复杂系统
复杂系统及其复杂性科学概述
复杂系统及其复杂性科学概述
什么是复杂系统?复杂系统是指以大量和多种规律性和情境相关的元
素为组成部分的系统，它具有自组织性、非线性性、不可预知性和层次性
等特点。
复杂系统具有多样性、多元性和多强度的特征，是一种复杂的动
态系统，其结构和功能在时间上既不是稳定的也不是静态的，而是多变的。
复杂性科学是一门研究复杂系统的学科，它研究如何应用系统思维来
理解复杂现象，以及如何改善复杂系统以实现高效率和可持续的发展。
复
杂性科学的研究方法不仅关注如何把大量综合数据组织分析，还关注如何
在复杂系统中引入新的变量，改变其结构，改变其行为模式，影响其功能。
随着复杂性科学的发展，现在已经发展出许多理论和工具，可以帮助我们
理解和管理复杂系统，比如网络分析、复杂系统模型、异构系统理论等。
科学涉及复杂系统的许多理论，如动力学、统计学、信息论、自然计算、分布式计算、连接学、自动控制、系统论、理论、复杂网络分析、多
尺度分析、时间序列分析、计算理论等。
这些理论提供了一个系统的框架，用来研究复杂系统的结构、行为和活动，以及它们之间的相互关系。
复杂系统
复杂 论文被引用次数、网页被点击次数、因特网节点 网络 分布
复杂网络：无标度性；“小世界”性
左：随机网络；
右：无标度网络 （马太效应）
Internet在自洽系统上的拓扑图
酵母菌体 内蛋白质 相互作用 网络图
复杂适应系统 (CAS)
复杂系统
复杂适应系统 耗散结构
层级性、涌现性、不可还原性
现代自然科学的四种世界图景（哈佛大学天 体物理学家雷泽尔）
无时间性，可逆的图景 牛顿力学
量子物理学
（第一类简单系统）
熵增，序减
热力学第二定律所表示
有时 （退化的时间性） 的热力学过程
间性，
（第二类简单系统）
不可 熵减， 可预 相对论宇宙学所表示的
逆的 图景
序增（进 测 化的时间 不可
而在高度工业化、商业化的美国，一个普通公民 一生中的消费，据有关部门统计，为：60000公 斤汽油、70000公斤煤炭、500000公斤石料、5100 公斤塑料、19740公斤钢铁、700公斤铜、350公斤 锡、300公斤锌、1500公斤铝、26000公斤谷物、 8468磅肉类、17500个鸡蛋，还有115双鞋子、250 件衬衫、750个电灯泡、26800个易拉罐，与此同 时制造110000公斤垃圾。
1）存在于开放系统中，靠与 外界的能量和物质交换产生 负熵流，使系统熵减少形成 有序结构。
2）保持远离平衡态。
3）系统内部存在着非线性相
普利高津
互作用。在平衡态和近平衡 态，涨落是一种破坏稳定有
Ilya. Prigogine，1917-2003 序的干扰，但在远离平衡态
1977年诺贝尔化学奖得主
条件下，非线性作用使涨落 放大，达到有序。
复杂系统
1 复杂系统的理论概念典型的复杂系统:工程技术大系统,社会经济大系统,生态环境大系统。
什么是复杂系统: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。
能够被解耦或者分解成若干互连子系统，从而进行有效计算或者满足实际需要的系统，或传统的建模，系统的分析，控制器设计及优化技术不能处理的，具有多个互连子系统的系统，一般成为大系统。
复杂系统的共性概念,即规模庞大,结构复杂,功能综合,因素众多的系统。
复杂系统的一般特点:规模庞大,结构复杂,功能综合,因素众多。
模型维数很高；结构特殊（包含多个关联子系统）；系统可能沿地理分布很广；系统模型存在多时标；用多目标准则进行决策和优化。
*复杂系统的控制方法:启发方法,灰箱方法,人机方法,拟人方法,集成方法,分解方法。
复杂系统的控制形式:集中控制，分散控制，分布式控制，递阶控制。
研究复杂系统的意义:如果复杂系统运行状态好,效益高,稳定,可靠,优化,协调,将有利于国计民生,造福于人类社会;反之,复杂系统运行状态差,效益低,失稳,故障,劣化,失调,将危害人民的生命财产,破坏社会环境,国家稳定,乃至世界和平。
2 复杂系统的数学模型复杂系统数学模型的特点多维数,多约束模型的局限性：主动性:大系统中是主动系统，其中往往包含有主动环节一人不确定性：大系统包括含有许多不确定性因素、例如模糊性和随机性。
不确知性：大系统通常是信息不完全、数据不精确、知识不充分的系统，难以建立完备的、精确的数学模型。
模型的适用性：兼顾“模型的精确性”与“方法的有效性”。
即可对系统进行适当精度描述，又能对系统进行有效地分析与综合。
复杂系统数学模型建立的方法与思路复杂系统的建模方法：神经网络的建模方法，灰色系统的建模方法，基于Agent的行为建模方法，基于LPF算法的多模型、粗糙集理论、结构、常微分方程、现象的建模方法。
思路：①必须采用整体论的观点考虑复杂系统的问题②复杂系统问题不纯在“一劳永逸”的解决方案③复杂系统不存在一般意义下的最优解，更不存在唯一的最优解根据“简单的一致”原理，从对简单对象及其相互作用的基本一致的认识出发，充分考虑简单的对象的主动性和随机性，通过综合集成，从行为生成的角度出发，自上而下地建立复杂系统模型。
复杂系统
复杂系统本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！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。
