第4卷第1期 智能系统学报 Vol 4 Na 1 2009年2月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Feb 2009 复杂系统研究方法的讨论 曹 征，张雪平2，曹谢东3，尹欣2，王东4 (1西南财经大学统计学院，四川成都610074：2西南石油大学计算机科学学院，四川成都610500：3西南石 油大学电子信息工程学院，四川成都610500,4中石化西南油气分公司川西采气厂，四川德阳618000) 摘要：兴起于20世纪80年代的复杂性科学，是当代科学发展的前沿之一.复杂系统是复杂性科学的研究对象，因 此对研究复杂系统的方法进行总结和归纳是充满挑战且极具意义的.通过讨论，归纳出了自下而上的“涌现"方法和 自上而下的控制方法这两条研究路线，其中包含了隐喻模型、数值、计算、虚拟和综合集成6种具体的研究方法」 并通过一个简单实例来说明它们的应用，同时指出“涌现方法更适合人们用来研究更多类型的复杂系统。 关键词：复杂性科学；复杂系统；基于Agent的建模，Svam,StaLogo 中图分类号：N94,TP273文献标识码：A文章编号：1673-4785(2009)01-007605 A discussion on methodologies for research nto com plex system s CAO Zheng,ZHANG Xue ping,CAO Xie-dong,YIN Xin,WANG Dong (1.Statistics College,Southwest University of Finance and Econom ics.Chengdu 610074,China:2 School of Computer Science. Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China;3 School of Electonic nomation Engineering.Southwest Petoleum Uni- versity,Chengdu 610500,China;4 SouthwestOil and Gas field Company of China Petroleum,Chengdu 610000,China) Abstract:Comp lexity science arose in the 1980s and continues to be one of the leading edges in the devebpment of modem science Complex systems are a main subject of research in comp lexity science;summarizing the techniques of comp lex system research is very challenging and has great significance This paper discusses two different tech- niques to research complex systems,one technique is called "Eergence",the other one is called "Control";both are bottom-up methods These to techniques were then shown to be divisible into six categories This paper also demonstrated the app lications of these techniques and concluded that the "Emergence"technique is generally suit able when studying different types of comp lex systems Keywords:comp lexity science;complex systems Agent-based models,Swam;Stadog 复杂性科学(comp lexity science),是系统科学上，它们的概念都是难以把握的2】.面对这样的复 发展的新阶段，也是当代科学发展前沿之一.尽管它 杂系统，人们是如何进行分析和研究的呢？通常的 目前仍处于发展形成阶段，一些科学家早己将它誉 做法是从分析复杂系统的特征入手，以建立某种一 为“21世纪的科学”对复杂性科学的研究采用了许 般性描述 多传统科学研究较少采用甚至排斥的方法.复杂性 分析方法永远都是科学研究中最重要的工具之 科学方法论对传统科学方法论既是重大的挑战，也 一.然而，这种方法应用于复杂系统的研究却有着严 是重要的补充，对复杂性科学自身的发展也有着重 重的缺陷.因为，复杂系统并非仅仅是由其组分之和 要的意义四 构成，实际上它还包括了这些组分之间内在的错综 复杂系统(comp lex system s)是复杂性科学的研 复杂的关系.在分解一个系统时，分析方法破坏了人 究对象.如同复杂性一样，无论在定性上还是定量 们所要寻求理解的内容.尽管如此，并不意味着对于 复杂性的探索就没有了希望，依托于计算机建模技 收稿日期：2008-1107. 术，可以对复杂系统的行为进行模拟，而对它们不一 通信作者：曹征，Email:cowyco(@sina com 定是己经理解的 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
