有它的零部件总和所没有的功能）。
复杂适应系统：社会生活计算模型导论
复杂适应系统：社会生活计算模型导论引言复杂适应系统 (CAS) 是具有高度相互关联且适应不断变化环境能力的系统。
社会生活是一个典型且复杂的 CAS，其中个人和群体相互作用以产生涌现行为和模式。
计算模型为研究和理解这些复杂的社会动态提供了强大的工具。
社会生活中的 CAS社会生活 CAS 的特点包括：•非线性：变化可能不可预测，并且小的输入可能导致大的输出。
•自组织：系统可以从无序中形成有意义的模式。
•适应性：系统可以学习和适应不断变化的环境。
•涌现：系统表现出整体行为，这些行为不能从个体行为中预测出来。
计算模型计算模型可以模拟 CAS 的行为，从而揭示社会动态的模式和机制。
常见的模型类型包括：•基于主体的模型：模拟个体行为和相互作用。
•网络模型：关注节点（个人或群体）和边缘（连接）之间的关系。
•代理模型：代表系统中具有自主决策能力的个体。
模型应用计算模型在研究各种社会现象中都有应用，包括：•群体动态：人们如何相互影响并形成群体。
•信息传播：信息如何通过网络传播。
•社会不平等：社会不平等如何产生和持续。
•集体行为：暴动、抗议和社会运动等集体行为的发生。
挑战和局限性计算模型虽然强大，但也有其挑战和局限性：•数据收集：构建精确模型需要准确的数据。
•计算成本：复杂的模型可能需要大量的计算资源。
•验证：确保模型行为真实地反映社会现象至关重要。
•伦理考虑：使用计算模型模拟社会现象可能产生伦理问题。
结论复杂适应系统模型为研究和理解社会生活提供了宝贵的工具。
它们使我们能够探索复杂的动态，预测行为并制定解决社会问题的政策。
尽管存在挑战，但计算模型在促进对社会生活复杂性的理解和应对中发挥着越来越重要的作用。
CAS理论视角下高校思想政治理论课教学体系的建设
CAS理论视角下高校思想政治理论课教学体系的建设一、CAS理论的基本概念CAS理论即复杂适应系统理论，是由美国科学家约翰·卡斯特在20世纪70年代提出的一种新型思维方式和方法论，它主要用于研究自然、社会和人工系统中的复杂现象与问题，被称为解决复杂问题的一种重要思维工具。
CAS理论强调系统的复杂性和动态性，主张系统的整体性和协同性，并倡导综合分析和整体优化的方法。
CAS理论的提出对于跨学科研究、系统科学、复杂性科学等领域产生了深远的影响，成为当代科学研究领域的一种重要理论基础和方法论工具。
1. 突破学科壁垒，实现跨学科融合CAS理论强调系统的整体性和复杂性，主张跨学科合作和融合。
在高校思想政治理论课教学体系建设中，可以借鉴CAS理论的思维方式和方法论，打破学科壁垒，引入多学科知识和观点，构建思想政治理论课程的跨学科融合体系。
通过跨学科融合，可以有利于学生全面、系统地了解和掌握思想政治理论课程中的相关知识，提高学生的综合分析和综合应用能力。
2. 强化系统思维，促进教学内容的整合3. 提倡协同合作，促进教学方法的创新三、高校思想政治理论课教学体系建设的具体实践路径1. 引入跨学科教学内容，构建综合性教学体系在高校思想政治理论课教学体系建设中，应当重视系统思维的培养和教育，帮助学生树立整体观念，提高学生的综合分析能力。
在教学过程中，可以积极引导学生进行系统思维训练，鼓励学生从整体的角度去认识和把握思想政治理论课程中的知识，使学生在系统思维上得到提升。
3. 提倡协同合作教学模式，激发师生教学活力在高校思想政治理论课教学体系建设中，应当提倡协同合作的教学模式，激发师生教学活力，促进师生共同成长。
教师应当积极与其他学科教师协同合作，融入跨学科内容，在教学中引入多种教学手段和方法，提高教学的多样性和趣味性。