复杂系统简介随着新世纪的钟声响起，人类已经步入一个崭新的千年。
在这新千年来临之际，人类的科学技术不断进步，一方面科技取得了瞩目的成绩，并以前所未有的速度改变人们的生活；然而另一方面这也让更多的人迷惘了，未来的科技究竟何去何从，科学本身将如何发展？我们为什么要努力的发展科技？我们要朝哪个方向发展？所有的问题都指向了新科学：复杂系统。
有人预测，将成为21世纪的科学，因为它不仅仅从科学技术上指明了21世纪的发展方向，而且它给我们提供了一种崭新的世界观。
完美的、均衡的世界不存在了，取而代之的是复杂性的增长和混沌边缘的繁荣。
自上而下的分解分析方法曾经在几千年的科学发展中发挥了威力，然而复杂性科学却提出了一种自下而上的自然涌现方法。
数学无疑是人类理性认识自然的有力武器，然而面对庞大的，简单的数学推理不能胜任，复杂性科学开始运用来分析科学对象。
[1]复杂系统定义根据以上的描述，我们可以得到中对复杂系统的描述性定义：复杂系统（complex system）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's complex system not complicated.）3. 复杂系统是一个非线性系统。
复杂系统和简单系统的特点和优缺点比较
复杂系统和简单系统的特点和优缺点比较随着科技的不断发展，人们对于系统的需求也变得越来越高。
系统的种类也众多，其中复杂系统和简单系统是两种常见的系统类型。
本文将从特点、优缺点等多个方面来进行比较，并得出一些可行的结论。
一、特点比较1.复杂系统的特点复杂系统是由多个互相关联、相互影响并进行通信与协作的部件所组成，而且这些部件可能是稳定的，也可能是不稳定的。
因此，复杂系统具有很强的非线性、动态和随机性质，涉及的参数也非常多。
此外，复杂系统可能受到约束和限制，也可能存在不确定性和风险。
2.简单系统的特点简单系统相对于复杂系统来说，部件较少，且部件的关系简单，经常采用规则和算法进行约束。
这样一来，简单系统往往具有良好的可控性、有序性、可测量性和可预测性。
二、优缺点比较1.复杂系统的优缺点（1）优点（a）适应性强：复杂系统的构成部分数量众多，复杂度极高。
为了满足复杂系统在时间和空间上的变化和扩展，复杂系统必须具备适应性强的特点。
（b）强的容错能力：复杂系统往往会受到外部因素的影响和干扰，但由于其模块之间的耦合度低，因此即使某个部分发生故障，也不会影响整个系统的运行。
（2）缺点（a）高成本：复杂系统需要投入较多的人力、物力和财力，才能完成开发、测试和维护。
（b）难以控制：复杂系统中的关系复杂，非线性性强，因此很难进行准确的预测和控制。
同时，由于系统的复杂性，使得系统往往需要进行多次测试才能够达到预期的效果。
2.简单系统的优缺点（1）优点（a）易于控制：由于简单系统的组成部分少、结构简单，因此更容易进行数据控制与测试。
简单系统中涉及的内容也相对单一，因此易于准确地进行预测和控制。
（b）低成本：相对于复杂系统，简单系统的开发、测试和维护成本较低。
（2）缺点（a）缺乏适应性：由于简单系统的结构单一，只能够适应特定的环境。
只有在预先设定的环境之下，简单系统才能够依照预期的运行。
（b）容错能力差：在简单系统中，组成部分之间的关系相对来说比较单一和单向，因此，在某个部分故障的情况下，整个系统的运行都会受到较大的影响。
复杂系统及其控制研究
复杂系统及其控制研究随着社会的迅速发展，复杂性越来越成为一个研究的热点。
然而，什么是复杂系统？为什么复杂系统如此重要？如何有效地控制它们？本文将探讨这些问题。
一、什么是复杂系统？复杂系统是指由多个相互作用、相互依存的部分组成的系统。
这些部分在一起可以产生出一些新的属性和行为，超出了单个部分的范畴。
复杂系统有很多种，比如生态系统、社会网络、经济系统等等。
复杂系统的特点有多个，其中最重要的是非线性和动态性。
非线性是指系统的输入和输出不是简单的比例关系，而是会出现意想不到的反应。
动态性则是指系统在不同的时间点表现出不同的行为，过去和未来的状态可能会有很大的差异。
这使得复杂系统的建模和控制非常困难。
二、为什么复杂系统如此重要？复杂系统不仅存在于我们周围的世界中，也在我们的生活中起着重要的作用。
例如，社会网络是人类社会中最复杂的系统之一，它可以影响我们的决策、情绪状态和行为。
天气系统是在我们生活中最常见的复杂系统之一，它可以影响我们的旅行和户外活动。
经济系统则影响我们的工作和生计。
此外，理解复杂系统可以帮助我们更好地解决现实中的问题。
比如，监控和控制生态系统可以帮助我们保护环境；对社会网络和经济系统的分析可以帮助我们提高社会效率和公平性。
三、如何有效地控制复杂系统？由于复杂系统的非线性和动态性，控制它们是非常困难的。
通常，我们需要使用系统动力学、人工神经网络等方法来模拟和分析这些系统，以预测它们的行为。
同时，我们也需要尝试建立复杂系统的优化模型，以便在最小化损失的同时实现最优的效益。
例如，在监控生态系统时，我们需要捕捉物种之间的相互作用，并通过模拟最优采伐会议等方法来控制非法砍伐，以保持生态系统的平衡。
在控制社会网络时，我们需要使用数据挖掘和机器学习来发现隐藏在数据中的模式，从而预测社会未来的行为和趋势。
总之，复杂系统的研究和控制是一个复杂的过程，需要我们不断地进行试验和分析。