第 4卷第 1期 智 能 系 统 学 报 Vol. 4 №. 1 2009年 2月 CAA I Transactions on Intelligent System s Feb. 2009 复杂系统研究方法的讨论 曹 征 1 ,张雪平 2 ,曹谢东 3 ,尹 欣 2 ,王 东 4 (1. 西南财经大学 统计学院 ,四川 成都 610074; 2. 西南石油大学 计算机科学学院 ,四川 成都 610500; 3. 西南石 油大学 电子信息工程学院 , 四川 成都 610500; 4. 中石化西南油气分公司川西采气厂 ,四川 德阳 618000) 摘 要 :兴起于 20世纪 80年代的复杂性科学 ,是当代科学发展的前沿之一. 复杂系统是复杂性科学的研究对象 ,因 此对研究复杂系统的方法进行总结和归纳是充满挑战且极具意义的. 通过讨论 ,归纳出了自下而上的“涌现 ”方法和 自上而下的“控制 ”方法这两条研究路线 ,其中包含了隐喻、模型、数值、计算、虚拟和综合集成 6种具体的研究方法. 并通过一个简单实例来说明它们的应用 ,同时指出“涌现 ”方法更适合人们用来研究更多类型的复杂系统. 关键词 :复杂性科学 ;复杂系统 ;基于 Agent的建模 ; Swarm; StarLogo 中图分类号 : N94, TP273 文献标识码 : A 文章编号 : 167324785 (2009) 0120076205 A discussion on methodologies for research into complex system s CAO Zheng 1 , ZHANG Xue2p ing 2 , CAO Xie2dong 3 , YIN Xin 2 , WANG Dong 4 (1. Statistics College, Southwest University of Finance and Economics, Chengdu 610074, China; 2. School of Computer Science, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China; 3. School of Electronic Information Engineering, Southwest Petroleum Uni2 versity, Chengdu 610500, China; 4. Southwest O il and Gas field Company of China Petroleum, Chengdu 610000, China) Abstract:Comp lexity science arose in the 1980 s and continues to be one of the leading edges in the development of modern science. Comp lex system s are a main subject of research in comp lexity science; summarizing the techniques of comp lex system research is very challenging and has great significance. This paper discusses two different tech2 niques to research comp lex system s, one technique is called“Emergence”, the other one is called“Control”; both are bottom2up methods. These two techniques were then shown to be divisible into six categories. This paper also demonstrated the app lications of these techniques and concluded that the“Emergence”technique is generally suit2 able when studying different types of comp lex system s. Keywords: comp lexity science; comp lex system s; Agent2based models; Swarm; StarLogo 收稿日期 : 2008211207. 通信作者 :曹 征. E2mail: cowyco@ sina. com. 复杂性科学 ( comp lexity science) ,是系统科学 发展的新阶段 ,也是当代科学发展前沿之一. 尽管它 目前仍处于发展形成阶段 ,一些科学家早已将它誉 为“21世纪的科学 ”. 对复杂性科学的研究采用了许 多传统科学研究较少采用甚至排斥的方法. 复杂性 科学方法论对传统科学方法论既是重大的挑战 ,也 是重要的补充 ,对复杂性科学自身的发展也有着重 要的意义 [ 1 ] . 复杂系统 ( comp lex system s)是复杂性科学的研 究对象. 如同复杂性一样 ,无论在定性上还是定量 上 ,它们的概念都是难以把握的 [ 223 ] . 面对这样的复 杂系统 ,人们是如何进行分析和研究的呢 ? 通常的 做法是从分析复杂系统的特征入手 ,以建立某种一 般性描述 [ 4 ] . 分析方法永远都是科学研究中最重要的工具之 一. 然而 ,这种方法应用于复杂系统的研究却有着严 重的缺陷. 因为 ,复杂系统并非仅仅是由其组分之和 构成 ,实际上它还包括了这些组分之间内在的错综 复杂的关系. 在分解一个系统时 ,分析方法破坏了人 们所要寻求理解的内容. 尽管如此 ,并不意味着对于 复杂性的探索就没有了希望 ,依托于计算机建模技 术 ,可以对复杂系统的行为进行模拟 ,而对它们不一 定是已经理解的
第1期 曹征，等：复杂系统研究方法的讨论 ·77· 1研究的方法与路线 tomata)、复杂网络(comp lexity network)、多智能体系 统(multi--agent system,MAS)、CAS的回声模型、涌 对于复杂系统的研究存在着两条路线：第1条是 现理论中的生成模型、自组织临界性(selforganized 利用计算机仿真的方法通过模拟复杂系统中个体的 criticality,SOC)理论的沙堆模型、人工生命研究中 行为，让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境 的人工生命模型等等 下进行相互作用并演化，从而让整体系统的复杂性行 关于如何对复杂系统建模主要有两类实现方 为自下而上的涌现(mergence)出来.这就是圣塔 法：基于规则与基于联结的方法.采用第1种方法 菲研究所(Santa Fe Institute,SF)研究复杂系统的主 的，主要有人工智能研究人员、遵循乔姆斯基 要方法，常被称为自下而上的涌现方法 (Chom sky)传统的计算语言学家和认知科学；而处 当人脑面对复杂系统时，可以通过有限的理性 于交叉学科边缘的神经科学家、心理学家等则常使 和一些不确定信息做出合理的决策，从而得到满意 用第2种方法.相对而言，基于联结的模型对于复杂 的结果；因此，研究人脑面对复杂系统是如何解决问 系统的理解，要比基于规则的模型更为有效， 题的则成为了第2条可走的研究复杂系统的路线， 13数值方法 即被称为自上而下的“控制”方法 数值与科学是密不可分的，在数学中就己已存在 东西方学者研究方向的主要差别就在于：西方 专门的数学分支：数值分析.