学生也应当在教学中发挥积极作用，与教师和同学进行合作学习，形成良好的学习氛围。
四、总结与展望通过CAS理论视角下高校思想政治理论课教学体系的建设，不仅有助于提高思政课程的教学质量和效果，更有助于培养学生的系统思维能力、综合分析能力和协同合作能力。
基于复杂适应系统理论的我国政府社会管理改革探讨
基于复杂适应系统理论的我国政府社会管理改革探讨摘要：运用复杂适应系统理论研究政府社会管理系统的结构及功能，克服目前政府社会管理中存在的问题和缺陷，从而增强政府的公共管理和社会服务能力，具有重大的理论意义和现实意义。
文章应用复杂适应系统(cas)理论分析了政府社会管理的复杂性系统特征，提出了复杂环境下政府社会管理改革的方向和新的管理模式。
关键词：复杂适应系统；政府；管理；改革1复杂适应系统理论概述复杂适应系统(complex Adaptive System,简称CAS)是霍兰德于1994年提出的，CAS理论的一个核心概念和思想就是“适应性”。
在霍兰的代表作《隐秩序——适应性造就复杂性》一书中，将CAS定义为“由用规则描述的、相互作用的主体组成的系统”，这些主体“在形式和能力方面是千差万别的”，并且能够“随着经验的积累，通过不断变换其规则来适应环境中的其他主体”。
换言之，CAS理论把系统中的成员视为具有自身目的与主动性的、积极的、活的“适应性主体”(Adaptive Agent)，正是这种主动性以及它与环境的反复的相互作用，成为了“CAS生成复杂动态模式的主要根源”。
他认为，“复杂适应系统是由规则描述的、相互作用的主体组成的系统。
这些主体随着经验的积累，靠不断变换其规则来适应。
”复杂适应系统理论的基本思想是：复杂适应系统的复杂性起源于其中的主体(Aclive Agent)的适应性，正是这些主体与环境以及与其它主体间的相互作用，不断改变着它们的自身，同时也改变着环境，系统中的主体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”，不断进行着演化学习，并且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。
复杂适应性系统的主要特征包括：系统由大量具有主动行为能力的主体，即Agent构成。
主体之间以及主体与它们的环境之间存在复杂的非线性的相互作用，这些相互作用导致了系统整体的涌现特性，主体的行为对它们的环境具有适应性，这也是复杂适应系统最重要的特征，正是由于主体的适应性导致了整个系统是演化的。
复杂适应系统理论
复杂适应系统理论
复杂适应系统理论（CAS）是一种用于探索有关复杂系统结构和运作原理的理论。
CAS由经济学家米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman）在1962年提出，旨在表明复杂的系统可以通过自我调整和自我优化来适应环境的变化。
这是一个贯穿进化论和系统科学的概念，它表明，有些系统可以通过探索和利用它们自身的复杂性来克服环境和外部因素的变化。
CAS认为，复杂系统的行为不仅受外部因素的影响，也受内部因素的影响，这些内部因素包括系统内的连接、网络结构和机制。
CAS 假设，系统内的复杂性可以被驱动，从而自我调整以适应环境的变化。
CAS的研究在许多领域都有广泛的应用，包括金融市场、社会和经济系统、生态系统以及人类行为和文化模式。
CAS理论被用来探索如何使系统更具灵活性，以便它们可以更好地应对外部和内部变化。
它也被用来推动改进系统结构，使其更加弹性，以实现更高的效率和稳定性。
此外，CAS理论也被用来研究复杂系统中的社会和技术元素如何交互作用，以及它们如何影响系统的性能。
