分形理论视野下的部分与整体研究

两千多年前，古希腊哲学家亚里士多德就提出“整体大于部分之和”的著名论断，现代的系统论、机体论、全息理论等各种学说从多个方面和角度进一步地推进了对“整体与部分”的研究。诞生于20世纪70年代的分形理论是现代研究复杂性的重要科学理论之一，沃尔夫奖的评语认为分形理论“改变了我们的世界观”，它对人们的自然观、方法论及思维方法等都产生了深刻的影响。主要探讨在分形理论视野下局部和整体的相互关系。     

基于CAS视角的创新聚集演化研究

研究创新聚集演化和运行规律,对创新聚集理论构建和指导科技园区实践都具有重要的意义.复杂适应系统(CAS)理论为认识和管理复杂系统提供了新的思路和独特的研究手段和方法.以CAS为基础,以中关村科技园和硅谷等实际案例为对象,详细分析创新聚集的演化规律.研究结果表明,科技园区创新聚集的形成过程为演化的结果,遵循演化的规律.     

制造信息系统自组织过程与系统模型研究

为了研究制造信息系统自组织过程中的宏观相对稳定性与微观单元之间互作用的关系,提出了制造企业复杂信息系统自组织过程结构模型,建立了单元的自动机模型和单元的状态转换函数,以及单元之间交互的接口模型、单元之间的映射耦合函数以及单元属性的本体描述,建立了伺服约束函数模型,研究宏观序参量对单元自作用和互作用的伺服作用,并进行了系统仿真.该模型体系可以准确表述自组织过程、揭示自组织规律,分析制造信息系统静态功能结构和动态运行特性.     

基于广义(火用)的系统序结构与功能关系研究

对系统的功能进行量的规定、指出广义与系统功能的量的规定的同义性,论述了基于广义(火用)的系统序结构与功能之间的关系;并对上述结论在相关理论的阐释以及实际工程(如VE)中的运用加以研究.本文的工作,不但赋予了热力学中的抽象用概念以具体的功能涵义;而且,还引出了热力学对系统科学的又一大贡献,促进了系统研究工具的质的飞跃.     

基于UML&OPN的C4 ISR系统体系结构仿真验证研究

基于UML(uniform modeling language)和Petri网的不同特点,应用UML的不同视图来描述C4ISR系统体系结构的相关产品.根据产品之间的关联,把产品的UML视图转换为对象Petri网的仿真模型.通过系统动态行为仿真模型的执行,分析体系结构的时序关系、信息流关系和接口关系的合理性,验证系统功能是否满足需求,系统状态的变化是否正确,从而有效,合理地评估系统的性能.     

系统科学、复杂性科学与复杂系统科学哲学

以整体性为指导范式的系统科学与复杂性科学转变了人们的思维方式,作为二者的延伸与拓展,复杂系统科学哲学这一研究领域逐渐引起了科学哲学家们的密切关注。沿着历史发展的角度,梳理系统科学形成和发展的三条进路、清晰复杂性科学的兴起,有助于看清复杂系统科学哲学的未来走向。     

论系统思维(六):重在把握系统的整体涌现性

系统思维反对笼统地谈论整体，认定具有涌现性的事物才是系统。涌现并不神秘，它来自系统组分之间、系统与环境之间的相互作用，是对事物进行组织的产物。涌现带来的不是物质能量的增减，而是信息的创生与消除。系统思维就是按照涌现论识物想事的思维方式。     

复杂系统的定性表示与推理

基于人工智能中树图推理的思想,提出一种对复杂系统进行定性描述和推理的方法.该方法基于图论把一般的定性约束方程转化为一种约束图的表示形式,并在虚拟因果理论基础上,得到描述系统波动演化的各关键变量的约束影响图形式.最后,比较了Kuipers的QSIM和本文发展出的方法,表明采用图形化的方式来表征系统各变量之间所存在的约束关系,可以得到和原系统等价的但变量数大大减少的约束影响图形式.这种处理可以推动定性推理的研究从QSIM的实验室阶段走向实际应用领域.     