在科学研究中，它也可 研究者普遍走的是从下而上的路线，即由简单系统、 以做为一种方法存在.所谓数值方法就是对系统模 大系统和简单巨系统等的研究上升到复杂巨系统的 型进行计算求解，从而把握系统的组成和运行规律 研究；而中国学者则主要走的是自上而下的路线，即 旧有的观念认为计算并不能发现什么新东西，因而 首先研究开放的复杂巨系统，找到处理这种复杂巨 只把数值方法当作一种辅助性的方法.但在对复杂 系统的方法论，然后以此为主干，在各种不同条件 性的研究中，许多新现象和规律都是通过数值计算 下，分支出简单系统、大系统和简单巨系统及其处理 发现的，从而数值方法得到人们更多的关注.比如， 方法 “瑚蝶效应的发现就要归功于洛仑兹对数值的兴 在实践中，从事复杂性科学研究的学者们在传 趣以及成功地应用了数值方法.应用数值方法进行 统科学研究方法的基础上，总结出了许多具有开创 复杂性研究所形成的理论主要有混沌(chaos)理论 意义的新方法，大致包含：隐喻、模型、数值、计算、虚 与分形理论， 拟和综合集成等6种具体的研究方法】 14计算方法 11隐喻方法 复杂性科学中的计算复杂性(computational 在传统学科中，隐喻和类比都有着同等重要的 comp lexity)和算法复杂性(algorithm ic complexity)主 作用；但在传统的科学方法论中，往往只论述类比， 要是依赖计算方法来进行研究的.所谓计算方法就 而忽略掉了隐喻.在对复杂系统的研究中，隐喻的作 是从可计算理论出发，对问题是否可以计算，以及怎 用和意义则被突显出来.著名的复杂适应系统 样计算进行分析，并对计算的方法进行算法描述，以 (complex adaptive systems,.CAS)理论以及涌现理论 找到问题的解决方案或途径.如今，复杂性理论的许 都是美国圣塔菲研究所的霍兰(Holland John)教授 多分支都跟计算或算法问题有关.像关于遗传算法、 使用隐喻方法构建出来的.霍兰教授认为隐喻是创 适应性学习和复杂适应系统等这些概念的创立，都 造活动的核心，运用隐喻所产生的结果是创新，它让 是运用计算方法的典型案例.另外，对人工生命的研 我们看到了新的联系 究从一开始就是从计算的角度来思考生命的本质问 12模型方法 题.在人工生命看来，生命的本质实际上就是一种算 构建模型，是人类在认识世界和改造世界的实 法，这种算法的运行即表现为生命，而其研究的目的 践过程中的一大创造，也是科学研究的最常用方法 就是想通过计算机编程（即寻找计算、算法的方法） 之一.由于它综合了还原与整体两种特性，再结合现 来揭示生命的本质 代的计算机技术，模型方法在对复杂系统的研究中 15虚拟方法 有着特别重要的作用.复杂性科学研究一般都是在 在科学实验中，人们常采用“模拟的方法来探 隐喻类比的基础上，建立复杂系统的模型.为了探索 索研究对象的现象与规律.在计算机出现以后，虚拟 复杂性，科学家们从不同的角度、不同的途径建立了 实验和虚拟方法就成为了一种新的实验形式和研究 大量的复杂系统模型，如：细胞自动机(cellular au- 方法.这里所说的虚拟方法，也称作计算机模拟或系 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
1 研究的方法与路线 对于复杂系统的研究存在着两条路线:第 1条是 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 ( emergence) ”出来. 这就是圣塔 菲研究所 (Santa Fe Institute, SFI)研究复杂系统的主 要方法 ,常被称为自下而上的“涌现 ”方法. 当人脑面对复杂系统时 ,可以通过有限的理性 和一些不确定信息做出合理的决策 ,从而得到满意 的结果 ;因此 ,研究人脑面对复杂系统是如何解决问 题的则成为了第 2条可走的研究复杂系统的路线 , 即被称为自上而下的“控制 ”方法. 东西方学者研究方向的主要差别就在于 :西方 研究者普遍走的是从下而上的路线 ,即由简单系统、 大系统和简单巨系统等的研究上升到复杂巨系统的 研究 ;而中国学者则主要走的是自上而下的路线 ,即 首先研究开放的复杂巨系统 ,找到处理这种复杂巨 系统的方法论 ,然后以此为主干 ,在各种不同条件 下 ,分支出简单系统、大系统和简单巨系统及其处理 方法. 在实践中 ,从事复杂性科学研究的学者们在传 统科学研究方法的基础上 ,总结出了许多具有开创 意义的新方法 ,大致包含 :隐喻、模型、数值、计算、虚 拟和综合集成等 6种具体的研究方法. 1. 1 隐喻方法 在传统学科中 ,隐喻和类比都有着同等重要的 作用 ;但在传统的科学方法论中 ,往往只论述类比 , 而忽略掉了隐喻. 在对复杂系统的研究中 ,隐喻的作 用和意义则被突显出来. 著名的复杂适应系统 ( comp lex adap tive system s, CAS)理论以及涌现理论 都是美国圣塔菲研究所的霍兰 (Holland John)教授 使用隐喻方法构建出来的. 霍兰教授认为隐喻是创 造活动的核心 ,运用隐喻所产生的结果是创新 ,它让 我们看到了新的联系. 1. 2 模型方法 构建模型 ,是人类在认识世界和改造世界的实 践过程中的一大创造 ,也是科学研究的最常用方法 之一. 由于它综合了还原与整体两种特性 ,再结合现 代的计算机技术 ,模型方法在对复杂系统的研究中 有着特别重要的作用. 复杂性科学研究一般都是在 隐喻类比的基础上 ,建立复杂系统的模型. 为了探索 复杂性 ,科学家们从不同的角度、不同的途径建立了 大量的复杂系统模型 ,如 :细胞自动机 ( cellular au2 tomata)、复杂网络 ( comp lexity network)、多智能体系 统 (multi2agent system, MAS)、CAS的回声模型、涌 现理论中的生成模型、自组织临界性 ( self2organized criticality, SOC)理论的沙堆模型、人工生命研究中 的人工生命模型等等. 关于如何对复杂系统建模主要有两类实现方 法 :基于规则与基于联结的方法. 采用第 1种方法 的 ,主 要 有 人 工 智 能 研 究 人 员、遵 循 乔 姆 斯 基 (Chom sky)传统的计算语言学家和认知科学 ;而处 于交叉学科边缘的神经科学家、心理学家等则常使 用第 2种方法. 相对而言 ,基于联结的模型对于复杂 系统的理解 ,要比基于规则的模型更为有效. 1. 