具体描述
随着复杂性科学的兴起,越来越多的社会科学研究者逐渐发现计算机仿真是理解复杂的社会--经济系统动态过程的绝佳手段。自20世纪90年代以来,国际社会科学界开展了复杂系统理论与计算机仿真建模相结合的广泛而深入的研究,并明显呈现出越来越深远广泛的发展前景。中国人民大学经济科学实验室一直坚持交叉学科的综合研究,注重对国外研究前沿中出现的新思潮新方法的跟踪与引介,特别关注系统科学与复杂理论在经济学等社会科学中的应用。这本教材正是在多年的教学科研积累基础上编撰而成的,涵盖了多主体系统MAS在社会科学中的应用,基于主体的计算经济学研究ACE,流行的多主体建模的平台工具(如Swarm、Repast、Ascape等),人工神经网络、遗传算法、分类器系统在学习与进化模型中的应用等内容。《复杂系统建模与仿真(第二版)》特色在于注重核心概念、思维方法的阐述,同时兼顾基本工具与模型设计的指导。
作者简介
方美琪,中国人民大学教授,经济科学实验室副主任,博士生导师,中国信息经济学会秘书长,知名电子商务专家,在电子商务教学科研方面获得多项国家级、部级和国际奖项,长期以来一直对复杂系统科学前沿、互联网新技术和信息革命带来的新经济抱有浓厚的研究兴趣。
张树人,博士,杭州师范大学阿里巴巴商学院副教授,浙江大学计算机学院博士后,主要研究复杂系统、互联网集体行为与电子商务模式创新,曾著作出版过《Web2.0与信息系统复杂性变革》,在国内外发表学术论文20余篇,获得浙江省科技进步奖2项。
目录信息
第一章引论
第一节计算机建模方法导论
第二节计算机建模兴起的时代背景
第三节计算机建模方法的基础理论
关键词
习题与思考
延伸阅读
第二章基于多主体系统的计算机模型
第一节多主体系统及建模
第二节作为方法论的多主体建模
第三节多主体建模的一般流程
第四节多主体建模的设计准则和适用范围
关键词
习题与思考
参考文献
延伸阅读
第三章基于主体的计算经济学
第一节超越新古典经济学
第二节ace的理论框架
.第三节ace的研究范畴
第四节ace研究的共性与一般过程
关键词
习题与思考
参考文献
延伸阅读
第四章多主体建模的软件工具
第一节多主体建模软件综述
第二节swarm
第三节repast
第四节ascape
第五节软件的选取与比较
关键词
习题与思考
第五章swarm多主体模型实例
第一节阿克洛夫模型
第二节aspen的swarm模型
第三节国会山保姆公司模型
第四节sars的爆发和控制机制模拟
关键词
习题与思考
参考文献
延伸阅读
第六章repast多主体模型实例
第一节一步步学repast实例模型
第二节行为金融学模型
第三节企业间网络模型
第四节网商生态系统模型
关键词
习题与思考
延伸阅读
第七章进化模型
第一节人工神经网络
第二节遗传算法
第三节分类器系统
关键词
习题与思考
参考文献
第八章系统动力学与dynamo语言
第一节系统动力学概述
第二节dynamo语言
第三节模型实例
关键词
习题与思考
延伸阅读
附录a计算实验室平台——tnglab
一、安装
二、体系结构
三、特征
四、用户界面
附录b一个简单易学的mas仿真工具——starlogo
一、建模步骤
二、语言参考手册
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的篇幅相当可观,内容涵盖面广,从传统的系统论视角到最新的基于主体的建模(Agent-Based Modeling, ABM)的介绍都有涉猎。我尤其欣赏它对“涌现性”(Emergence)这一核心概念的讨论,作者没有简单地将其定义为一个结果,而是深入探讨了从微观规则如何自然生成宏观复杂模式的过程,这对我理解社会现象的非线性演变很有启发。不过,在我看来,不同章节之间的衔接有时略显生硬。比如,从偏微分方程(PDEs)描述的连续系统,突然转向离散的图论模型时,中间缺乏一个平滑的过渡,使得读者需要进行一次较大的思维跳跃。此外,虽然全书讨论了多种建模范式,但对于如何选择最适合特定问题的建模方法,书中提供的指导性建议相对保守,多以“这是一个开放性问题”收尾,这让我在面对实际选择时,感到些许迷茫。