例如，研究人员使用CAS 理论来研究如何提高金融市场的效率，以及如何最大化生态系统的稳定性。
CAS理论的结果是令人鼓舞的，它表明，复杂的系统可以通过自我调整和自我优化来应对外部变化。
通过加强系统的弹性，可以使系统更加灵活，从而更好地适应它们所处的环境。
CAS理论也被用来改善系统结构，以实现更高的效率和稳定性。
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第9卷 第4期 系 统 辩 证 学 学 报 Vol.9 No.4 2001年10月 JOURNA TL OF SYSTEMIC DIAL ECTICS Oct.2001文章编号 1005-6408(2001)04-0035-05复杂适应系统(CAS)理论及其应用———由来、内容与启示陈 禹①摘 要 复杂适应系统(CAS)理论是现代系统科学的一个新的研究方向,作为第三代系统观,突破了把系统元素看成“死”的、被动的对象的观念,引进具有适应能力的主体概念,从主体和环境的互动作用去认识和描述复杂系统行为,开辟了系统研究的新视野。
从二十世纪系统观的发展,说明CAS理论产生的背景和意义,简要介绍CAS理论的基本观点和主要内容,分析CAS理论的特点及其在认识论意义上给我们的启示。
关键词 复杂系统;适应性;系统思维中图分类号 N941.4 文献标识码 A 霍兰J(Holland John)于1994年提出复杂适应系统(CAS)理论,迅速引起学界关注,被尝试用于观察和研究各种不同领域的复杂系统,成为当代系统科学引人注目的一个热点。
笔者于1997年和2000年两次访问圣菲研究所(Santa Fe Institute),现作一简要介绍。
1 CAS理论是现代系统科学的继续和发展CAS理论是二十世纪几代科学家不断深入研究,对于复杂系统的日益全面理解与认识的成果之一。
20世纪30年代,当贝塔朗菲重新举起系统论旗帜,向片面强调还原论、忽视系统整体性的观点挑战,为“整体大于其各部门之和”的正确思想进行申辩时,他还缺乏具有说服力的论据,给人以空泛的感觉。
[1]首先给他以实际支持的是维纳。
他打破了只注意分割、忽视综合的偏颇,以信息、反馈和控制的新观念研究系统行为,总结出跨越工程与生物界的一般性规律———控制论。
[2]控制论的迅速传播和在实践中的成功,使20世纪50年代成为“控制论的时代”,系统工程思想广为传播,控制论方法被用到自动控制、工程管理以至社会经济等许多领域[3,4]。
二战中以及战后的一系列重大工程和重大科学进步为系统工程思想提供了有力的支持,一时间,谈系统、谈控制成为科学界的时尚,形成系统科学的第一个高潮。
控制论在社会经济领域中则不那么成功,以至到了20世纪70年代,有人开始哀叹“控制论时代的终结”。
这正是系统科学需要进一步深入的前兆。
这一时期所说的“系统”,是以机器为背景的,部分是完全被动的、死的个体,其作用仅限于接收中央控制指令,完成指定的工作。
任何其他动作或行为都被看作只起破坏作用的消极因素(噪音),在应当尽量排除之列。
这既保证了它在工程领域的成功应用,也决定了它在生物、生态、经济、社会这类以“活的”个体为部分的系统中必然遇到困难。
我们把一这阶段的观念称为第一代系统观。
20世纪70年代兴起的耗散结构理论[5]和协同①男,1944年生,中国人民大学经济科学实验室教授,100872 北京收稿日期:2001-01-20学[6]提出第二代系统观。
普利高津和哈肯所说的“系统”,具有两个新特征:第一,元素数量极大,一般都到1020以上,致使“我推你动”的控制和管理方式成为不可能;第二,元素具有自身的、另一层次的、独立的运动,使整个系统不可避免地具有统计性和随机性。
