复杂系统建模与仿真 共28页PPT资料
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拉普拉斯决定论
宇宙不过是一台机械的钟表 • 宇宙的未来完全由它的过去决定。 • 世界是可被预知的。只要我们明白了支配
宇宙的规律，那么我们就能推察过去，预言 未来。 • 宇宙的统一规律已找到了（牛顿），宇宙 的图景已被描绘出来了。
确定性的乐观
诗人蒲柏为伟大的牛顿写下的墓志铭所言：
自然和自然的法则在黑夜中隐藏， 上帝说，让牛顿去吧
• 人类对世界的认识实践活动影响了世界
科学认识的反思
• 人类对世界的认识实践活动影响了世界 • 后现代科学：自然规律是自然的习惯 • 集体的习惯有被锁定成为既定成俗的倾向 个
人习惯之间的交互涌现出集体的习惯 • 自由落体难道是铜球的一种难改的积习？ • 万有引力难道是物质世界的一种惯例？ • 惯性vs习惯 参考 作为习性的自然法则：科学的后现代基础
经济领域内的路经依赖
• 经济领域内的路经锁定：钟表的顺时针， • 信息化的标准和垄断 • 微软的战略: 当盗版让人们已经习惯于使
用windows时,就会受制于它,很多人只会 使用装了windows的计算机． • 高科技的竞争就是标准的竞争 DＶD格式 无线上网的格式的争议
自然科学领域的路径依赖
• 极其微小的初始状态会成指数的放大， 极大地影响了混沌系统的输出
复杂系统的计算机模拟
探索复杂性的模型方法 方美琪
复杂
——诞生于秩序与混沌边缘的科学 一场激动人心的科学观念的革命 瞬间照亮了各个学科领域，其中的原 则和思想影响是如此地深远和广泛， 以至于绝大多数学科都卷入其中！
过去我们用数学给出世界完美的描述，我们很陶醉， 以为我们已经认识了世界。但近来我们发现世界 其实很复杂，并不确定，偶然的小情况可能放大 为决定性的事件，影响了整个历史进程复杂地发 展。
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。
复杂系统网络的建模与仿真
复杂系统网络的建模与仿真随着信息技术的快速发展，网络已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，网络的复杂性也在不断增加，许多网络系统已经演变成了复杂系统。
复杂系统网络由许多不同的元素组成，这些元素之间相互作用，形成了相互依存的复杂系统结构。
在这种情况下，模拟和分析系统的行为比分析单个组件更加重要。
为了更好地理解复杂系统网络的行为和性能，建立系统模型并进行仿真已经成为一种重要的方法。
在这篇文章中，我们将讨论复杂系统网络的建模和仿真。
一、复杂系统网络的定义及特点复杂系统网络主要包括三个方面：系统的结构、系统元素和系统的动态。
其中，网络的结构是指网络中各个元素之间的连接方式，如点对点连接、层次连接、网格连接等；系统元素是网络中的个体，如节点、边等；系统的动态是指网络中各个元素之间的相互作用和变化。
复杂系统网络的另一个特点是非线性。
非线性是指复杂系统网络中各种元素的行为和作用不是单调的线性关系，而是一个非线性的过程。
这种非线性的复杂性使得复杂系统网络的建模和仿真更加具有挑战性。
二、复杂系统网络的建模复杂系统网络的建模是指将网络中的各个元素和元素之间的关系抽象出来，建立数学或计算机模型。
通过建立模型，我们可以更好地理解复杂系统网络的行为和性能。
在建模复杂系统网络时，我们需要考虑以下几个要素：1. 系统的结构：网络的结构是网络中各个元素之间的连接方式。
建模时需要确定网络的拓扑结构，如点对点、层次、网格、随机等结构。
2. 系统元素：系统元素是网络中的个体，如节点、边等。
建模时需要确定网络中包含哪些元素。
3. 系统的属性：系统的属性是指网络中各个元素的特征，如节点的属性可以包括其状态、能量、延迟时间等。
4. 系统的动态：系统的动态是指网络中各个元素之间的相互作用和变化。
建模时需要考虑节点之间的联系以及节点的时间演化规则。
基于这几个要素，我们可以选择适当的数学或计算机模型，然后通过模型对复杂系统网络进行建模。
