复杂适应系统及基于Agent的建模与仿真方法

论述了复杂系统中复杂性的表现形式、处理方法，并从认识论和方法论的角度来讨论复杂性，认为复杂性是客观世界的本质属性，必须用反还原论(整体论)的方法来研究复杂性问题。给出了复杂系统的一个描述性定义，指出计算机仿真是研究复杂系统的有效手段；然后介绍了霍兰教授提出的复杂适应系统(CAS)理论，并分析、阐述了CAS的研究方法——基于Agent的建模仿真方法学及其应用情况，对基于Agent的建模方法进行了比较深刻的论述。最后介绍了当前的研究工作，并展望了将来的研究内容。     

基于Agent的计算经济学及其在供应网络中的应用

基于Agent的计算经济学（ACE）是将复杂适应系统（CAS）、基于Agent的计算机仿真方法应用到经济学研究的一种新方法。与传统的“自上而下”研究方法不同,ACE是用由很多自主、交互的Agent构成的演化系统来对整个经济系统进行建模的计算研究方法。对国内外在ACE取得的成果进行了综述,并讨论了ACE方法的特征和研究方向。同时着重讨论了ACE在供应网络中的应用,说明了它的优势,并分别在供应网络的企业内部机制、组织和复杂网络等方面讨论了潜在的研究方向。     

人工社会--基于Agent的社会学仿真

介绍一个方兴未艾的热门领域——人工社会。这是一个采用复杂系统中的自下而上的建模方法，结合人工智能、Agent技术、计算机仿真、社会科学等多门学科的综合交叉学科。在简单的回顾了基于Agent社会学仿真的方法发展历史之后，较详细地介绍一个人工社会模型实例——糖域(Sugarscape)。然后就人工社会建模方法、步骤、特点以及与传统社会科学研究方法的对比进行评论。目前，虽然人工社会还没有形成一个完善的理论体系，然而它已经深深的渗透到了经济学、社会学、组织理论、环境科学、语言学、文化学等社会科学领域，并成为社会科学研究的一种重要方法。     

复杂适应系统理论及其应用研究

复杂适应系统（CAS）是一类较普遍的复杂系统,复杂适应系统理论的提出对于解决,解释复杂系统中的各种复杂问题和现象具有重要的指导意义和应用价值。本文在介绍复杂适应系统理论,复杂适应系统特点的基础上,给出一个复杂适应系统理论在经济系统中的一个应用实例,说明了这种理论的有效性和意义。     

社会科学研究的系统范式——ACE研究概览

本文从方法论和思想两个层面剖析ACE在经济管理中的作用、适用范围;综述了ACE的研究现状,探讨该方法在社会科学研究中的主要发展趋势。     

论霍兰的CAS理论--复杂系统研究新视野

CAS（Complex Adptive System）理论的核心思想是适应性造应复杂性，内部模型，涌现、积木等概念的引入，计算机模拟、遗传算法和陷喻等方法的使用，为复杂系统的研究提供了新的视野，有重大的方法论意义。     

复杂系统预期行为仿真的演化建模研究

计算机建模与仿真技术在复杂系统研究中的应用日益受到重视。在复杂系统主动行为划分中,最基本的一类就是预期。这种预期都基于自己内心对外部世界认识的假设模型之上,并不断改进、演化。本文介绍并讨论了复杂系统主体预期行为的演化建模与仿真方法,主要内容包括:理性预期;有限理性;适应有限理性及演化建模,演化计算。讨论了存在的问题,应用前景和发展趋势。     

人工社会、计算实验、平行系统--关于复杂社会经济系统计算研究的讨论

试图将复杂系统的计算理论与方法体系具体落实到复杂社会经济系统的研究中.主要观点是利用大型计算将计算机作为社会经济系统的实验室,通过整合人工社会,计算实验和平行系统等方法,形成复杂社会经济问题的计算研究理论和方法体系.最终目的是为数字化的社会经济的发展提供新的研究方法,为落实科学的发展观提供决策分析和支持手段.     

基于主体的股市模型及其复杂动力行为

股票市场的许多复杂现象是传统金融理论所不能解释的.本文根据复杂经济系统思想建立了一个随机多主体股市模型,并综合利用数理分析和计算机模拟的方法对其进行研究.研究发现:受交易主体模仿感染倾向、价格追踪倾向和策略转移倾向等因素影响,模型呈现出基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等市场形态;计算机模拟再现并解释了股市普遍存在的特征性事实.     