复杂性科学中复杂性根源的研究

复杂性科学是近年来系统科学中的一朵灿烂的奇葩 .然而 ,诸如什么是复杂性根源的问题等一些基本命题仍有待解决 .事实上这些问题也阻碍着复杂性科学研究的发展 .本文在一般系统研究的范畴内 ,在原有一系列研究成果的基础上 ,探讨什么是复杂性根源的问题 .研究结果表明 :复杂性是由系统基层次之上的关系环引起和支配的 ,即系统基层次之上的关系环是复杂性的根源 .另一方面 ,2 0世纪 90年代在复杂性科学研究中异军突起的复杂适应性系统 (CAS)的发展已经在物理、化学和生物系统建模方面取得丰硕成果 ,并开始突破经济学中的某些议题 .不过 CAS概念在组织和管理领域的应用仍处于起步阶段 .照理 ,系统理论、数学和计算机科学的每一步成就都应当毫无例外地为管理科学所利用 ,组织的演化或重组最后当集中于开发内嵌优异软件包的适应性企业或事务模型之中 .文中对此表达了作者们的希冀 ,也是为了怀念许国志先生和继承许老的遗愿.     

复杂性科学研究现状与展望

研究和总结了复杂性、复杂系统与复杂性科学的基本概念，尝试给出了复杂性科学的定义：总结了复杂性科学的研究对象、基本原理和基本研究方法；综述了国内外研究现状，指出了存在的问题和今后需要重点研究的问题；提出了我国发展复杂性科学的建议。     

试论复杂性科学方法论对还原论的超越

复杂性科学方法论不是对还原论的简单否定,而是在还原论及其应用成果的基础上对还原论的超越和提升,不仅将还原论与整体论相统一,而且坚持整体与部分、多样性与统一性、开放性与封闭性、有序性与无序性、研究主体与研究客体的辩证统一;在科学研究中以复杂性科学方法论为指导,应遵循整体性原则、人本原则、两重性逻辑原则和综合性原则。     

英国突现主义的理论价值与局限——从复杂性科学的发展看

19世纪末20世纪初，以英国突现主义学派为代表，在哲学层面上构建了一个层次突现进化论的体系。这个重要的哲学学派力图在反活力论与反还原论之间寻求一条中间道路。他们提出的许多观点已触及了突现的主要问题，对复杂性科学的研究具有重要的启示。     

仿真系统建模的相似性与复杂性

基于系统相似性，研究了仿真系统建模的相似性和复杂性的形成原理，系统建模中的相似性与复杂性，模型与原型系统的相似性与复杂性的分析方法。提出运用系统相似性及其变化产生复杂性，为多样性仿真系统建模及可行性分析，提供新的理论与方法。     

Science as Systemic Intervention: Some Implications of Systems Thinking and Complexity for the Philosophy of Science

This paper sidesteps the usual starting points for debate about complexity and the philosophy of science, which tend to assume that science is primarily about observation. Instead, the starting point is intervention, defined as purposeful action by an agent to create change. While some authors suggest that intervention and observation are opposites, it is argued here that observation (as undertaken in science) should be viewed as just one type of intervention. We should therefore welcome scientific techniques of observation into a pluralistic set of intervention methods, alongside methods for exploring values, reflecting on subjective understandings, planning future activities, etc. However, there is a need to explicitly counter a possible pernicious interpretation of this argument: intervention could (erroneously) be viewed as flawlessly preplanned change based on accurate predictions of the consequences of action. This is the mechanistic worldview that systems thinking and complexity science seek to challenge. Therefore, having redefined scientific observation as intervention, the paper revisits insights from systems thinking and complexity to propose a methodology of systemic intervention. Some brief reflections are then provided on the wider social implications of this methodology.