3 数值方法 数值与科学是密不可分的 ,在数学中就已存在 专门的数学分支 :数值分析. 在科学研究中 ,它也可 以做为一种方法存在. 所谓数值方法就是对系统模 型进行计算求解 ,从而把握系统的组成和运行规律. 旧有的观念认为计算并不能发现什么新东西 ,因而 只把数值方法当作一种辅助性的方法. 但在对复杂 性的研究中 ,许多新现象和规律都是通过数值计算 发现的 ,从而数值方法得到人们更多的关注. 比如 , “蝴蝶效应 ”的发现 ,就要归功于洛仑兹对数值的兴 趣以及成功地应用了数值方法. 应用数值方法进行 复杂性研究所形成的理论主要有混沌 ( chaos)理论 与分形理论. 1. 4 计算方法 复杂性科学中的计算复杂性 ( computational comp lexity)和算法复杂性 ( algorithm ic comp lexity)主 要是依赖计算方法来进行研究的. 所谓计算方法就 是从可计算理论出发 ,对问题是否可以计算 ,以及怎 样计算进行分析 ,并对计算的方法进行算法描述 ,以 找到问题的解决方案或途径. 如今 ,复杂性理论的许 多分支都跟计算或算法问题有关. 像关于遗传算法、 适应性学习和复杂适应系统等这些概念的创立 ,都 是运用计算方法的典型案例. 另外 ,对人工生命的研 究从一开始就是从计算的角度来思考生命的本质问 题. 在人工生命看来 ,生命的本质实际上就是一种算 法 ,这种算法的运行即表现为生命 ,而其研究的目的 就是想通过计算机编程 (即寻找计算、算法的方法 ) 来揭示生命的本质. 1. 5 虚拟方法 在科学实验中 ,人们常采用“模拟 ”的方法来探 索研究对象的现象与规律. 在计算机出现以后 ,虚拟 实验和虚拟方法就成为了一种新的实验形式和研究 方法. 这里所说的虚拟方法 ,也称作计算机模拟或系 第 1期 曹 征 ,等 :复杂系统研究方法的讨论 ·77·
·78* 智能系统学报 第4卷 统仿真，指的是在计算机上对实际系统（包括设计 一种技术是对研究复杂性科学的研究人员的一个基 中的系统)的数学模型进行模拟实验，从而达到研 本要求.他们只有懂一些计算机编程的知识，这样才 究该系统的目的.对复杂系统的研究如果沿用传统 能更好地理解、应用复杂系统理论.目前，可用于复 的方法是难以奏效的，很多情况下根本无法对它进 杂系统建模的工具并不多，主要有Swam和SaL~ 行受控实验.而使用虚拟方法可以弥补直接实验或 0g0 受控实验的不足，使复杂系统的实验检验成为可能 21 Swam简介 比如，为了检验CAS回声模型的可行性，圣塔菲研 Swam!51是由SFI基于CAS理论开发的多主 究所就开发了一个计算机软件平台一SWARM.同 体(multi-agent)软件工具集.它利用人工智能和计 样，在人工生命的研究中，虚拟仿真方法占据着重要 算机科学领域的最新研究成果，采用基于主体(a 的地位，甚至可以说，其研究主要就是应用虚拟仿真 en)、自下而上(bottom-up)面向对象的仿真建模方 的方法。 法，直接模拟组成系统的微观主体行为，以及主体与 1.6综合集成方法 主体之间的相互作用，研究宏观系统的整体行为，实 在复杂系统的研究中，单独使用前面五种方法 现对复杂适应系统的模拟仿真.Swam实际上是一 中的任何一种，都是难于胜任的.所谓综合集成法， 组用Objective-C语言写成的类库.它可以运行在 从广义上来说就是把研究复杂性科学的各种方法 Unix操作系统和W indows平台下.1999年Swam又 综合起来，发挥各自的优势，克服弱点而形成某种真 提供了对Java的支持，从而使Svam可以被更多非 正的综合方法；从狭义上来说，指的是由钱学森先生 计算机专业人士使用 及其讨论班里的中国学者针对开放的复杂巨系统而 Swam的建模思想就是让一系列独立的主体通 提出的一种方法论.此套方法考虑的是从整体上研 过独立事件进行交互，帮助研究由多个主体组成的 究和解决问题，采用“人一机结合以人为主的思维 复杂适应系统的行为.通过这些类库（包括许多可 方法和研究方式，对不同层次、不同领域的信息和知 重用的类)支持模拟实验的分析、显示和控制，即让 识进行综合集成，达到对整体的定量认识.综合集成 用户可以使用Svam提供的类库构建模拟系统，使 方法从提出到现在也不过十多年的时间，方法本身 系统中的主体和元素通过离散事件进行交互.由于 及其应用取得了一些进展，但从长远来看，这些仍然 Svam没有对模型和模型要素之间的交互作任何约 只是个开始 束，所以Swam可以模拟任何物理系统、经济系统 上述6种方法既相互联系又相互区别的，作为 或社会系统！ 形象思维的隐喻是对复杂系统探索的起点和基础. 22StaL0go简介 通过隐喻类比，建立起复杂系统的科学模型.在模型 SaLo是由麻省理工学院MT)多媒体实 的基础上，对复杂系统做数值计算、算法描述，并通 验室开发的一个免费的可编程软件平台，可用于基 过计算机在虚拟现实的世界里进行实验验证，最后 于主体的建模.它以软件的方式描述了主体以及主 把得到的对复杂系统的认识综合集成起来，形成一 体与环境、主体与主体之间的交互过程，从而可以研 个比较完整的认识 究由多个主体组成的复杂适应系统的运行机制，如 生物免疫系统、交通运输以及市场经济等 2 研究工具 它实际上是一组用Java编写的类库，采用的是 近代科学虽然一直在强调数学工具，然而在复 面向对象的编程方法，用户可以利用这些可重用的 杂系统里面，完全严格的、高深的数学却不一定是必 类库来构建模拟复杂系统.与此同时，StaL0g0还为 需的.即是对于那些欠缺这方面知识的普通人来说， 用户提供了良好的操作界面，如图表、按钮和窗口 研究复杂系统的确是一个很好的机会.因为复杂系 等，用户可以通过界面来进行仿真分析控制和结果 统理论还仍存在起步阶段，人们还没能找到一种更 的显示.在编程语言上，Stadog0提供的是一种类似 为严格的数学描述.另外，如果能尽量多地理解已有 于L0G0的并行语言，可以通过向仿真主体发命令 的关于系统论、混沌学、控制论、人工智能等知识，对 来生成图片和动画，非常形象直观，容易理解.Sa正· 于研究复杂系统固然会有帮助.但实际上，这些知识 00的目的就是通过提供一种简单、直观，构思巧妙 同样并非必需的，因为复杂性科学很多研究方法和 的建模仿真工具，从一种新的视角帮助人们分析和 基础都来源于对客观世界的直接洞察。 理解复杂适应系统 掌握和利用计算机来对复杂系统进行建模的这 对比这两个建模工具，Stadog0最大特点是简 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