从这两点出发,第二代系统观拓宽了控制概念,引伸了随机性和确定性对立统一的思想,讨论了自组织涨落、相变等新的概念,对系统的理解深入了一大步。
这里说的“系统”所隐含的背景已经不是人造机器,而是某种热力学意义下的系统。
然而,当人们试图把第二代的系统思想应用于经济、社会等系统时还是不能令人满意的。
原因在于,虽然个体(或元素)可以有“自己的”运动,这种运动在一定条件下对整个系统的进化起着积极的、建设性的作用,然而这种运动仍然是盲目的、随机的,就象布朗运动那样。
个体没有自己的目的、取向,不会学习和积累经验,不会改进自己的行为模式,一句话,它还是“群氓”,不是真正的“活的”主体。
[7] 20世纪90年代以来,中外学者不约而同地把注意力集中到个体与环境的互动作用上。
我国学者提出“开放的复杂巨系统”的概念[7];澳大利亚学者通过大量例证,研究了生物界的涌现规律[8];许多学者从学习、认知等方面,对于知识的表达和获取进行探索,提出人工神经网络、基于案例的推理等许多新概念。
由此形成第三代系统思想,核心是强调个体的主动性,承认个体有其自身的目标、取向,能够在与环境的交流和互动作用中,有目的、有方向地改变自己的行为方式和结构,达到适应环境的合理状态。
在这方面,以圣菲研究所为中心的、关于复杂适应系统的研究,是一个十分引人注目的方向。
[9]2 CAS理论的基本内容与观点2.1 具有适应能力的主体CAS理论最基本的概念是具有适应能力的主体(Adaptive Agent),简称主体。
它不同于早期的系统科学用的部分、元素、子系统等概念,部分或元素完全是被动的,其存在是为了实现系统所交给的某一项任务或功能,没有自身的目标或取向,即使与环境有所交流,也只能按照某种固定方式作出固定的反应,不能在与环境交互中“成长”或“进化”。
主体则随着时间而不断进化,特点是:一能“学习”,二会“成长”,这就使得CAS理论与以往的系统观有了根本性差别。
2.2 主体和环境的互动作用主体的“活”性体现在它与环境的互动关系中,理论基础是最简单的刺激———反应模型。
生活在特定环境中的主体不断从环境接受刺激,并根据经验作出反应。
反应的结果可以是成功的———达到预期目标,也可能失败———没有达到预期目标。
CAS理论的独特之处在于主体可以接受反馈结果,据之修正自己的“反应规则”。
霍兰用他的遗传算法把反映规则表达成“染色体”———一种包括刺激与反应对应规则的字符串,通过引入“适应度(fitness)作为表达“染色体”所表示的反应规则与环境相符合的程度。
主体能够根据成功还是失败的反馈信息,修改“染色体”的“适应度”。
这一观点与传统的人工智能、知识库的概念完全不同。
传统的知识管理把一致性、无矛盾作为基本要求,使之成为固定的、僵化的机制,而不是“活”的、具有生长和发展前途的机制。
CAS 的理论突破了这种框架,能够更真实地描述、观察、理解这一类活的复杂系统。
2.3 个体的演变过程———CGPCGP(Constrained G enerating Procedure)可以译为受限生成过程,反映在一定环境约束条件下,主体发展和进化的一般规律。
霍兰以棋类游戏、数字系统、神经系统等来自不同领域的复杂系统为例,归纳了CGP的若干普遍性质和规律。
运筹学在一定约束条件下寻找最优解,只是一种静态条件下的算法, CGP展示的是一幅活生生的、变化中的、充满新奇和意外的进化过程。
[10]这正是系统观从研究固定的、死的元素走向研究活生生的、成长中的主体的契机。
2.4 从个体的演化到系统的演化———ECHO模型基于个体演化过程,加上“资源”(Resource)和“位置”(Site)的概念,霍兰把个体演化和整个系统演化联系起来,形成了ECHO模型(可以译为“回声”模型)。