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。
复杂系统建模与仿真研究
复杂系统建模与仿真研究一、引言复杂系统在现代科学与工程领域中有着广泛的应用。
建模与仿真是研究复杂系统的重要方法之一，通过数学模型的构建和仿真实验的设计，可以深入理解复杂系统的特性和行为，为分析、优化和控制复杂系统提供有力支持。
本文将介绍复杂系统建模与仿真的基本概念、方法和应用，以及当前研究中的挑战与发展方向。
二、复杂系统建模1. 复杂系统概念复杂系统是由大量相互作用的元素组成的系统，这些元素之间的关系错综复杂，呈现出非线性、非确定性和自组织等特性。
典型的复杂系统包括社会网络、生态系统、金融市场等。
2. 复杂系统建模方法复杂系统的建模是指将实际系统抽象成数学模型，并在此基础上进行分析和仿真。
常用的建模方法包括物理模型、统计模型、网络模型等。
物理模型通过描述系统的物理特性和规律来进行建模；统计模型利用统计学原理对系统进行建模；网络模型则关注系统内各元素之间的关系。
3. 复杂系统建模工具为了有效地进行复杂系统建模，研究者需要借助一些专门的工具和软件。
目前，常用的建模工具包括MATLAB、Simulink、Python等。
这些工具提供了丰富的函数库和算法，可以帮助研究者快速构建和验证复杂系统模型。
三、复杂系统仿真1. 复杂系统仿真方法仿真是指通过模拟实验来获得系统的行为和性能。
对于复杂系统而言，仿真是研究其特性和行为的重要手段。
常用的仿真方法包括离散事件仿真、连续仿真和混合仿真等。
2. 复杂系统仿真工具与建模类似，进行复杂系统仿真也需要借助专门的仿真工具。
有许多商业仿真软件可供选择，如AnyLogic、MATLAB Simulink 等。
此外，研究者还可以开发自己的仿真工具，根据具体需求进行定制化。
四、复杂系统建模与仿真应用1. 社会系统建模与仿真社会系统是复杂系统的一个重要领域，社会系统建模与仿真可以帮助研究者理解和解决社会问题。
例如，利用网络模型建立社交网络，可以研究信息传播、社群发现等问题。
2. 生态系统建模与仿真生态系统建模与仿真有助于研究生态系统的稳定性和可持续性。
数学中的复杂系统建模与仿真
数学中的复杂系统建模与仿真随着工业、经济与社会的发展，人们面临的问题日益复杂。
这些问题需要使用科学方法、技术手段来解决。
数学作为一门基础学科，在这些问题中起着重要的作用。
本文主要介绍数学中的复杂系统建模与仿真，以及它在实际问题中的应用。
一、复杂系统建模的概念与方法复杂系统是由多个相互作用的部分组成的系统，在这些部分之间存在非线性的关系。
因此，复杂系统不仅由简单的物理实体组成，而且包括个体的行为、规则以及整个系统的环境等因素。
为了研究复杂系统，数学家们需要将其建模，即建立系统的数学模型，以便于对其进行分析和解释。
复杂系统的建模可以有多种方法，其中一种是基于微观尺度的方法，即对个体之间的关系进行描绘。
再根据反过来的关系进行叠加来模拟整个系统的行为。
这种方法常用于基于生物系统和社会系统的研究。
另一种方法是基于宏观尺度的方法，即从整体的角度对系统进行分析，根据局部的规律来推导整个系统的规律。
这种方法常用于基于物理系统和经济系统的研究。
此外，还有一些其他的方法，比如图论和随机过程等等。
为了建立数学模型，数学家们需要采集数据、分析数据、选择合适的数学工具进行计算等等。
这个过程需要具有科学精神与创新性，以便于抓住复杂系统的本质。
在建立数学模型之后，数学家们需要使用计算机进行数值模拟，以便于检验数学模型的有效性以及探究更多新的规律。
二、复杂系统建模与仿真在实际问题中的应用复杂系统建模与仿真在实际问题中有着广泛的应用，其中最为典型的包括以下几类：（一）交通系统城市交通系统是一个典型的复杂系统，需要研究它的运行规律与优化问题。
数学家们可以使用基于微观尺度的方法，对每一个车辆、每一个行人之间的相互关系进行建模。
再采用反向关系进行叠加，并进行计算和仿真。
交通系统建模可以指导交通规划、交通控制以及交通运输等方面的决策。
（二）生态系统生态系统是由多种生物体和它们之间的关系组成的一个复杂系统。