只有通过不断尝试和实践，我们才能不断推进我们对复杂系统的研究，为改进人类社会做出更大的贡献。
复杂系统及其方法论
复杂系统及其方法论复杂系统是由多个相互作用的部分组成的系统，其整体行为往往难以准确预测。
与简单系统相比，复杂系统具有以下特点：1）部分之间的相互作用导致系统整体的行为不可预测；2）系统呈现非线性特性，即系统的整体行为不是由各个部分简单求和得到的；3）系统表现出自组织、自适应和自相似的特点；4）系统的行为是历史依赖的，前后状态之间存在一定的关联性。
复杂系统方法论是指用于研究和理解复杂系统的一系列方法和工具。
这些方法和工具可以帮助我们识别和理解复杂系统的结构、行为和演化规律，从而更好地预测和控制复杂系统的行为。
一种常用的复杂系统方法论是网络科学。
网络科学研究的是由节点和边构成的图结构，用于描述复杂系统中的各种关系和相互作用。
通过分析网络的拓扑结构和动力学过程，我们可以揭示复杂系统中的规律和机制。
网络科学的应用十分广泛，包括社交网络分析、蛋白质相互作用网络分析、交通网络优化等。
另一个重要的复杂系统方法论是系统动力学。
系统动力学研究的是系统的结构和行为之间的相互关系。
通过建立系统的动态模型，我们可以分析系统中各个变量之间的关系，预测系统的未来发展趋势，并设计出合理的干预措施。
系统动力学被广泛应用于经济学、管理学、环境科学等领域的研究。
此外，复杂系统方法论还包括Agent-Based Modeling（基于代理人模型）、复杂网络分析、混沌理论等。
这些方法和工具从不同的角度和层次入手，帮助我们理解复杂系统的行为和特性。
在研究和管理复杂系统时，我们需要采用一系列的方法论来辅助分析和决策。
首先，我们需要对系统进行建模。
建模是复杂系统研究的基础，可以帮助我们理清系统的结构和关系，同时也是进行系统仿真和预测的基础。
其次，我们需要进行数据收集和分析。
复杂系统的行为往往受到各种各样的因素影响，因此我们需要收集和分析大量的数据来揭示其中的规律和关系。
最后，我们需要进行系统仿真和优化。
通过建立系统的动态模型，我们可以进行不同方案的仿真实验，并采用优化方法来寻找最佳的决策方案。
复杂系统综述
复杂系统综述1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类：简单系统，随机系统，复杂系统。
简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
简单系统又是可以控制的，可以预见的，可以组成的。
随机系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。
复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。
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。
2.复杂系统复杂性科学是在20世纪80年代中期兴起的，主要研究复杂系统和复杂性的一门科学.目前虽然还处于木萌芽状态，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。
随着复杂性科学的兴起，对复杂系统的研究也越来越受到重视，国内外许多学者正致力于这方面的研究[1]。
2.1 复杂系统的定义复杂系统（complex system）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。
根据以上的描述，我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义：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。
复杂系统有以下特性：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。
复杂系统名词解释
复杂系统名词解释在钻研复杂性系统之前，霍兰首先区分了简单系统和复杂系统。
什么是简单系统？用术语来说，就是线性等比例放大。
比方说描述一辆汽车的运动路线，这个车流模型运作起来会符合牛顿定律。
但是，如果放在城市里面，我们想要描述成千上万辆车该怎么办呢？这就面临一个复杂系统。
在霍兰的眼里，这种复杂系统依然是简单的，他把它叫做复杂物理系统，英文简称 cps。
这个不是霍兰研究的重点，霍兰为之着迷的是另外一种系统，它叫 cas。
cas 系统的主要特点是不等比例放大，一旦小规模的简单行为逐渐长大，这个系统就表现出另外的行为，而不是单纯的数量累积，就叫做复杂系统。
复杂性科学的研究对象是复杂系统。
目前对于复杂系统有一个比较通俗的定义：由大量相互作用的成分组成，不存在中央控制，通过简单运作的规则会产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理，并通过学习和进化产生适应性。
包括大脑、免疫系统、细胞、昆虫社会、全球经济、生物进化、万维网等。
我们还可以把复杂系统简单地理解为介于秩序和混沌之间的系统。
它既不像闹钟、集成电路板这类有序的系统，也和飓风、湍流那种无法预测的混沌系统相去甚远。
想象你正在用手机玩一个控制小球的游戏，小球受随机力的驱动，会在跷跷板上滚动，你需要倾斜手机，避免小球掉落。
