复杂性研究的现状与展望

对复杂性研究从五个方面进行了论述：历史回顾,现状概述,学派评介,几点认识,哲学回响。讨论了复杂性研究与系统科学的关系,重点强调复杂性研究要求的方法论变革,呼呈哲学界对这一科学化思潮作出必要的回位。     

关于复杂性研究

首先介绍了复杂性研究的科学背景及其科学启示，然后把复杂性和复杂系统结合起来，从系统科学角度研究复杂性问题。本文着重阐述了研究复杂系统的方法统一－钱学森的从定性到定量综合集成方法，最后给出了利用综合集成方法解决复杂系统问题的实例。     

复杂性研究与系统思维方式

复杂性研究是人类认识史、科学史上的重大转折点，提出复杂性定义与特征及其研究的主要方向。对复杂性研究必须摒弃传统的思维方式，指出系统思维方式是适应复杂性探索的新思维方式。     

复杂性研究的计算方法

计算、算法与复杂性研究有着密切的关系,计算方法已经上升为一种复杂性研究的科学方法。计算复杂性使用的研究方法基本上是计算方法,算法复杂性研究的算法描述也是一种计算方法。计算方法还在复杂适应系统理论、人工生命等复杂性分支学科中扮演了重要的角色。计算方法不但在复杂性研究中有重要的作用,而且在一般方法论意义上也已经变得不可或缺,甚至走向了计算主义。     

系统思维与复杂性研究

通过考察系统思维兴起的时代背景 ,阐明它是复杂性研究所需要的思维方式 ,然后从两个层面界定了系统思维 ,并简要地讨论了如何掌握系统思维。     

钱学森指导我们进行复杂性哲学探索

本文系统地回顾了几十年来在钱学森关心与指导下,如何从系统论、信息论、控制论、耗散结构理论、协同学、超循环理论等九门系统理论中提炼出一种新的方法论形态———系统科学方法论,系统观以及系统科学哲学———系统论,作为系统科学沟通马克思主义哲学的桥梁的历史进程。阐述了这种系统复杂性理论与方法对北京、哈尔滨等十个省、市、地区的科学、技术与社会协调发展规划的指导。     

关于复杂性的哲学思考

从马克思主义哲学的视角论述了对复杂性的科学认识，阐述了复杂性的客观性和系统辩证性，分析了复杂性作为世界观和方法论的重要指导意义。     

复杂性研究中的若干问题和意义

探讨了四个问题：复杂性概念解读问题，复杂性有益－有害？认识复杂性与客观复杂性的区别和联系；对复杂性方法论的误读问题。     

复杂性范式：一种新的科学世界观

复杂性范式是随着复杂性科学的兴起而形成的一种科学新范式,它具有丰富的内涵,在本体论、认识论和方法论诸多方面都与传统科学范式相区别,并在许多领域逐渐取代传统科学范式。科学范式的复杂性转向正在掀起一场新的科学革命,并引起了科学世界观的变革。     

论复杂性带来的方法论创新

21世纪是复杂性科学的世纪 ,复杂性与相对论、量子力学是并驾齐驱的 2 0世纪三大科学革命事件。通过对复杂性出现的必然性的探究 ,并在对其特征和与简单性区别的分析上 ,阐明复杂性对方法论产生的巨大影响 ,即带来了方法论的创新     

关于社会系统复杂性的哲学思考

社会系统是一个复杂的巨系统。运用唯物史观考察了社会系统复杂性的根源和生成途径，指出社会实践的复杂性是社会系统复杂性的最深刻根源。从复杂性理论视角研究了社会系统的整体性、自组织性、开放性、动态演化性、不确定性、非线性、不可逆性、统计性、多元性及奇异性等复杂性特征，探讨了研究社会系统复杂性的方法论问题。     

复杂性科学及其演变

复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，具有统一的方法论——整体论或非还原论。复杂性科学诞生的标志是一般系统论的创立。依据研究对象的变化，我们可把复杂性科学的发展历史大致划分为3个阶段，它们分别是：第一阶段，研究存在；第二阶段，研究演化；第三阶段，综合研究阶段。在国内，钱学森学派为发展复杂性科学做了很大贡献。     

关于"复杂性研究"和"复杂性科学"

赞成“复杂性研究”却不赞成“复杂性科学”。道理很简单：“复杂性研究”是可能的,“复杂性科学”是不可能的。科学仅限于研究实体、运动和关系,从未研究一种“属性”建立起一门科学来。譬如“美”是一种属性,人类研究“美”至少几千年了,但美学始终属于哲学而不是科学。我们不应当直接研究“复杂性”,而应当直接研究“复杂系统”,特别是某一类复杂系统。惟有“系统科学”是总的称谓,永久性的称谓。     

生态复杂性研究中[火用]、能值理论的哲学意义

生态复杂性与能量密切相关。由于能质不同,传统的能量概念无法定量描述系统的复杂性程度。火用分析、能值分析是度量生态复杂性的新方法,具有重大的认识论和方法论意义。可以衡量系统目前状态与热力学平衡状态之间的距离,以及体现生态系统所含能量质量的高低;能值分析以统一的太阳能为基准,揭示和比较生态系统中不同等级能量的真实价值与贡献。     

复杂性研究的模型方法

模型方法是塑造实在的科学工具,它兼有还原与整体两种特性,因此在复杂性科学研究中也具有重要的地位。复杂性科学一般在隐喻类比的基础上从不同的角度、不同的途径建立了大量的复杂系统模型。回声模型、涌现模型、沙堆模型、人工生命模型是几个已经比较成熟的复杂性研究模型。     

学习型组织的复杂性管理思维创新

彼得·圣吉认为,系统的复杂性表现为动态性复杂和细节性复杂两种,处理这两种复杂性的思维方式分别是象思维和科学思维。而系统动力学综合了这两种思维,能准确而动态地处理系统的复杂性,为人类处理系统的复杂性提供了一个思考工具,实现了管理思维方式的创新。