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目录1

1　绪论1

1.1　概述1

1.2　系统及有关概念2

1.2.1　系统2

1.2.2　系统的分类2

1.3　复杂系统的特点3

1.4.1　涌现的理念5

1.4　复杂系统建模的理念5

1.4.2　复杂系统建模的理念6

1.5　广义模型的概念12

1.5.1　集成模型12

1.5.2　控制论模型12

1.5.3　分层模型13

1.5.4　智能模型14

2　基于智能技术的复杂系统建模15

2.1　概述15

2.2.1　神经元的数理模型16

2.2　神经网络建模16

2.2.2　分层网络模型和B-P学习算法19

2.2.3　神经网络在城市交通信号灯系统建模和控制中的应用21

2.2.4　Hopfield模型25

2.3 基于Agent的建模方法27

2.3.1　概述27

2.3.2　关于Agent的理念27

2.3.3　Agent的基本结构28

2.3.4　MAS组织结构模式29

2.3.5　复杂系统实时仿真的多线程模型31

2.3.6　复杂系统多Agent分布仿真平台34

2.3.7　多Agent在区域交通信号灯协调优化中的应用39

2.4　基于CGP的建模方法44

2.4.1　概述44

2.4.2 CGP模型45

2.4.3　CGP模型的应用实例46

2.5　遗传算法47

2.5.1 概述47

2.5.2　遗传算法的改进及其应用49

2.6.2　粒子群优化算法51

2.6　粒子群优化算法51

2.6.1 概述51

2.6.3　粒子群优化算法在车辆路径优化中的应用52

2.6.4　粒子群优化算法和遗传算法的对比57

2.7　蚁群优化算法58

2.7.1 基本原理59

2.7.2　系统模型及其实现60

2.7.3　蚁群算法的实际应用61

3.2　极大代数建模方法及其应用67

3.2.1　极大代数法67

3.1 概述67

3　离散事件动态系统建模67

3.2.2　极大代数法在串行生产加工系统建模中的应用68

3.3　基于Petri网建模方法73

3.3.1 概述73

3.3.2　Petri网在建模中的应用74

3.3.3　Petri网的分层递归建模方法77

3.3.4　面向对象的Petri网建模82

3.3.5　模糊H网86

3.4　任务／资源图建模法90

3.4.1　任务、边、资源及其参数91

3.4.2　任务图模型92

3.4.3　资源图模型93

3.5　基于知识的建模方法94

3.5.1 基于知识的离散事件仿真模型95

3.5.2　知识基离散事件仿真模型的实施97

3.5.3　应用举例98

3.6.1 建模形式化研究回顾100

3.6　基于系统理论形式化的建模方法100

3.6.2　系统建模的形式化描述101

3.6.3　系统描述的层次103

3.6.4　离散事件仿真的形式理论104

4　定性建模106

4.1　基础知识106

4.1.1　有关概率论和模糊数学的基础106

4.1.2　精确量、模糊量的转化108

4.1.3　模糊度量111

4.1.4　处理不确定性的方法和原则111

4.2.1 因果关系模型的定性建立方法113

4.2　定性因果关系113

4.2.2　故障诊断中的不完全因果模型逻辑方法117

4.3　归纳推理定性建模120

4.3.1 GSPS理论基础120

4.3.2　归纳推理定性建模126

4.4　结构模型化技术130

4.4.1 引言130

4.4.2　解释结构模型法131

4.5　系统动力学建模140

4.5.2　结构分析与因果分析图141

4.5.1 系统分析141

4.5.3　模型格式化143

4.5.4　仿真实施与政策分析148

4.5.5　模型检验与评估149

4.6　定性建模的其他方法149

4.6.1　基于量空间（Quantity Space）定性建模150

4.6.2　基于非因果类定性物理建模150

4.6.3　基于定性因果关系建模150

4.6.4　利用状态转换概率定性建模150

5.1.1 自组织理论151

5　非线性动力学系统建模151

5.1　准备知识151

5.1.2　混沌理论153

5.2　全域建模法158

5.2.1　全域建模法原理158

5.2.2　一阶线性全域建模法159

5.2.3　高阶多项式全域建模法162

5.2.4　正交多项式全域建模法164

5.3.1　零阶局域建模法168

5.3　局域建模法168

5.3.2　一阶线性局域建模法170

5.3.3　高阶局域建模法173

5.4　基于小波网络的非线性系统建模法174

5.4.1　概述174

5.4.2　小波及小波变换的概念176

5.4.3　小波神经网络预测模型176

5.4.4　实际应用案例178

5.5　基于GMDH的混沌时间序列建模法178

5.5.1　试探自组织原理179

5.5.2 GMDH的结构180

5.5.3 GMDH的算法182

5.5.4 GMDH算法的改进183

5.5.5 GMDH在混沌时间序列建模中的应用185

6　其他复杂系统建模方法190

6.1　概述190

6.2　元模型建模190

6.2.1 问题的提出190

6.2.2　元模型的理念190

6.2.4　元模型建模技术191

6.2.3　元建模结构191

6.2.5 案例195

6.2.6　小结196

6.3　综合集成法建模196

6.3.1 概述196

6.3.2　专家群体的互动过程198

6.3.3　综合集成研讨厅体系的链接结构及其分析201

6.3.4　小结206

6.4　分形建模方法207

6.4.1　基本思想207

6.4.2　应用案例208

6.4.3　小结210

6.5　元胞自动机211

6.5.1　元胞自动机的理念211

6.5.2　元胞自动机的一维模型213

6.5.3　元胞自动机的二维模型218

6.6　图形建模方法222

6.6.1 复杂系统建模存在的问题222

6.6.2　基于图形的建模支持系统223

6.6.3　系统的总体结构224

6.6.4　系统的功能及特点225

6.6.5　小结228

6.7　复杂适应系统理论及其应用228

6.7.1 CAS理论产生228

6.7.2 CAS理论的基本观点和概念229

6.7.3 CAS理论的主要特点232

6.7.4　从个体到全局——回声模型234

6.7.5 CAS理论的实现——SWARM的功能和应用237

6.7.6 CAS理论的进一步发展240

参考文献241