如果小球即将或者已经朝着左侧运动，你要向右倾斜手机，尽量让它保持在跷跷板中间。
这种没有完全固定在某个位置，但也没有滚落跷跷板的持久不均衡的状态，就是复杂系统的所在之处。
这个地方——经常被称为混沌的边缘——就是系统中各种因素没有静止在某一个状态，但也没有动荡至解体的那个地方；就是生命有足够的稳定性来支撑自己的存在，又有足够的创造性使自己名副其实为生命的那个地方。
简单区分了简单系统和复杂系统，我们来看本书的第二个要点。
什么是 cas 理论的基本理念？用一句话说，就是书的副标题：「适应性造就复杂性」，讲的详细一些，就是个体的适应性行为造成了整个系统的复杂性。
复杂系统的处理与优化
复杂系统的处理与优化一、背景复杂系统的处理与优化是现代科学技术领域的重要研究领域之一。
随着科技的快速发展和各行业应用领域的不断扩大，复杂系统的应用越来越广泛。
因此，如何高效地处理和优化复杂系统成为了科学家和工程师们面临的重要挑战，也是当前复杂系统研究领域的一个热点问题。
二、复杂系统的概念与特征复杂系统指的是在各种因素的相互作用下具有不可预测性和非线性特性的系统，这些因素包括但不限于空间、时间、物质、能量等。
复杂系统的特征在于其复杂的拓扑结构和复杂的相互作用关系。
由于复杂系统的因素众多且相互作用错综复杂，因此复杂系统往往呈现出非线性特性，这使得用传统的线性方法很难处理和优化。
三、复杂系统的处理方法针对复杂系统的特点，研究人员提出了多种处理方法，下面介绍其中的几种：1.模型建立模型建立是处理复杂系统的基础。
模型可以描述系统中各种因素的相互作用及其互相影响的情况，为复杂系统的优化提供必要的理论基础。
模型可以基于基本物理定律、经验规律，也可以基于统计学方法和数学建模方法。
研究人员可以通过实验和数据分析来建立模型，以便对复杂系统进行更加准确和有效的处理和优化。
2.数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现规律性的方法。
复杂系统的原始数据量往往非常大，通过数据挖掘可以从中发现有价值的信息，为复杂系统的处理提供支持。
数据挖掘方法包括聚类分析、关联分析、分类分析等。
这些方法能够对复杂系统数据进行有意义的分类、关联和分析，从而为解决复杂问题提供基础。
3.网络分析网络分析是处理和优化复杂系统的有效方法之一。
网络分析可以将复杂系统转化成网络结构，从而研究其节点和边的相互作用关系。
网络分析方法包括社会网络分析、复杂网络分析等。
这些方法能够揭示复杂系统的结构和演化规律，并且为复杂系统的优化提供基础。
四、复杂系统的优化方法为了进一步提高复杂系统的效率和性能，研究人员提出了各种优化方法。
1.模拟退火算法模拟退火算法是一种基于概率的优化方法，通常用于处理复杂问题。
复杂系统的理论与应用
复杂系统的理论与应用复杂系统指的是由多个元素、部件或成分构成的系统，这些元素之间相互作用和影响，导致系统表现出不可预测和非线性的特征。
常见的复杂系统包括生态系统、社会经济系统、网络系统等。
这些系统具有高度的耦合性、动态性和自适应性，因此，对于复杂系统的理论研究和应用具有重要意义。
复杂系统理论的诞生是为了更好地理解和描述复杂系统的行为特征。
复杂系统理论源于物理学、数学、计算机科学等多个领域，并吸收了进化论、生态学、社会科学等领域的理论与方法。
复杂系统理论的研究包括系统结构与功能、演化与发展、行为与意识等多个方面。
这些理论和方法的应用领域十分广泛，包括社会经济预测、生态与环境管理、生物医学研究等。
复杂系统的应用十分广泛。
一个重要的应用领域是社会经济系统。
社会经济系统是由人类活动与资源分配构成的系统，其特点是难以预测、高度动态和非线性。
复杂系统理论可用于分析社会经济系统的演化规律、稳定性，发现系统隐含的风险与危机因素。
例如，经济金融体系、网络社交系统、智能交通系统等都是典型的复杂系统，应用复杂系统理论来分析这些系统的演化与发展，可为我们提供更为准确的预测和决策依据。
另外一个重要的应用领域是生物医学研究。
生物医学系统是由基因、细胞和器官等多个层次构成的系统，其特点是存在许多复杂的相互作用，如蛋白质互作、信号转导、代谢网络等。
应用复杂系统理论可以帮助我们理解生物医学系统的功能和调节机制，发现病态变化与异常信号，预测和设计新的药物作用方式。
例如，阿尔茨海默症、癌症等复杂疾病的研究都需要运用复杂系统理论中的嵌套分层结构、系统稳定性、网络结构等方法来分析系统的行为。
除了社会经济系统和生物医学系统之外，复杂系统的理论和方法还被广泛应用于环境与生态问题的研究。
生态系统是由生物、气候、土壤等多个因素组成的复杂系统，其演化受许多复杂的因素制约，如气候变化、人类活动等。
运用复杂系统理论来研究生态系统的演化与变化规律，发现生态系统中的关键环节和影响因素，是环境保护和生态恢复工作的重要手段之一。
复杂系统的例子
复杂系统的例子复杂系统是指由许多相互作用的组件组成的系统，这些组件之间的关系和相互作用非常复杂，因此难以用简单的规律或模型来描述。
复杂系统在自然界和人类社会中都有广泛的应用，下面将介绍几个复杂系统的例子。
1. 生态系统生态系统是由生物和非生物因素相互作用而形成的复杂系统。
生态系统中包括了各种生物群落、物种之间的相互作用、能量和物质的循环等。
