Generalist Case Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Thomson Learning

作者:Woodside, Marianne R./ McClam, Tricia

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 195.43

装帧:Pap

isbn号码:9780495004882

丛书系列:

图书标签:

• Case Management
• Generalist Practice
• Social Work
• Healthcare
• Human Services
• Intervention
• Assessment
• Counseling
• Community Resources
• Integrated Care

好的，这里有一份关于一本名为《复杂系统中的适应性策略与动态演化》的图书简介，该书内容与《Generalist Case Management》的主题和范围截然不同。 --- 图书名称：《复杂系统中的适应性策略与动态演化：理论模型、实证分析与前沿应用》 内容简介 第一部分：复杂系统的基础理论与建模 本书深入探讨了复杂系统的基本特征、核心理论框架以及构建有效分析模型的关键方法。复杂系统作为跨学科研究的前沿领域，其核心在于理解大量异构、相互关联的组件如何涌现出宏观层面的集体行为，而这种行为往往无法通过对单个组件的线性分析来预测。 第一章：复杂系统的概念界定与范式演变 本章首先梳理了复杂性科学的历史脉络，从经典的热力学到非线性动力学，再到近年来兴起的自组织临界性、混沌理论和网络科学。重点阐述了“复杂系统”与“复杂适应系统”（CAS）的区别与联系。我们将系统地定义复杂性的核心特征，包括非线性和反馈循环、涌现性、鲁棒性与脆弱性、以及时间依赖性。 第二章：数学建模工具箱：从连续到离散 为了精确描述复杂系统的动态过程，本章系统介绍了用于建模的主要数学工具。这包括但不限于：常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述连续演化过程中的应用；基于个体的建模方法（ABM），特别是如何利用Python和NetLogo等工具构建能够模拟代理间异质性交互的仿真环境；以及如何使用随机过程和马尔可夫链来处理系统中的不确定性和概率性跃迁。我们特别关注如何通过参数扫描和敏感性分析来识别系统的临界点和相变区域。 第三章：网络科学：结构、功能与动态 网络结构是许多复杂系统的底层骨架。本章聚焦于网络科学的核心概念，包括网络的拓扑属性（如度分布、聚类系数、平均路径长度），以及不同类型网络模型（如随机网络、小世界网络、无标度网络）的生成机制。在此基础上，我们将探讨信息流、疾病传播或资源分配等动态过程如何在这些网络结构上展开，并分析网络结构如何影响系统的鲁棒性（抵抗随机扰动和蓄意攻击的能力）和效率。 第二部分：适应性、学习与演化动力学 本部分将视角转向系统如何通过内部反馈机制和外部环境压力进行适应和学习。我们认为，一个系统能否在动态变化的环境中维持生存和功能，关键在于其适应性策略的有效性。 第四章：自组织与涌现性：从规则到模式 本章深入研究了自组织现象，即在没有中央控制的情况下，局部交互如何导致全局有序模式的出现。我们分析了诸如泰森多边形填充、蚁群觅食行为以及金融市场中的泡沫形成等经典案例。重点探讨了“局部规则”与“宏观行为”之间的映射关系，强调了自组织过程中非线性反馈机制的作用。 第五章：进化博弈论与策略选择 在存在竞争或合作的环境中，代理人如何选择最优策略是复杂适应系统的核心问题。本章引入了进化博弈论，特别是重访博弈（Replicator Dynamics）和进化稳定策略（ESS）。我们将分析在不同交互结构（如网络连接性）下，合作、背叛和多样性策略如何随时间演化，以及哪些因素会促使系统趋向于一个稳定的，或持续波动的状态。 第六章：学习、记忆与系统响应 复杂系统不仅对当前环境做出反应，还具有记忆和学习能力。本章讨论了不同层次的学习机制，包括基于强化学习的个体行为调整，以及群体层面的经验固化。我们将考察系统记忆对系统对外部冲击响应时间的影响，以及“过度学习”或“遗忘”可能带来的风险。 第三部分：前沿应用与跨学科案例研究 本书的最后一部分将理论模型应用于现实世界的复杂系统，展示适应性策略在不同领域的具体体现。 第七章：生态系统中的物种共存与稳定性 在生态系统中，物种间的竞争、捕食和共生关系构成了高度复杂的交互网络。本章应用Lotka-Volterra模型及其扩展形式，结合网络分析，研究物种多样性与生态系统韧性（Resilience）的关系。重点分析了关键物种（Keystone Species）的移除如何引发连锁反应，以及系统如何通过物种更替来实现新的平衡状态。 第八章：社会经济系统中的集体行动与金融波动 社会经济系统是人类交互的复杂适应性系统典范。本章考察了信息传播、意见极化以及群体决策的动力学。通过构建基于异质性信念的代理人模型，我们分析了羊群效应和市场恐慌的内在机制。同时，讨论了监管政策作为外部干预，如何影响金融系统的鲁棒性和适应性。 第九章：城市化进程中的交通流与基础设施优化 城市交通是一个典型的资源分配与路径选择的复杂问题。本章利用网络流模型和ABM技术，模拟个体通勤者基于局部信息的路径选择对整体交通拥堵的影响。探讨了适应性交通信号控制策略的有效性，以及基础设施的增量变化如何导致宏观流量模式的涌现变化。 结论与未来展望 全书总结了复杂系统研究的核心洞察：对整体的理解不能脱离对部分间相互作用的细致刻画。展望部分强调了在数据驱动时代，如何将高维数据分析（如深度学习的时序预测能力）与机理性模型相结合，以更好地预测和管理未来新兴的复杂系统挑战。 ---

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