统仿真 ,指的是在计算机上对实际系统 (包括设计 中的系统 )的数学模型进行模拟实验 ,从而达到研 究该系统的目的. 对复杂系统的研究如果沿用传统 的方法是难以奏效的 ,很多情况下根本无法对它进 行受控实验. 而使用虚拟方法可以弥补直接实验或 受控实验的不足 ,使复杂系统的实验检验成为可能. 比如 ,为了检验 CAS回声模型的可行性 ,圣塔菲研 究所就开发了一个计算机软件平台 ———SWARM. 同 样 ,在人工生命的研究中 ,虚拟仿真方法占据着重要 的地位 ,甚至可以说 ,其研究主要就是应用虚拟仿真 的方法. 1. 6 综合集成方法 在复杂系统的研究中 ,单独使用前面五种方法 中的任何一种 ,都是难于胜任的. 所谓综合集成法 , 从广义上来说 ,就是把研究复杂性科学的各种方法 综合起来 ,发挥各自的优势 ,克服弱点而形成某种真 正的综合方法 ;从狭义上来说 ,指的是由钱学森先生 及其讨论班里的中国学者针对开放的复杂巨系统而 提出的一种方法论. 此套方法考虑的是从整体上研 究和解决问题 ,采用“人 —机 ”结合以人为主的思维 方法和研究方式 ,对不同层次、不同领域的信息和知 识进行综合集成 ,达到对整体的定量认识. 综合集成 方法从提出到现在也不过十多年的时间 ,方法本身 及其应用取得了一些进展 ,但从长远来看 ,这些仍然 只是个开始. 上述 6种方法既相互联系又相互区别的 ,作为 形象思维的隐喻是对复杂系统探索的起点和基础. 通过隐喻类比 ,建立起复杂系统的科学模型. 在模型 的基础上 ,对复杂系统做数值计算、算法描述 ,并通 过计算机在虚拟现实的世界里进行实验验证. 最后 把得到的对复杂系统的认识综合集成起来 ,形成一 个比较完整的认识. 2 研究工具 近代科学虽然一直在强调数学工具 ,然而在复 杂系统里面 ,完全严格的、高深的数学却不一定是必 需的. 即是对于那些欠缺这方面知识的普通人来说 , 研究复杂系统的确是一个很好的机会. 因为复杂系 统理论还仍存在起步阶段 ,人们还没能找到一种更 为严格的数学描述. 另外 ,如果能尽量多地理解已有 的关于系统论、混沌学、控制论、人工智能等知识 ,对 于研究复杂系统固然会有帮助. 但实际上 ,这些知识 同样并非必需的 ,因为复杂性科学很多研究方法和 基础都来源于对客观世界的直接洞察. 掌握和利用计算机来对复杂系统进行建模的这 一种技术是对研究复杂性科学的研究人员的一个基 本要求. 他们只有懂一些计算机编程的知识 ,这样才 能更好地理解、应用复杂系统理论. 目前 ,可用于复 杂系统建模的工具并不多 ,主要有 Swarm 和 StarL2 ogo. 2. 1 Swarm简介 Swarm [ 526 ]是由 SFI基于 CAS理论开发的多主 体 (multi2agent)软件工具集. 它利用人工智能和计 算机科学领域的最新研究成果 ,采用基于主体 ( a2 gent)、自下而上 ( bottom2up)面向对象的仿真建模方 法 ,直接模拟组成系统的微观主体行为 ,以及主体与 主体之间的相互作用 ,研究宏观系统的整体行为 ,实 现对复杂适应系统的模拟仿真. Swarm实际上是一 组用 Objective2C语言写成的类库. 它可以运行在 Unix操作系统和 W indows平台下. 1999年 Swarm又 提供了对 Java的支持 ,从而使 Swarm可以被更多非 计算机专业人士使用. Swarm的建模思想就是让一系列独立的主体通 过独立事件进行交互 ,帮助研究由多个主体组成的 复杂适应系统的行为. 通过这些类库 (包括许多可 重用的类 )支持模拟实验的分析、显示和控制 ,即让 用户可以使用 Swarm提供的类库构建模拟系统 ,使 系统中的主体和元素通过离散事件进行交互. 由于 Swarm没有对模型和模型要素之间的交互作任何约 束 ,所以 Swarm可以模拟任何物理系统、经济系统 或社会系统. 2. 2 StarLogo简介 StarLogo [ 7 ]是由麻省理工学院 (M IT)多媒体实 验室开发的一个免费的可编程软件平台 ,可用于基 于主体的建模. 它以软件的方式描述了主体以及主 体与环境、主体与主体之间的交互过程 ,从而可以研 究由多个主体组成的复杂适应系统的运行机制 ,如 生物免疫系统、交通运输以及市场经济等. 它实际上是一组用 Java编写的类库 ,采用的是 面向对象的编程方法 ,用户可以利用这些可重用的 类库来构建模拟复杂系统. 与此同时 , StarLogo还为 用户提供了良好的操作界面 ,如图表、按钮和窗口 等 ,用户可以通过界面来进行仿真分析、控制和结果 的显示. 在编程语言上 , StarLogo提供的是一种类似 于 LOGO的并行语言 ,可以通过向仿真主体发命令 来生成图片和动画 ,非常形象直观 ,容易理解. StarL2 ogo的目的就是通过提供一种简单、直观 ,构思巧妙 的建模仿真工具 ,从一种新的视角帮助人们分析和 理解复杂适应系统. 对比这两个建模工具 , StarLogo最大特点是简 ·78· 智 能 系 统 学 报 第 4卷
第1期 曹征，等：复杂系统研究方法的讨论 ·79。 单、便捷，更易于掌握和使用.Swam本身的开发语 系统进行把握，然而使用的方法是完全不一样的.目 言是Objective-C,即使是计算机专业的人员，也需要 前，大部分复杂性科学研究复杂系统的时候都用的是 花大量的时间来熟悉这种语言并书写仿真代码.虽 涌现的方法.而对于控制的方法实际上在人工 然Svam现在己经支持Java编程，但在技术上依然 智能学科诞生的时候就己经开始使用了，例如专家系 不够成熟，而且Swam的仿真代码在跨平台移植时 统的实践、各种逻辑系统的仿真等都是使用这种方法 比较困难.StaLogo最新版本的核心是用Java编写 完成的，而在复杂系统的研究中则比较少提及」 的，可以不加修改地运行在任何平台上.它拥有良好 4结束语 的用户界面，用户可以非常容易地写出系统的仿真 程序，从而分析和验证复杂系统的运行机制，加深对 复杂性科学要发展到近现代还原论科学那样的 复杂系统的理解 成熟程度仍需要经历很长的历程.因此，想要全面地 尽管各有优劣，但这两个工具在对经济系统、社 归纳总结出其方法和方法论，在目前还是十分困难 会系统和生态系统等复杂系统的研究中都得到广泛 的.通过讨论，归纳出了自下而上的涌现”方法和 的应用8 自上而下的“控制”方法这两条对复杂系统的研究 路线，其中包含了6种具体的研究方法.限于个人学 3复杂系统理论的应用举例 识，这里所做的也仅仅是一些初步的探讨.尽管对复 复杂系统理论的应用领域是极其广泛的2).