生态系统中的各个组成部分之间的关系非常复杂，因此很难预测生态系统的变化和演化。
例如，气候变化、人类活动等因素都可能对生态系统造成影响，而这些影响的结果往往是难以预测的。
2. 经济系统经济系统是由各种经济主体（如个人、企业、政府等）相互作用而形成的复杂系统。
经济系统中包括了各种市场、产业、金融机构等。
经济系统中的各个组成部分之间的关系非常复杂，因此很难预测经济系统的变化和演化。
例如，经济周期、金融危机等因素都可能对经济系统造成影响，而这些影响的结果往往是难以预测的。
3. 社交网络社交网络是由各种社交主体（如个人、组织、企业等）相互作用而形成的复杂系统。
社交网络中包括了各种社交媒体、聊天工具、论坛等。
社交网络中的各个组成部分之间的关系非常复杂，因此很难预测社交网络的变化和演化。
例如，社交网络中的信息传播、用户行为等因素都可能对社交网络造成影响，而这些影响的结果往往是难以预测的。
4. 大气环境大气环境是由大气中的各种气体、颗粒物、辐射等因素相互作用而形成的复杂系统。
大气环境中包括了各种气象现象、气候变化、空气污染等。
大气环境中的各个组成部分之间的关系非常复杂，因此很难预测大气环境的变化和演化。
例如，气候变化、空气污染等因素都可能对大气环境造成影响，而这些影响的结果往往是难以预测的。
综上所述，复杂系统在自然界和人类社会中都有广泛的应用，这些系统的复杂性使得它们难以被简单地描述和预测。
因此，对于复杂系统的研究需要采用多学科的方法，包括数学、物理、生物、社会学等多个领域的知识。
复杂系统简要介绍
复杂系统简要介绍
复杂系统是由大量相互作用的组件或部分组成的系统，这些组件之间的关系通常是非线性的，系统的整体行为和性质不能简单地通过分析单个组件来理解。
复杂系统常常表现出自组织、出现突发现象、具有高度的适应性和鲁棒性，以及在不同尺度上表现出不同的行为特征。
复杂系统的研究领域跨足了自然科学、工程、社会科学和计算科学等多个领域。
以下是复杂系统的一些特征和示例：
非线性关系：复杂系统中的组件之间通常存在非线性的相互作用关系，这意味着系统的行为不能通过简单的加法或乘法规律来解释。
自组织性：复杂系统倾向于自发形成有序结构或模式，而不需要外部指导。
例如，生态系统中的生物种群可以自行调整以维持平衡。
突发现象：复杂系统常常表现出突然的、不可预测的行为，这些行为通常是由微小的变化或扰动引起的。
例如，金融市场中的股价崩盘就是一个突发现象的例子。
多尺度性：复杂系统在不同的尺度上表现出不同的行为特征。
例如，气象系统在大尺度上显示出气候模式，而在小尺度上显示出天气变化。
适应性和鲁棒性：复杂系统通常具有适应外部变化的能力，并且在受到扰动或损坏时能够保持其功能。
例如，生物系统中的生物体对环境变化具有适应性。
深度相互作用：复杂系统中的组件之间存在复杂的相互作用网络，这些网络可以是多层次的，涉及多个级别的组织和调节。
复杂系统的研究旨在理解这些系统的行为和性质，以及它们如何响应外部变化和干预。
这种理解有助于解决许多现实生活中的问题，包括气候建模、生态学、交通流量管理、社交网络分析、经济学、医学研究等领域中的挑战。
因此，复杂系统研究在科学和工程领域具有重要的价值。
2。
什么是复杂系统运作？
什么是复杂系统运作？1. **复杂系统的定义及特征：**复杂系统是由大量相互关联的元素组成的系统，其整体行为无法简单通过其组成部分的行为来解释。
这些元素之间的相互作用产生了非线性的效应，导致系统呈现出自组织、适应性和鲁棒性等特征。
复杂系统常常呈现出随机性、多样性和分层结构，使其具有高度的不确定性和复杂性。
- 自组织性：复杂系统在没有中央控制的情况下能够产生有序结构和行为，通过局部交互产生全局性的组织。
- 适应性：复杂系统能够根据环境的变化调整自身结构和行为，以适应外部条件的变化。
- 鲁棒性：复杂系统具有一定的容错能力，能够在外部扰动下保持稳定运行或快速恢复正常状态。
2. **复杂系统的实例及应用领域：**复杂系统广泛存在于自然界和人类社会的各个领域，包括生物学、生态学、气候系统、经济系统、交通系统等。
这些系统的运作涉及到多种因素的相互作用，呈现出非线性、动态和多样化的特性。
- 生态系统：森林生态系统、湿地生态系统等复杂系统在能量流动、物质循环和生物多样性维持等方面展现出复杂的结构和行为。
- 经济系统：市场经济是一个典型的复杂系统，涉及到供需关系、价格机制、资金流动等多个因素的相互作用，呈现出波动、周期和失衡等特征。
- 社交网络：互联网和社交媒体平台构成了复杂的信息交流网络，其中用户之间的关系、信息传播和群体行为都受到多种因素的影响。
3. **复杂系统的建模与研究方法：**理解和分析复杂系统的行为需要采用多种方法和工具，包括数学建模、计算模拟、网络分析等。
- 数学建模：通过建立数学模型描述系统的结构和行为，运用微分方程、差分方程等数学工具分析系统的稳定性、动力学特性等。
- 计算模拟：利用计算机模拟系统的运行过程，通过模拟实验探索系统的行为模式、演化规律和响应机制。
- 网络分析：将复杂系统抽象为网络结构，通过分析网络拓扑结构、节点之间的连接关系和信息流动特性来揭示系统的内在规律。
4. **复杂系统的挑战与应对：**复杂系统的研究和应用面临着诸多挑战，如系统的不确定性、信息的不完全性、模型的简化等问题，需要采取综合性的策略和方法应对。
复杂系统理论及其在管理中的应用