阅读体验上,这本书的行文风格非常严谨,可以说是“滴水不漏”。作者的文字功底深厚,对每一个概念的定义都力求精确无误,这使得它在学术准确性上无可挑剔。然而,这种严谨也带来了阅读上的挑战。例如,在讲解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法时,作者用了大段的篇幅去论证收敛性的数学基础,虽然重要,但对于我这种更关心“如何有效采样”的工程师而言,阅读起来显得有些冗长和晦涩。我个人更偏爱那种在讲解完核心理论后,能立即跳转到应用场景,通过生动的可视化图表来辅助理解的叙述方式。这本书中关于系统辨识和参数估计的部分,虽然理论完备,但图示相对稀疏,很多时候需要读者自行在脑海中构建三维或更高维度的状态空间,这无疑增加了理解的门槛。总而言之,它更适合那些已经具备一定数学背景,并且愿意沉下心来啃硬骨头的钻研者。
这部《复杂系统建模与仿真》的封面设计着实引人注目,那种深邃的蓝色调配上精密复杂的几何图形,立刻让人联想到信息爆炸时代下隐藏在表象之下的运行法则。我最初拿起它,是冲着这个标题里“复杂系统”这几个字去的,希望能一窥那些看似无序实则内在逻辑严密的网络、生态或是社会现象是如何被量化和预测的。然而,翻开几页,我发现它更多地聚焦于理论框架的构建与数学工具的介绍,比如非线性动力学、随机过程等基础学科的复习与应用。书中对特定行业案例的探讨,如金融市场的波动分析或者生物群体行为的模拟,虽然有所涉及,但都停留在较为宏观的层面,缺乏深入到具体算法实现的代码示例或者详尽的案例数据分析。对于一个期待看到大量实际操作指南的读者来说,这一点略显不足,它更像是一本扎实的“理论基石”教材,而非一本面向工程实践的“操作手册”。如果你想从零开始理解复杂性科学的哲学思辨和数学基础,这本书无疑是极好的起点,但若想立即将其应用于解决某个具体的工程难题,可能还需要配合其他更具操作性的参考资料。
这本书的结构设计体现出一种由浅入深、由普适到特定的逻辑。前半部分对建模的基本哲学和基本数学工具进行了扎实的铺垫,例如对迭代函数系统和混沌理论的阐述,极富启发性。然而,当我真正期待进入更具应用价值的章节时——比如如何建立一个可用于实际决策的仿真环境——我发现这部分内容被大大压缩了。书中虽然提到了仿真软件工具的重要性,但并未对主流的商业或开源仿真平台(如AnyLogic, NetLogo, 或诸如MATLAB/Simulink的特定工具箱)进行横向比较或详细的使用教程。这使得这本书更像是为理论研究者准备的“蓝图”,而非为工程师准备的“施工图纸”。它教会你如何思考复杂性,但没有直接告诉你如何用鼠标和键盘去“构建”和“运行”一个复杂的虚拟世界。总而言之,它是一次对复杂性思想的深度洗礼,但若想获得即时的工程产出,读者还需要花费大量精力去弥补工具和实践层面的空白。
对于那些希望在“数据驱动”时代找到新工具的读者,这本书提供了一个坚实的“基于模型”的视角作为补充,强调了先有模型假设再进行数据拟合的重要性。书中对时间序列分析和滤波技术(如卡尔曼滤波)的介绍,理论推导详实,对于理解信号处理中的动态估计非常关键。但值得注意的是,这本书的出版时间似乎相对靠前,在涉及到现代计算方法时,如大规模并行计算在仿真中的应用,或者深度学习在复杂系统预测中的前沿探索,内容略显不足。比如,它没有深入讨论如何利用GPU加速大规模Agent模型的运行,也没有提及图神经网络(GNN)在分析网络结构复杂性方面的最新进展。因此,如果将它视为一本面向前沿研究的“指南”,它或许稍显落后;但作为一本奠定经典建模技术根基的“教科书”,它的价值依然不可替代。
不够深入
张数人的博士论文写得真好
张数人的博士论文写得真好
不够深入
系统理论与对象,类有机结合