下 杂性以及复杂系统的定义还不严格，研究方法也不 面用经济系统举例简单说明前面所提及的两条路线 够系统和全面，但这些都不能阻碍人们对它进行研 的差异 究在实际研究与应用过程中人们已取得很多富有 我们知道，经济系统是一个复杂系统，每一个人 意义的成果 就构成了系统的元素，他们根据自己的决策规则选 参考文献： 择合适的时机进行买卖经济活动.按照涌现的方 法来研究这样的系统，就是要在计算机上实现一个 【1黄欣荣.复杂性科学的方法论研究[M]重庆：重庆大 学出版社，2006 模拟的交易市场，并且创造若干相互买卖的虚拟 [2误志伟，袁德成.关于复杂系统研究的发展情况[J “人”，每个“人都用计算机编好的规则进行买卖的 控制工程，2005,12增刊1)：10-13 决策.虽然现实中的人用到的决策规则远远比计算 WU Zhiwei,YUAN Decheng Study of the devebpment in 机模型中的“人的模型复杂的多，但是这样的近似 complex system s[J ]Control Engineering of China,2005, 还是有意义的.因为当若干这样的个体组合在一起 12(S1):10-13 构成系统的时候，宏观经济系统的一些现象就会自 [3门八一，王龙，革明鸣.近二十年复杂系统研究回顾 下而上地“涌现出来，而这些涌现出来的现象在很 [J]系统科学学报，2007,15(3)：83-87 多方面是客观反映真实经济系统的 YAN Bayi,WANG Long,GE Ming ing The review of 按照“控制的观点，可以通过找到几个宏观经 study on complexity 20 years[J ]Chinese Joumal of Sys- 济系统的指标量，比如GDP、价格指数、失业率等 tems Science,2007,15(3):83-87 [4保罗·西得亚斯.复杂性与后现代主义—理解复杂系 等，然后根据这些经济指标累计学习系统运作的规 统M]曾国屏，译.上海：上海世纪出版集团，2006 律，通过一段时间内系统的运作，不难积累一些经 [5丁浩，杨小平.SWARM- 一一个支持人工生命建模 验，这些经验就可以构成描述经济系统运作的规则， 的面向对象模拟平台[J]系统仿真学报，2002,14 然后，就可以按照找寻出来的经济系统的规则对经 (5):560-572 济系统进行控制，例如通过政府的政策来改变经济 D NG Hao,YANG Xiaop ing SWARM-An objectoriented 系统中每个个体的决策环境和制度环境来改变个体 platom to construct artificial life model[J ]Acta Smulata 的行为规则，从而改变整个宏观经济系统的运行状 Systematica Sinica,2002,14(5):560-572 况.在这里需要指出的是，宏观经济规律的把握并不 [6冯迪砂，吴斌.两种数字生命的Svam仿真研究[J] 系统仿真学报，2007,19(4)：928933 破坏复杂系统中局部信息的性质，因为对于经济系 FENG Disha,WU Bin Research on Swam-based smula- 统的规律把握是在高于经济系统个体层次的基础上 tion for to digital lives[J ]Acta Smulata Systematica Sin- 进行的.可以认为政府具有这种高层次的性质，也就 ca,2007,19(4):928-933 是说它不是严格意义上的经济系统中的主体 [7游文霞，王先甲.Stadog在基于agent复杂系统建模与 从上面可以看到2种方法都可以有效地对复杂 仿真中的应用[J].武汉大学学报：工学版，2006,39 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
单、便捷 ,更易于掌握和使用. Swarm本身的开发语 言是 Objective2C,即使是计算机专业的人员 ,也需要 花大量的时间来熟悉这种语言并书写仿真代码. 虽 然 Swarm现在已经支持 Java编程 ,但在技术上依然 不够成熟 ,而且 Swarm的仿真代码在跨平台移植时 比较困难. StarLogo最新版本的核心是用 Java编写 的 ,可以不加修改地运行在任何平台上. 它拥有良好 的用户界面 ,用户可以非常容易地写出系统的仿真 程序 ,从而分析和验证复杂系统的运行机制 ,加深对 复杂系统的理解. 尽管各有优劣 ,但这两个工具在对经济系统、社 会系统和生态系统等复杂系统的研究中都得到广泛 的应用 [ 8211 ] . 3 复杂系统理论的应用举例 复杂系统理论的应用领域是极其广泛的 [ 12 ] . 下 面用经济系统举例简单说明前面所提及的两条路线 的差异. 我们知道 ,经济系统是一个复杂系统 ,每一个人 就构成了系统的元素 ,他们根据自己的决策规则选 择合适的时机进行买卖经济活动. 按照“涌现 ”的方 法来研究这样的系统 ,就是要在计算机上实现一个 模拟的交易市场 ,并且创造若干相互买卖的虚拟 “人 ”,每个“人 ”都用计算机编好的规则进行买卖的 决策. 虽然现实中的人用到的决策规则远远比计算 机模型中的“人 ”的模型复杂的多 ,但是这样的近似 还是有意义的. 因为当若干这样的个体组合在一起 构成系统的时候 ,宏观经济系统的一些现象就会自 下而上地“涌现 ”出来 ,而这些涌现出来的现象在很 多方面是客观反映真实经济系统的. 按照“控制 ”的观点 ,可以通过找到几个宏观经 济系统的指标量 ,比如 GDP、价格指数、失业率等 等 ,然后根据这些经济指标累计学习系统运作的规 律 ,通过一段时间内系统的运作 ,不难积累一些经 验 ,这些经验就可以构成描述经济系统运作的规则. 然后 ,就可以按照找寻出来的经济系统的规则对经 济系统进行控制 ,例如通过政府的政策来改变经济 系统中每个个体的决策环境和制度环境来改变个体 的行为规则 ,从而改变整个宏观经济系统的运行状 况. 在这里需要指出的是 ,宏观经济规律的把握并不 破坏复杂系统中局部信息的性质 ,因为对于经济系 统的规律把握是在高于经济系统个体层次的基础上 进行的. 可以认为政府具有这种高层次的性质 ,也就 是说它不是严格意义上的经济系统中的主体. 从上面可以看到 2种方法都可以有效地对复杂 系统进行把握 ,然而使用的方法是完全不一样的. 目 前 ,大部分复杂性科学研究复杂系统的时候都用的是 “涌现 ”的方法. 而对于“控制 ”的方法实际上在人工 智能学科诞生的时候就已经开始使用了 ,例如专家系 统的实践、各种逻辑系统的仿真等都是使用这种方法 完成的 ,而在复杂系统的研究中则比较少提及. 4 结束语 复杂性科学要发展到近现代还原论科学那样的 成熟程度仍需要经历很长的历程. 