这种宏观和微观统一的、有机的、内在的结合,是CAS理论引人入胜的又一个特点。
许多学科(例如经济学)常常为微观和宏观规律的不一致和冲突所困扰。
过去习惯于用统计规律把二者联系起来,但无论是生物学还是经济学,都有许多事实表明,事情没那么简单。
统计规律只是层次之间的桥梁之一,不是唯一的,甚至可以说,多半不是主要的桥梁。
因此,如果说自组织在第二代系统观中是主要的主题词之一,涌现则成为今天的系统科学最引63系统辩证学学报 2001年人关注的议题之一。
ECHO模型反映了这一点。
3 CAS理论的特点与应用与关于复杂系统的其他理论相比,CAS理论有三个显著特点:3.1 CAS理论恢复了古代系统思想强调的活力观自从现代系统科学兴起以来,人们强调的主要是“整体观”,对古代系统思想关于活力的观点注意不够。
“活力论”认为,物质自身具有活力,不断运动和变化,发展变化不只是由外部原因推动的。
典型代表是卢克莱茨的《特性论》[11]虽然恩格斯一再强调物质与运动不可分,说“没有运动的物质和没有物质的运动同样不可想象”,我们在相当长的时间内还是忽视了这个重要观点。
即使谈系统,也有意无意地把元素或部分看做死的对象,是整体的“齿轮和螺丝钉”。
这就导致前两代系统方法在处理社会经济系统时的困惑和无力。
CAS理论在这一点上的突破,使它具有了与以前的理论根本不同的、新的洞察力。
3.2 CAS理论对于宏观与微观之间的联系,给出了新的认识角度———涌现涌现是在微观主体进化的基础上,宏观系统在性能和结构上的突变。
这种突变在以往的观念中是难以认识和控制的,也不是用统计等传统方法所能完全说明的。
CAS理论提供了新的思路和视角,对于我们认识和解释经济、社会、生态、生物的许多现象以启发,开辟了新路。
3.3 CAS理论具有鲜明的可操作性,为进一步研究创造了十分有利的条件CAS理论的产生与遗传算法密切联系在一起,充分吸收了计算机科学与技术的成果(特别是人工智能和计算机模拟的成果),具有鲜明的可操作性。
这一点通过SWARM的开发与推广得到充分体现。
SWARM是一个公开的软件平台,任何研究者都可以从Internet网上下载并且应用它来建模和进行模拟。
从计算机技术的角度来看,使用SWARM建模需要掌握Object C或JAVA语言,关键工作在于CAS模型的建立。
2000年8月,在圣菲市举行的中美复杂系统建模研讨会上,以蒋正华教授为首的中国代表团提交了六篇论文,反映了中国学术界在经济、化学、生物、计算机技术等方面研究和应用系统科学理论的成果。
美国和其他国家的学者也发表了有关环境、社会学、历史学等方面的成果。
4 CAS理论的启示和发展前景4.1 以涌现为特征的新的演化观系统科学的一个根本问题是:系统在其发展过程中是越来越简单,还是越来越复杂?立足于还原论的传统观点,把热力学第二定律片面夸大,描绘了一幅从复杂到简单的发展图景。
几十年来,系统科学致力于从理论上驳倒这种观点。
人们先是从信息控制角度去理解复杂性,考查系统的发展和运动,开始把发展看做具有主动性、可控制的过程。
随后,关于微观扰动的非线性放大及由此产生的关于自组织现象的研究,开始掌握从简单到复杂,以及产生结构与差别的具体途径。
但究竟自组织是怎样发生的,还只有热力学、激光等少数几个相对简单的例证,而且基本立足于随机性和统计规律的解释。
与经济社会生物等真正复杂的“活”系统相比,这种理解还是非常不够的。
CAS理论通过把系统元素理解为活的、具有主动适应能力的主体,引进宏观状态变化的“涌现”(Emergence)概念,使从简单中能够产生复杂的观念得到有力支持。
在实际的系统演化过程中,确实存在从无结构到有结构,从单一到多样,从对称到非对称的发展趋势。