复杂系统理论及其在管理中的应用引言在当今的信息时代，我们所生存的世界已经成为了一个复杂系统。
复杂系统是由大量相互作用的部分组成，这些部分之间的相互作用是基于非线性关系的，其表现出复杂性、适应性和不确定性等特征。
在现代管理中，应对复杂系统已成为一项挑战。
如何对复杂系统进行分析和管理，成为了现代管理的重要课题。
本文将从理论和实践两个方面，探讨复杂系统理论在管理中的应用。
一、复杂系统理论1. 基本概念复杂系统是由大量相互作用的部分组成的系统，这些部分之间不仅存在着线性关系，还存在着非线性关系和复杂的动态相互作用关系。
2. 特征复杂系统具有的几个特征是：（1）复杂性：系统本身具有非常复杂的结构，并且其参数和变量之间具有非线性关系，导致系统的行为及其结果难以预测。
（2）适应性：复杂系统具有自组织和自适应性的特点，在遇到外部环境变化时能够自动调整其状态和性能。
（3）不确定性：由于系统的复杂性和非线性，使得系统的结果难以准确预测和控制。
3. 应用范围复杂系统的理论和方法在许多领域都有应用，例如自然科学领域、社会科学领域以及工程技术领域等。
其中最重要的应用之一就是在管理领域。
二、复杂系统理论在管理中的应用1. 系统思维系统思维是从整体、系统的角度来看待问题和行动的一种思维方式，在复杂系统中应用广泛。
通过系统思维，我们能够更好地了解和分析系统中各个部分之间的相互作用关系，找到问题的根本原因，并采取针对性的措施。
2. 模型构建在复杂系统中，我们可以使用建模方法来研究系统的结构和行为。
通过对系统的建模，我们可以预测系统的未来发展趋势，并且在管理中进行决策和规划。
复杂系统的建模方法包括系统动力学、网络模型和智能模型等。
3. 决策分析决策分析是复杂系统理论中的重要应用。
在复杂系统中，决策往往涉及各个层面和部分之间的权衡和平衡。
复杂系统理论为我们提供了一些工具和方法，可以用来帮助进行决策分析，加强决策制定和执行的效果。
4. 质量管理质量管理是现代企业重要的管理实践之一。
复杂系统及其方法论
复杂系统及其方法论复杂系统，是由大量相互关联、相互作用的元素组成的系统。
这些元素之间的相互作用和关联使得系统呈现出非线性、混沌和递归的特性，难以通过简单的线性关系和因果关系来描述和理解。
复杂系统的研究和应用，需要一种特殊的方法论来进行分析、建模和决策。
复杂系统方法论，是一种用于研究和理解复杂系统的方法和工具集合。
它结合了多个学科的理论和方法，如系统理论、网络理论、信息论、动态系统理论等，以及计算机模拟和数据分析等技术。
复杂系统方法论的目标是揭示系统内部的关联和相互作用，理解系统的演化和行为，为系统的管理和决策提供科学基础。
复杂系统方法论的核心思想是系统思维和综合分析。
系统思维强调整体性和相互关联的观点，将系统看作是一个整体，而不是独立的个体。
综合分析则强调将多个维度和因素纳入考虑，综合各种数据和信息，以全面的视角来理解系统的特性和行为。
在复杂系统的研究和应用中，常用的方法论包括：1.网络分析：网络分析是一种通过分析系统中的节点和边的关系来理解系统的方法。
通过构建和分析系统的网络结构，可以揭示系统内部的关联和相互作用，发现关键节点和子系统，以及预测系统的行为和演化。
2.动态建模：动态建模是通过建立数学或计算机模型来描述系统的行为和演化。
动态模型可以基于物理定律、统计规律、经验规则或机器学习算法等进行构建，通过模拟和预测系统的动态行为，来理解系统的特性和演化机制。
3.统计分析：统计分析是一种通过对系统的实际数据和观测结果进行分析，来理解系统性质和行为的方法。
统计分析可以通过描述统计、推断统计、因果分析等方法来揭示系统的关联和相互作用，发现潜在的规律和模式，并进行可靠性评估和预测。
4.决策支持：决策支持是一种通过应用方法论和工具来帮助决策者进行决策的方法。
决策支持方法将多个因素和目标纳入考虑，分析不同决策方案的风险和效益，以及系统的稳定性和可行性，为决策提供科学依据。
综上所述，复杂系统及其方法论是一门跨学科的领域，涉及系统思维、综合分析和多种方法和工具的应用。
复杂系统及其复杂性科学概述
➢ 复杂社会系统：社会泛指由于共同物质条件、经济条 件、信息条件等而相互联系起来的人群、集团、公司、 组织等
人作为子系统参与其中
第6章
6.2 复杂系统的分类
6.2.3 复杂自然系统、复杂工程系统、复 杂社会系统
➢ 系统科学的发展是从研究复杂自然系统，到研究人造 复杂工程系统，再到研究复杂社会系统，即从研究自 然物，扩展到研究人工物，再到研究人类社会发展过 程
➢ 有机系统（organic system）由许多高度特 化的、相互联系紧密的、不同种类的组分组 成的系统
有机系统易于进行功能描述，其中组分的功能是 通过在维持系统处于期望状态中的作用加以定义 和刻画的
典型的是生物体系统
第6章
6.2 复杂系统的分类
6.2.1 多体系统、有机系统、控制系统
➢ 控制系统（cybernetic system）把多体系 统和有机系统结合起来的系统，如神经网络
启示：组织管理者要减少计划和控制，激发自组织
➢ 了解相干环境
组织管理者要了解相干环境，应创造自组织产生的条件，创 造信息凝聚而非仅仅是兴趣共享
➢ 了解产生凝聚的能力
组织管理者最重要的不是组织的集体的力量而是个人产生凝 聚的能力
第6章
6.5 复杂性科学
6.5.3 复杂性科学思想方法的启示