基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架

提出了一种基于Agent的建模与仿真设计模式——ABMS设计模式，阐述了ABMS设计模式的主要内容。该模式的提出有利于在建模与仿真领域以及软件开发界之间建立关于ABMS的对话联系与交流。然后设计了一种包含仿真服务模型和Agent仿真模型的ABMS分布仿真软件框架，该框架将最大限度实现仿真重用，并将支持大规模的基于Agent的复杂系统的分布仿真，包括军事对抗以及空间作战系统的仿真。该框架部分借鉴了HLA的思想，其中的ServerAgent提供底层的通用仿真服务。     

多种市场形态下人工股市特征性事实分析

研究不同市场形态下股票市场的特征性事实对理解股市运行有指导意义.构建了一个具有基础均衡、泡沫均衡、周期和混沌4种市场形态的多主体股市模型,并对其各种形态进行了计算机仿真实验,然后对仿真收益率序列统计分析.研究表明:4种市场形态均存在尖峰肥尾、波动聚集和长期记忆特性,其中以基础均衡状态最为明显,周期和混沌次之,泡沫均衡最弱.     

经济网络的自组织动力学——基于个体之间经济交易的研究

在交易动态模型研究的基础上,以个体之间的交易为工具,主要对复杂系统中经济网络形成、发展的动力学进行研究论述.研究发现:个体的优化选择交易有助于推动产业结构的自组织进化,经济复杂系统的自然秩序来源于经济个体通过交易关系联结起来的、稳定的复杂经济网络;但由于个体理性预期的局限性,有限理性的微观个体在价格信号指引下容易陷入逐...     

复杂网络与标准扩散中的集聚——基于主体的计算经济学研究

结合行为博弈关于学习算法的成果,采用基于主体的计算经济学方法,研究了标准扩散中的集聚问题.为了测量复杂网络下的标准集聚程度,根据标准扩散的特点定义了新的聚类系数.仿真结果表明集聚是标准扩散过程中非常显著的现象;也揭示出在扩散中微观个体在不断改变策略的同时,宏观集聚现象却一直很明显.因此较好地揭示了标准扩散过程中的集聚现象以及复杂系统中微观主体行为和宏观集聚现象之间的关系.     

复杂社会经济系统研究的一个新模型——市场交易与政府关系的三角结构模型

分析了市场交易的基础地位和单个交易的过程模型,建立了交易与政府的三角结构模型,描述了市场交易中政府的基本作用,从方法论角度区分了市场经济体制中方法论个人主义、博弈论与三角结构模型的适用范围,探讨了市场交易与政府共同推动社会经济协同发展的关系问题.     

用数字人工生命模型探索复杂适应系统

为了探索复杂适应系统的演化、涌现规律，介绍了一个自主开发的数字人工生命模型：Autolife，并在该系统上完成了一系列计算机仿真试验。Autolife中的数字生命都可以看作自主决策的Agent，它们用有限自动机建模；同时程序允许Agent通过变异和繁殖而完成开放式的进化。在该模型的基础上，本文主要针对Autolife涌现出来的数字生命个体行为、群体行为进行了论述，并着重讨论了组织的生成、社会性寄生、自修复等现象。数字人工生命模型Autolife中的丰富隐喻可以用于总结一般复杂适应系统的规律，包括：个体为了提高自身的适应性会把决策行为推到混沌的边缘；不同的环境会造就Agent的不同群体适应性动态行为；当系统中Agent间的交互出现因果闭圈的时候，组织会自发涌现，并且它们会展现出创生、演化、灭亡的必然发展规律。     

人口问题与人工社会方法:人工人口系统的设想与应用

提出利用人工社会的思想，结合复杂系统的理论和方法，建立人工人口系统以及相应的人口计算试验手段和人口管理平行系统的设想。主要工作包括人工人口系统的基本框架，计算试验与人口政策的评估、平行系统与人口的控制与管理，以及基本综合集成研讨厅的实现方式。     

战争危机下经济演化模型的经济信心建模研究

基于Agent的经济演化模型正成为研究复杂经济系统的一种有效方法,但目前模型中普遍使用的仍然是经典经济学的计算公式。而战争危机下的经济系统演化问题更多的是与经济决策实体包括:消费者、投资者、经营者等等的心理因素有关。使用经济信心模型模拟基于Agent的经济模型的心理因素对经济演化的影响,是尝试解决这个问题的一种新方法。它借鉴了市场经济中国民经济景气监测指标体系,提出使用经济信心的变化来表征心理因素的变化,再通过经济信心影响经济演化模型的各个经济实体的经济决策,共同推进经济演化模型向前演化。实验结果表明,这种思路是合理可行的。     

整合神经网络的人工生命:一种脑回路研究方式

基于设计能够自动挑选出有特定功能的模拟神经回路这一设想,通过给虚拟生物体一个未连接的模拟小神经群,在与虚拟环境的相互作用下,研究其神经网络的拓扑结构的演化.具体做法是:让虚拟生物体的小神经群在最初视觉神经连接至中枢神经,中枢神经内部无相互连接,中枢神经与运动神经不相连接,运动神经元可以有一定概率的不通过中枢神经而随机激发.然后在虚拟环境中投入食物.人工生物体运动神经元自动激发造成食物与生物体相对位移的改变,进而导致Hebb学习,造成神经网络拓扑结构的变化.最后给出了仿真结果的理论意义以及模型进一步完善的可能性.