复杂系统

系统是什么意思？复杂是什么意思？复杂系统又是什么意思？ 复杂系统和简单系统的区别在哪里？ 复杂系统的特征和基本性质是什么？ 现实生活和科研中我们接触到哪些复杂系统及其性质的实例？ 我们平时所接受的教育，对于自然界和人类世界的理解，所使用的基本假设和前提，有多少是来自 于简单系统？可能存在哪些局限性？ 对于复杂系统的理解，会给我们的思维带来哪些变革，给科研和社会生活带来哪些新的启发？ 系统是由若干相互联系、相互作用的要素组成的具有特定结构与功能的有机整体。 简单系统： 微积分、牛顿力学、热力学的研究对象；机械结构、理想气体 死的，不演化的组分少线性的可还原的 复杂系统： 细胞；生物体；大脑；社会组织；生态系统 活的，演化的3个以上组分非线性的不可还原的涌现性 复杂系统 具有变量来自不同标度层次的结构， 或者大量相互之间有差别的单元构成的动态系统。 通常表 现出复杂性，但也可能出现简单性。 复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、 自适应性主体的系统。 复杂系统是 相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的， 具有根本性的不同。 简单系统它们之 间的相互作用比较弱， 比如封闭的气体或遥远的星系， 以至于我们能够应用简单的统计平均的方法 来研究它们的行为。而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中 的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机， 这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。 定义定义 复杂系统（复杂系统（ complexsystemcomplexsystem ）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应 性主体的系统。性主体的系统。 复杂系统是一个很难定义的系统，它存在于这个世界各个角落。如此，我们 也可以这样定义它 : 1.不是简单系统，也不是随机系统。 2.是一个复合的系统，而不是纷繁的系统（It scomplexsystem,notcomplicated.） 3.复杂系统是一个非线性系统。 4.复杂 系统 内部有 很多子 系统 （ subsystem ） ，这些 子系 统 之间又 是相 互依赖 的 （interdependence ） ，子系统之间有许多协同作用，可以共同进化（coevolving ） 。在复杂 系统中，子系统会分为很多层次，大小也各不相同（multi-level复杂系统辅助仿真 方法的研究;具体的复杂系统研究[10,11]。 复杂系统一般共性研究有:复杂系统一般性质和行为规律(如自组织、自加强、自协调等)；复 杂系统功能、 结构， 特别是复杂系统演化规律的研究； 复杂系统微观元素的智能判断、 推理与决策； 复杂系统个体之间关联性与宏观行为的关系，复杂系统中的策划与调控;有关一些哲学问题的研究 等。 对复杂系统辅助仿真方法的研究主要集中在复杂系统的动力学与建模方法(如细胞自动机、基 于 Agent 的建模与仿真等)；复杂系统的计算机建模与仿真；人一机结合的综合集成等。 具体的复杂系统的研究工作往往和具体的应用研究结合在一起。 例如特定复杂系统的建模与仿 真、特定复杂系统的结果评价等。 7 5 5 总结总结 复杂系统的发展历史并不长，发展也不成熟，还没有形成统一的模式，人们对它的研究也依然 是探索性的。但是复杂系统必将成为未来科学的一个重要的研究方向。因为在意识、生命等许多问 题上人类仍然存在未知领域， 复杂系统在许多难题的解决上能够有用武之地。 虽然今天人们对复杂 系统的研究还只是一个开始，但是人们有理由相信，随着更多的科技工作者的辛勤工作，复杂系统 必将以美好的景象展现在人们面前。 九．结合具体事例谈一谈你对复杂系统的理解以及对自己科研、生活的启发 复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、 自适应性主体的系统。 复杂系统由 各种小的系统组成，例如在生态系统中， 是由各个种群，各种生物组成的。生态系统是复杂系统的 一个最好的例子。特征： 1.智能性和自适应性 这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则，根据“环境”和接收信息来调整自身的 状态和行为，并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则，产生以前从未有过的新规则。通过系 统主体的相对低等的智能行为， 系统在整体上显现出更高层次、 更加复杂、 更加协调职能的有序性。 2.局部信息没有中央控制在复杂系统中， 没有哪个主体能够知道其他所有主体的状态和行为， 每个 主题只可以从个体集合的一个相对较小的集合中获取信息，处理“局部信息” ，做出相应的决策。 系统的整体行为是通过个体之间的相互竞争、协作等局部相互作用而涌现出来的。最新研究表明， 在一个蚂蚁王国中，每一个蚂蚁并不是根据“国王” 的命令来统一行动，而是根据同伴的行为以及 环境调整自身行为，而实现一个有机的群体行为。 另外，复杂系统还具有突现性、不稳性、非线性、不确定性、不可预测性等等特征。 研究复杂系统的方法：1.“涌现”方法：利用计算机仿真的方法通过模拟复杂系统中个体的行 为， 让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化， 从而让整体系统的复杂 性行为自下而上的“涌现”出来。这就是圣塔菲（SantaFe）研究所研究复杂系统的主要方法。2. “控制”方法：另一方面，人脑面对复杂系统可以通过有限的理性和一些不确定信息做出合理的决 策，得到满意的结果，因此，研究人脑面对复杂系统是如何解决问题的则是另一种“自上而下”的 解决问题的方法。 启发： 生活中和科研的过程都会碰到许多复杂的问题—复杂系统， 这些复杂系统有时会给我们 造成很大困扰甚至是我们会被暂时地难住， 但是只要复杂系统内的规则， 理清思路从中获取有用信 息，必能解决它们。 。 。 8