➢ 整体和部分的共同进化
人是一个如此复杂和统一的控制系统，以至于许 多人都不愿意研究由人组合起来的系统
对其他系统的刻画用“行为”表示就足够了，而 对人的刻画用“行为”表示就不成，因为人有意 向性行为
第6章
6.2 复杂系统的分类
6.2.2 非平衡系统、复杂适应性系统、开 放的复杂巨系统
➢ 非平衡系统：由无生命子系统组成的系统，每一个子 系统非常简单，子系统之间的相互作用也简单
复杂系统应具备的四大特征
复杂系统应具备的四大特征复杂系统的四大特征复杂系统是由多个相互作用的组件组成的系统，具备以下四个重要特征：自组织性、非线性、敏感性依赖和新颖性。
一、自组织性自组织性是指复杂系统中组件之间的相互作用和适应能力使系统能够从无序状态中自发地产生有序的结构和行为。
复杂系统的自组织性使其能够适应环境的变化，并通过内部机制进行自我修复和自我优化。
例如，生物体内的细胞组织可以根据需要自发地形成新的结构和功能，以维持整个生物体的稳定运行。
二、非线性非线性是指复杂系统的行为不是简单的因果关系，而是由多个因素的相互影响和相互作用所决定。
复杂系统的非线性行为表现为小的变化可能引起系统的巨大变化，即所谓的“蝴蝶效应”。
这是因为复杂系统中的各个组件之间存在着复杂的相互依赖和反馈机制，导致系统的行为不可预测和不可简单加总。
例如，气候系统中的温室气体排放可能引发全球气候变化，产生一系列的环境影响。
三、敏感性依赖敏感性依赖是指复杂系统对初始条件的微小变化或外部扰动的高度敏感。
复杂系统中的微小变化可能会引起系统的巨大响应，这种响应可能是正向的也可能是负向的。
这种敏感性依赖使得复杂系统的行为具有不确定性，并且对系统的控制和预测提出了挑战。
例如，金融市场中的微小变动可能导致股市的剧烈波动，产生连锁反应和系统性风险。
四、新颖性新颖性是指复杂系统具有创新和自适应的能力，能够产生新的结构、新的行为和新的性质。
复杂系统中的组件通过相互作用和适应来创造新的组织形式和行为模式。
这种新颖性使得复杂系统具备了适应环境变化和创造新价值的能力。
例如，互联网的发展使得信息的传播和交流方式发生了革命性的变化，创造了新的商业模式和社会文化形态。
复杂系统具备自组织性、非线性、敏感性依赖和新颖性四大特征。
这些特征使得复杂系统具有高度的适应性、灵活性和创新性，但也带来了系统的不可预测性和不确定性。
因此，对于复杂系统的研究和管理需要采取系统思维和综合方法，以应对复杂性带来的挑战。
复杂系统的分类
复杂系统的分类
复杂系统是由许多相互作用的组件组成的系统，这些组件之间的相互作用和反馈导致系统的行为难以预测和理解。
复杂系统可以分为物理系统、生物系统和社会系统三类。
物理系统是由物质和能量组成的系统，包括天体系统、大气系统、地球系统、生态系统等。
这些系统的特点是具有多样性、非线性、不确定性和混沌性。
例如，天体系统中的行星运动、大气系统中的气候变化、地球系统中的地震和火山爆发等都是复杂的物理系统。
生物系统是由生物体和它们的环境组成的系统，包括生态系统、生物进化系统、神经系统等。
这些系统的特点是具有自组织性、适应性、多样性和复杂性。
例如，生态系统中的食物链、生物进化系统中的基因演化、神经系统中的神经元网络等都是复杂的生物系统。
社会系统是由人类和他们的社会环境组成的系统，包括经济系统、政治系统、文化系统等。
这些系统的特点是具有多样性、非线性、不确定性和混沌性。
例如，经济系统中的市场竞争、政治系统中的政治决策、文化系统中的价值观念等都是复杂的社会系统。
复杂系统是由许多相互作用的组件组成的系统，具有多样性、非线性、不确定性和混沌性等特点。
物理系统、生物系统和社会系统是复杂系统的三类代表，它们的研究对于理解和控制复杂系统的行为具有重要意义。
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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。
定义复杂系统（complexsystem）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&multi-scale）。
关于系统的分类（和复杂系统相关的系统）通俗的讲系统可以分为三类：a)简单系统simplesystem，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
简单系统又是可以控制的，可以预见的，可以组成的。
在管理学中，这种组织一般是出现在组织的初期，比如一个班级，抱着同样的目的，有同样的背景，组成了一个简单系统。
又如，排成一列的长队买票，也是一个简单系统。
b)随机系统randomsystem：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。
热力学研究的对象一般就是这样的系统。
这样的系统在社会中不多见，但是彩票就是随机系统的一个很好的例子。
c)复杂系统complexsystem：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。
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。