为了探究生态系统中物种多样性和生物群落的形成原因，数学家们需要对生态系统进行建模。
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。
《建模与仿真》课件
离散事件建模
总结词
描述离散事件和状态变化的模型。
详细描述
离散事件建模是描述离散事件和状态变化的模型。 它通常用于模拟和分析离散时间、离散状态的系统 ，例如制造系统、交通系统和通信网络等。离散事 件建模通过定义事件、状态和它们之间的转换关系 来描述系统的行为，并用于预测和控制系统的性能 。
03
仿真技术
AutoSim软件
总结词
专门用于汽车系统仿真的软件
详细描述
AutoSim是一款专门用于汽车系统仿真的软件，它提供了 强大的建模和仿真功能，可以模拟汽车的动力学、控制系 统和安全系统等。AutoSim还支持多种类型的模型，包括 离散、连续和混合模型。
总结词
适用于汽车设计和开发过程
详细描述
AutoSim可以用于汽车设计和开发过程中的仿真和分析， 帮助工程师更好地理解汽车系统的性能和行为，优化设计 方案，减少试验次数和成本。
02
人工智能算法可以用于优化模 型参数和预测未来趋势，为决 策者提供更有价值的参考信息 。
03
人工智能还可以通过机器学习 和深度学习技术，自动学习和 改进模型，提高仿真结果的准 确性和可靠性。
并行计算在建模与仿真中的应用
并行计算技术能够将复杂的仿真任务分解为多个子任务，并在多个处理器 上同时进行，大大缩短仿真时间。
总结词
提供多种接口和插件，可与其他软件集成
详细描述
AutoSim提供了多种接口和插件，可以与其他软件进行集 成，如MATLAB/Simulink、CANoe等。这使得AutoSim 可以与其他工具配合使用，实现更全面的仿真和分析。
Arena软件
总结词
适用于离散事件仿真的软件
详细描述
复杂系统的建模与仿真技术
复杂系统的建模与仿真技术复杂系统建模与仿真技术是一种非常重要的技术，它可以帮助人们更好地理解并应对复杂系统的问题。
这种技术已经被广泛应用于各种领域，包括交通、电力、环境、金融、医疗等，以及国家大型工程的规划和建设中。
下面，我将详细介绍复杂系统建模与仿真技术的范畴、基础、方法和应用。
一、复杂系统建模与仿真技术的范畴复杂系统是由大量相互关联、相互作用的组成部分组成的系统，特别是在追求更高效、更安全、更稳定的同时，现代社会已经面临着越来越复杂、不稳定和不可预测的问题。
面对复杂的系统，建模与仿真技术在很大程度上可以解决复杂的系统问题。
复杂系统建模与仿真技术主要研究以下问题：1.复杂系统的结构、行为和演化规则。
2.复杂系统的动态行为、稳定性和可控制性。
3.复杂系统的优化、控制和决策方法的开发和应用。
4.复杂系统的应用和评价方式，比如评估建筑物的抗震性能或者评估隧道或轨道交通的安全性。
二、复杂系统建模与仿真技术的基础复杂系统建模与仿真技术有很强的理论和实践基础，其中包括以下方面：1.系统论和控制论：系统论是研究地球、生命体、社会和经济系统等普遍系统特性的一门综合环境科学，此外，控制论是用于研究复杂系统的基础理论，它主要集中在建模、分析和控制动态系统。
2.复杂网络理论：复杂网络是由大量节点和边所组成的系统，包括社交网络、物流网络、电力网络等，复杂网络理论为这些系统提供了统一的分析、建模能力和设计优化工具。
3.混沌理论：混沌是一种非线性动力学现象，它在复杂系统中普遍存在。
混沌理论提供了在此类系统中进行分析和控制的方法和技巧。
4.多智能体系统：多智能体系统是由多个智能体所组成的一个系统，每个智能体可以是一个机器人、计算机程序或其他能够处理信息的实体。
多智能体系统是研究协同、合作以及竞争关系的广泛的一个方向。
以上是复杂系统建模与仿真技术的基础，它们可以为建立模型和仿真系统提供必要的支持。
三、复杂系统建模与仿真技术的方法对于复杂系统建模与仿真技术的研究和应用，主要有以下四个步骤：1.系统分析的第一步是确定不同层次和不同角度的系统模型，然后通过实验、观测、问卷调查等方式收集相关数据，为系统模型提供必要的输入信号；2.在建立系统模型的基础上，在计算机系统中映射系统模型，然后利用模拟软件对系统进行数字仿真，建立数字模型；3.根据模型仿真的结果，评估系统性能和功能，找到隐含的问题，提供改进建议，并进一步优化系统；4.重复检查，使仿真模型代表真实系统，并提高仿真模型对真实系统的可预测性。