因此 ,想要全面地 归纳总结出其方法和方法论 ,在目前还是十分困难 的. 通过讨论 ,归纳出了自下而上的“涌现 ”方法和 自上而下的“控制 ”方法这两条对复杂系统的研究 路线 ,其中包含了 6种具体的研究方法. 限于个人学 识 ,这里所做的也仅仅是一些初步的探讨. 尽管对复 杂性以及复杂系统的定义还不严格 ,研究方法也不 够系统和全面 ,但这些都不能阻碍人们对它进行研 究 ,在实际研究与应用过程中人们已取得很多富有 意义的成果. 参考文献 : [ 1 ]黄欣荣. 复杂性科学的方法论研究 [M ]. 重庆 :重庆大 学出版社 , 2006. [ 2 ]吴志伟 , 袁德成. 关于复杂系统研究的发展情况 [J ]. 控制工程 , 2005, 12 (增刊 1) : 10213. WU Zhiwei, YUAN Decheng. Study of the development in comp lex system s[J ]. Control Engineering of China, 2005, 12 ( S1) : 10213. [ 3 ]闫八一 ,王 龙 , 革明鸣. 近二十年复杂系统研究回顾 [J ]. 系统科学学报 , 2007, 15 (3) : 83287. YAN Bayi, WANG Long, GE M ingm ing. The review of study on comp lexity 20 years[ J ]. Chinese Journal of Sys2 tem s Science, 2007, 15 (3) : 83287. [ 4 ]保罗 ·西得亚斯. 复杂性与后现代主义 ———理解复杂系 统 [M ]. 曾国屏 ,译. 上海 :上海世纪出版集团 , 2006. [ 5 ]丁 浩 , 杨小平. SWARM———一个支持人工生命建模 的面向对象模拟平台 [ J ]. 系统仿真学报 , 2002, 14 (5) : 5602572. D ING Hao, YANG Xiaop ing. SWARM—An object2oriented p latform to construct artificial life model[J ]. Acta Simulata Systematica Sinica, 2002, 14 (5) : 5602572. [ 6 ]冯迪砂 , 吴 斌. 两种数字生命的 Swarm仿真研究 [J ]. 系统仿真学报 , 2007, 19 (4) : 9282933. FENG D isha, WU Bin. Research on Swarm2based simula2 tion for two digital lives[J ]. Acta Simulata Systematica Sin2 ica, 2007, 19 (4) : 9282933. [ 7 ]游文霞 , 王先甲. StarLogo在基于 agent复杂系统建模与 仿真中的应用 [ J ]. 武汉大学学报 :工学版 , 2006, 39 第 1期 曹 征 ,等 :复杂系统研究方法的讨论 ·79·
·80- 智能系统学报 第4卷 (3):91-96 Infomation Knowledge,2008,23(3):23-27. YOU Wenxia,WANG Xianjia App lication of StaLog to a- [l2民彤.若干复杂性著作和cmergencej近期文献分析研 gent-based modeling and smulation oriented complex sys- 究[J1系统科学学报，2007,15(3)：98-106 tem s[J].Engineering Joumal ofW uhan University,2006, WU Tong Review present literatures of complexity studies 39(3):91-96 [J].Chinese Joumal of Systems Science,2007,15(3): [8罗批，司光亚，胡晓峰，等.Swam及其平台下建特 98-106 定民意模型的探讨[J]系统仿真学报，2004,16(1)：5- 作者简介： 曹征，男，1982年生，博士研究生， LUO Pi,SI Guangya,HU Xiaofeng.et al Swam dis- 主要研究方向为金融统计、智能系统 cussion of the method of constructing the special public o- pinon model[J].Acta Smulata Systematica Sinica,2004, 16(1):5-7. [9胁建，叶民强.SWARM在博奔论中的仿真分析研究 [J]计算机工程与应用，2003,33(3)：5861 张雪平，男，1975年生，硕士研究生。 SUN Jian,YE Minqiang Smulation and analysis research 主要研究方向为模式识别与智能系统 of Swam in the game theory[J ]Computer Engineering and Applications,2003,33(3):58-1. [l0张江，李学伟.人工社会基于Agent的社会学仿 真[J]系统工程，2005,23(1)：1320 ZHANG Jiang LI Xuewei Artificial societies-Agent 曹谢东，男，1954年生，教授，油气 based social smulation [J ]Systems Engineering,2005, 田数字化研究与工程中心主任，中国人 23(1):13-20 工智能学会智能系统工程专业委员会 [11]度永红.Stadog对Wk演化过程模拟探析[J]图书 副主任.主要研究方向为油气测控、智 情报知识，2008,23(3)：2327 能系统.