当然，管理学中，经常把一个公司看做是复杂系统，它兼有简单系统和随机系统的各种特征。
复杂性科学所感兴趣的正是最后一种有组织的复杂系统。
因为对于第一种系统来说，传统的牛顿力学范式的分析方法已经给出了这类系统行为的很好的解释。
而对于第二类系统，由于其元素数目太多，必然是元素间的耦合“失去”个性，从而能够用统计方法去研究，成为一种简单的系统。
所以，复杂系统的元素并不是多数就复杂，只用具有中等数目大小的系统才是一个有趣的系统，也才是一个复杂的系统。
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。
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都是使用这种自上而下的方法完成的，而将这种方法用于复杂系统的研究则很少提及。
首先，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，两者具有根本性的不同。
简单系统通常具有少量个体对象，它们之间的相互作用比较弱，或者具有大量相近行为的个体，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，但也不是越大越复杂。
另外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、生态系统中的动植物……，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。
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。
根据这个定义，我们不难总结出复杂系统的以下几个核心的特点：（1）中等大小数目的主体，通俗的讲也就是元素不能少，也不能太多。
对于一般的系统我们可以按照系统内个体的数目以及相互作用的强度进行分类，得到下面的图：a)简单系统b)无组织的复杂系统c)有组织的复杂系统说明：a)简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
b)无组织的“复杂”系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。
热力学研究的对象一般就是这样的系统。
c)有组织的复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。
复杂性科学所感兴趣的正是最后一种有组织的复杂系统。
因为对于第一种系统来说，传统的牛顿力学范式的分析方法已经给出了这类系统行为的很好的解释。
而对于第二类系统，由于其元素数目太多，必然是元素间的耦合“失去”个性，从而能够用统计方法去研究，成为一种简单的系统。
所以，复杂系统的元素并不是多数就复杂，只用具有中等数目大小的系统才是一个有趣的系统，也才是一个复杂的系统。
（2）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。
（3）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，而是先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。
面对这样的复杂系统，人们是如何进行分析和研究的呢？一种方法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”出来。
这就是圣塔菲（SantaFe）研究所研究复杂系统的主要方法。
我们不妨称这种方法为自下而上的“涌现”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，我们不妨称这种方法为“控制”方法。
下面我们用经济系统举例说明这两种方法的差异。
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的“涌现”出来，这些涌现出来的现象在很多方面还是客观反映真实经济系统的。
按照“控制”的观点，我们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，我们不难积累一些经验，这些经验就可以构成描述经济系统运作的规则。
然后，我们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。
我们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。
我们看到上面两种方法都可以有效的对复杂系统进行把握，然而他们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都是使用这种自上而下的方法完成的，而将这种方法用于复杂系统的研究则很少提及。
在这里，我们分两部分介绍研究复杂系统的这两种方法。
另外，非线性系统科学虽然不属于复杂性科学范畴（正相反，复杂系统一般都是非线性系统）。
1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类：简单系统，随机系统，复杂系统。
简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。