大型复杂系统的建模与仿真
大型复杂系统的建模与仿真大型复杂系统是指由众多异构部分组成的网络系统，如交通系统、供应链系统、环境系统等。
这些系统往往拥有多个层次和复杂的相互作用关系，因此建模和仿真是研究这些系统的重要手段。
建模是将系统描述为一系列符号和关系的过程，这些符号和关系可以帮助我们理解系统的内在机制。
建模的目的是将系统化繁为简，减少决策过程中的不确定性，提高决策的准确度和效率。
建模分为静态建模和动态建模两种类型，静态建模描述了系统的结构和属性，而动态建模描述了系统的行为和演化。
仿真是利用计算机模拟真实场景的过程，可以帮助我们了解系统的行为和变化趋势。
仿真分为离散事件仿真和连续仿真两种类型，离散事件仿真描述系统的离散事件，如任务到达、任务结束等，而连续仿真描述系统的连续变化，如物理系统的运动、化学反应的演化等。
对于大型复杂系统的建模和仿真，需要考虑以下几个方面：首先，需要选择适合系统的建模和仿真方法。
不同的系统可能需要不同的建模和仿真方法，比如系统的性质、大小、涉及的领域等都会影响建模和仿真的方法选择。
选择适合的方法可以提高建模和仿真的准确度和效率。
其次，需要收集和整理系统的数据。
数据是建模和仿真的基础，系统的数据包括结构数据、属性数据、行为数据等。
这些数据需要分析和整理，以便更好地描述系统的内在机制。
然后，需要考虑模型的精度和复杂度。
模型的精度和复杂度是一个重要的权衡，精度越高，模型越复杂。
在建模和仿真时需要权衡模型的精度和复杂度，以便在满足研究需求的前提下，减少建模和仿真的成本和时间。
最后，需要进行模型的验证和调整。
模型验证是检验模型准确度的过程，它需要与真实系统进行比较，以确保模型的准确度和可靠性。
模型调整是根据验证结果进行的模型调整，以便更好地描述系统的内在机制。
总之，大型复杂系统的建模和仿真是研究这些系统的重要手段之一。
在建模和仿真时需要选择适合的方法，收集和整理系统的数据，权衡模型的精度和复杂度，进行模型的验证和调整等。
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预决性（Finality） 。
复杂系统的发展趋向取决于系统的预决性， 预 决性是系统对未来状态的预期和实际状态限制的统 一。事实上，任何有生命的物质，都具预期或预测 的能力，从而影响系统的运动方向。
演化（Evolution）
复杂系统对于外界环境和状态的预期—适应— 自组织过程导致系统从功能到结构的不断演化。这 种演化运动在物理系统中是不存在的。物理系统一 般由多个已有的元素组成，功能和结构都不会改变。 而复杂系统一般是由简单的元素组合， 经过不断的 演化而发展在为功能和结构更为复杂的系统。从低 级到高级，从简单到复杂，不断的演。 系统与外部环境以及子系统之间存在交互作用。
系统中智体——Agent
疾病传播模型中——疾病携带者，未传染者 猎食模型中——狼、羊、草 谣言传播模型中——接受、未接受谣言的个体
1.为什么用计算机仿真？
传统的科研方法
实验的方法 ——观察法（植物培育实验等） 理论的方法 ——数学和 逻辑方法 成果：爱因斯坦的相对论、电磁理论
但是？
我们如何研究疾病传染？ 我们如何研究森林火灾的蔓延规律？ 我们如何研究信息的传递形式？
——我们不可能用人类、森林、来做实验。
2.复杂系统理论
“复杂性”科学起始于 1928 年，以奥地利生物学 家贝塔朗菲（L.V.Bertalanffy）在其《生物有机体》 论文中首次提出了“复杂性”的概念为标志。 圣菲研究所把计算机作为从事复杂性研究的最基本 工具，用计算机模拟相互关联的繁杂网络，对于复 杂系统仿真有着巨大的推动。 美国学者霍兰于1994 年引入了复杂适应性系统 (CAS；Complex Adaptive System)的概念，区别于传 统的理论研究方法，复杂适应系统的研究方法强调 采用计算机仿真作为主要的研究工具
