复杂性研究的新动向--基于主体的建模方法及其启迪

基于主体的建模方法（AMA，Agent-Based Modelling)，具有主动性、层次性、动态性、可操作性等优点，为人们认识和理解一大类复杂系统，即复杂适应系统（CAS，Complex Adaptive System)提供了富有启发性的新思路和新视角，对于社会、经济、生物、环境等由大量具有主动性的主体（Agent)组成的复杂系统来说，具有特别的意义。另一方面，在计算机技术迅速发展的直接推动下，出现了用于实施ABM方法的一系列软件平台，除众所周知的SWARM之外，还有ASCAPE、REPAST、TNG－lab等，这些平台的出现为ABM方法的推广应用提供了方便的条件。从方法论的角度来看，ABM方法也给我们提供了多方面的、有益的启迪。     

BOTTLENECKS IN PRODUCTION NETWORKS： AN OVERVIEW

1. Introduction Performances of a production system, such as the throughput, the circle time and the average delay, etc., are affected by the capacities of machines and resources available in the system. Some of them may affect the system performances more than others. Usually, the limitation of a system can be traced to the limitation of one or two machines or one or two kinds of resources, commonly called bottlenecks. From system point of view, bottlenecks are the congestion points of the sy…     

试论复杂系统律:整体性原理新探索

一般系统律“整体不等于部分之和”适用于各种系统,复杂性科学的发展揭示复杂系统与简单系统有本质区别。概括复杂性理论提出复杂系统律：“部分之中有整体”,论述其内涵意义、科学表现、理论原因,并作初步应用。     

资源型企业技术创新管理的复杂性及协同研究

着力挖掘资源型企业技术创新及其管理的复杂性来源及特点,以准确反映其创新本质和规律。基于系统研究的视角,运用协同理论确立了资源获取与控制能力、动态整合能力和创新实现能力作为支配役使资源型企业技术创新管理系统演化和发展的序参量,从而为使技术创新活动走向更高级的有序阶段,建立起科学有效的技术创新管理模式提供理论指导。     

基于UML-Java类的软件产品复杂性度量研究

如何提高软件的质量始终是软件工程领域研究的重要方向.软件开发的成本、进度和潜伏的错误数量都与复杂度有密切的关联.由于OOA和OOD被广泛运用,度量面向对象的软件复杂性成为必然的需求.UML类图描述了系统中的类及其相互之间的各种静态关系,为了对UML类图提供客观的评价,提出了一种基于UML类图针对Java工具语言从不同侧面来评价一个类图复杂性的方法,并用W eyuker提出的复杂性度量的评价标准对其进行了评价.     

复杂性与简单性的辩证关系探讨

复杂性与简单性相互依存、相互渗透和中介过渡，并在一定条件下相互转化。     

论复杂适应系统涌现的受限生成过程

美国圣菲研究所的复杂适应系统理论是复杂性研究的热点之一。拟对他们提出的复杂适应系统涌现现象的核心模型——受限生成过程进行分析，并揭示出它在复杂性研究中的意义。     

论利益群体非均衡博弈及公共组织的复杂性

从复杂性科学理论角度在分析了在市场经济主体多元化所造成的社会群体分化和利益多元化的前提下，导致社会利益群体博弈关系的复杂性；论述了公共组织运行机制的复杂性在于组织内部社会资源的分享差异构成的利益群体非均衡博弈的复杂性，从社会利益群体博弈关系解释公共组织系统宏观运行机制的复杂性和混沌特征。     

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。     

论系统的复杂性和复杂系统

与系统打交道，系统的复杂性和复杂系统是不可避免的，它们是一种客观存在，同时也是一种相对存在。在理论和实践上，重要的是如何确认系统的复杂性和复杂系统，确定的定性和定量根据、标准和模式不存在，提出一些抽象思维的原则是必要的，特别是要探索对系统复杂性和复杂系统的研究方法和工具。