承担多项国家863计划课题、 XA Yonghong Exp bring and analysing the smulation of 国家十五科技攻关课题和省部级课题， the evolution ofW iki based on Starbgo[J].Document, 获省部级科技进步奖4项，发表学术论文90余篇. 2009智能人机系统与控制论国际学术会议 2009 I terna tional Conference on I telligent HumanMachne System s and Cybernetics The organizing comm ittee and our local organizerswish to extend to you our personal welcome to attend the 2009 In- temational Conference on Intelligent HumanMachine Systems and Cybemetics HHMSC09)which will be held at Hangzhou,China in 26-27,August 2009 m portant Dates: Paper subm ission site open:Dec 1,2008 Full paper subm ission:April 15,2009 Accep tance Notification:May 10,2009 Camera-ready papers:May 20,2009 Conference:August 26-27,2009 Ema il:ihm sc09@gail com W ebsite:http://www.ihmsc org/index hml 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net
(3) : 91296. YOU W enxia, WANG Xianjia. App lication of StarLogo to a2 gent2based modeling and simulation oriented comp lex sys2 tem s[J ]. Engineering Journal ofW uhan University, 2006, 39 (3) : 91296. [ 8 ]罗 批 , 司光亚 , 胡晓峰 , 等. Swarm 及其平台下建特 定民意模型的探讨 [J ]. 系统仿真学报 , 2004, 16 (1) : 52 7. LUO Pi, SI Guangya, HU Xiaofeng, et al. Swarm & dis2 cussion of the method of constructing the special public o2 p inion model[J ]. Acta Simulata Systematica Sinica, 2004, 16 (1) : 527. [ 9 ]孙 建 , 叶民强. SWARM在博弈论中的仿真分析研究 [J ]. 计算机工程与应用 , 2003, 33 (3) : 58261. SUN Jian, YE M inqiang. Simulation and analysis research of Swarm in the game theory[J ]. Computer Engineering and App lications, 2003, 33 (3) : 58261. [ 10 ]张 江 , 李学伟. 人工社会 ———基于 Agent的社会学仿 真 [J ]. 系统工程 , 2005, 23 (1) : 13220. ZHANG Jiang, L I Xuewei. A rtificial societies—Agent based social simulation [J ]. Systems Engineering, 2005, 23 (1) : 13220. [ 11 ]夏永红. StarLogo对 W iki演化过程模拟探析 [J ]. 图书 情报知识 , 2008, 23 (3) : 23227. X IA Yonghong. Exp loring and analysing the simulation of the evolution ofW iki based on Starlogo[J ]. Document, Information & Knowledge, 2008, 23 (3) : 23227. [ 12 ]吴 彤. 若干复杂性著作和 emergence近期文献分析研 究 [J ]. 系统科学学报 , 2007, 15 (3) : 982106. WU Tong. Review p resent literatures of comp lexity studies [J ]. Chinese Journal of Systems Science, 2007, 15 ( 3) : 982106. 作者简介 : 曹 征 ,男 , 1982年生 ,博士研究生 , 主要研究方向为金融统计、智能系统. 张雪平 ,男 , 1975年生 ,硕士研究生 , 主要研究方向为模式识别与智能系统. 曹谢东 ,男 , 1954年生 ,教授 ,油气 田数字化研究与工程中心主任 ,中国人 工智能学会智能系统工程专业委员会 副主任. 主要研究方向为油气测控、智 能系统. 承担多项国家 863计划课题、 国家十五科技攻关课题和省部级课题 , 获省部级科技进步奖 4项 ,发表学术论文 90余篇. 2009智能人机系统与控制论国际学术会议 2009 International Conference on Intelligent Human2Machine System s and Cybernetics The organizing comm ittee and our local organizerswish to extend to you our personalwelcome to attend the 2009 In2 ternational Conference on Intelligent Human2Machine System s and Cybernetics ( IHMSC’09) which will be held at Hangzhou, China in 26227, August 2009. Im portant Da tes: Paper subm ission site open: Dec. 1, 2008 Full paper subm ission: Ap ril 15, 2009 Accep tance Notification: May 10, 2009 Camera2ready papers: May 20, 2009 Conference: August 26227, 2009 E2ma il: ihm sc09@gmail. com W ebsite: http: / /www. ihm sc. org/index. htm l ·80· 智 能 系 统 学 报 第 4卷