复杂系统——中国发展
1989 年《哲学研究》第10期上发表了钱学森的文章 “基础科学研究应该接受马克思主义哲学的指导”， 其中第三节“开放的复杂巨系统的研究与方法论”， 把开放的复杂巨系统作为宏观层次基础科学研究的 重大课题，且对其内容及其处理方法做出初步阐述。 这标志着在 1989 年秋天，开放的复杂巨系统的概念 已形成。到 1989 年底，钱学森同于景元、戴汝为合 作写成的“一个科学新领域——开放的复杂巨系统 及其方法论”，对复杂系统概念及其方法论做出了 全面系统的论述。
平台， 同时也反映了国家对复杂系统研究的认可和重视
2019 年 9 月是《系统仿真学报》的百期纪念，李伯虎，王 正中，王子才等在《系统仿真学报》百期纪念特约专家论坛
上均发表了关于复杂系统仿真的论文，并且《系统仿真学报》
自身也进行了国内仿真技术的研究热点的研究，大家得出了
一致结论：复杂系统已经无可争议地成为国内仿真界研究的
最大热点问题之一。
复杂系统特点
自适应性/自组织性(self-adaptive/ self-organization)。
系统是由时空交叠或分布的智体（Agent） 构 成的。这些智体具有自适应、自学习、自聚集、自 组织等能力，智体能够通过不断地学习，调整自身 的结构和行为，以适应外部和内部的变化。智体之 间、智体与环境之间会发生各种各样的交互作用， 正是智体的自主性，以及智体间交互的复杂性，使 得整个复杂系统呈现复杂性，同时也是复杂系统不 断演化的驱动力。
不确定性（uncertainty）
不确定性与随机性相关，而复杂系统中的随机 因素不仅影响状态， 而且影响组织结构和行为方式， 而复杂系统的自适应性使得智体可以自学习，能记 住这些经历，并“固化”在自己以后的行为方式中。
涌现性（emergence）
肩负不同角色的智体间通过多种交互模式、按 局部或全局的行为规则进行交互，智体类型与状态、 智体之间的交互以及系统行为随时间不断改变，系 统中子系统或基本单元之间的局部交互， 经过一定 的时间之后在整体上演化出一些独特的、 新的性质， 形成某些模式，这便体现为涌现性。子系统之间的 相互作用，可导致产生与单个子系统行为显著不同 的宏观整体性质。
提出了要用计算机仿真
有些问题在现实中无法解决，或者解决的成本太高 （病毒的传播、火灾的影响、……）
在计算机系统 中，这些都可以通过模型实现。 成本低，效果好
计算机仿真的优点
模型参数任意调整——不同的参数、不同结果 系统模型快速求解——立即看到结果 运算结果可靠准确——模型合理可以得到准确结果 实物仿真形象直观——可视化的模型来展示结果
2019 年，白方周教授出版了国内第一部定性仿真专著，对 定性仿真、模糊仿真及归纳推理等仿真方法作了较系统的介
绍， 对这一复杂系统的核心处理方法起到了一定的推动作用。
2019 年，由青岛大学主办的国内第一份刊登复杂系统和复 杂性科学领域研究成果的中文学术期刊《复杂系统与复杂性
科学》杂志创刊，提供了供大家就复杂系统问题交流的一个
复杂系统仿真与建模
主要内容
为什么要用计算机仿真 为什么是复杂系统仿真 为什么用Repast仿真 Repast仿真方法实例介绍
计算机仿真
什么是计算机仿真 计算机仿真以计算机技术为手段, 通过仿真模型
模拟实际系统的运动来认识实际系统规律的一种研 究方法。
计算机仿真的发展
1946 年2 月世界上第一台电子计算机 EN I AC 在美国诞生, 到四十 年代末期首台模拟式电子计算机就被用于三自由度飞机系统的仿真。 五十年代末期到六十年代, 由于宇航科技发展的迫切需要, 美国 科研人员又创造了混合计算机系统(由数学计算机和模拟计算机通 过一套混合接口联接而成) , 这使得人们能对较复杂系统的行为进行 仿真研究。 七十年代以来, 随着数字计算机运算速度的大大提高以及相应的 仿真软件的不断完善, 数字计算机仿真得到很快发展, 其应用范围也 由各种工程领域扩展到非工程领域。 九十年代, 计算机仿真技术又朝智能化仿真(仿真技术与人工智能 相结合)、 分布式并行处理仿真、 仿真支持系统等方向发展。