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| 內容簡介： |
内容简介：
本书以计算模型的设计和分析为主线，从方法理论、计算模型和应用案例3个方面介绍计算实验方法的知识体系，为该方法的理论研究与具体应用提供指导。书中所覆盖的课题包括计算实验的方法框架与系统平台，基础的计算模型（如状态自动机、马尔可夫模型、系统动力学、博弈模型、排队论等），经典的计算模型（如元胞自动机、糖域模型、社会生态系统模型等），以及不同领域的应用案例。
本书适用于复杂系统、社会计算、计算机仿真、计算实验等领域从事教学科研的师生以及相关的专业人员；也可供政府相关部门的决策者，从事社会学、经济学、组织学和管理学等领域的相关人员参考。
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| 目錄：
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目录
第1部分方法理论篇
第1章导言3
1.1复杂性科学3
1.1.1复杂系统的概念3
1.1.2复杂性科学研究的历史阶段7
1.2计算实验方法13
1.2.1计算实验的起源13
1.2.2计算实验的应用15
1.3本书的组织结构18
1.4重要的经典文献20
1.5小结22
参考文献22
第2章计算实验的理论基础25
2.1引言25
2.2复杂性的实验分析25
2.2.1计算实验的目的25
2.2.2计算实验的模式26
2.2.3计算实验的质量维度28
2.3系统的复杂性的规律29
2.3.1复杂性的成因分类29
2.3.2结构复杂性的规律分析31
2.3.3分布复杂性的规律分析34
2.4系统复杂性的解释38
2.4.1系统复杂性理论：解释38
2.4.2基于顺序逻辑的建模解释39
2.4.3基于反向逻辑的建模解释41
2.5小结43
参考文献44
第3章计算实验的方法框架45
3.1引言45
3.2现实建模46
3.3系统开发48
3.4实验执行50
3.5结果分析51
3.6模型评估53
3.7结果应用54
3.8小结55
参考文献56
第2部分计算模型篇
第4章基于数学变量的模型59
4.1引言59
4.2系统动力学59
4.2.1系统动力学概念59
4.2.2描述模型61
4.2.3模型示例64
4.2.4分析66
4.3博弈模型67
4.3.1博弈的概念67
4.3.2博弈中的行为推理69
4.3.3最佳应对与严格占优73
4.3.4动态博弈与进化博弈75
4.4排队模型78
4.4.1排队系统概述78
4.4.2单服务台排队系统81
4.4.3单级多服务台排队系统84
4.4.4多级多服务台排队系统85
4.4.5其他类型的排队系统86
4.5马尔可夫模型88
4.5.1基本概念88
4.5.2系统建模88
4.5.3模型示例89
4.5.4隐马尔可夫模型90
4.6小结93
参考文献93
第5章元胞自动机模型95
5.1引言95
5.2相关文献96
5.3元胞自动机的概念97
5.3.1定义97
5.3.2研究问题98
5.3.3概念和形式模型99
5.3.4元胞自动机的实现105
5.3.5分析107
5.4谢林隔离模型107
5.4.1背景介绍107
5.4.2模型设计108
5.4.3隔离实验109
5.5康威生命模型112
5.5.1人工生命112
5.5.2康威生命游戏113
5.6小结115
参考文献116
第6章多Agent系统模型118
6.1引言118
6.2相关文献119
6.3研究问题120
6.4概念模型设计120
6.4.1Agent121
6.4.2组织123
6.4.3环境123
6.4.4规则124
6.4.5定制124
6.5多Agent系统实现126
6.5.1如何感知126
6.5.2如何决策129
6.5.3如何行为130
6.5.4如何交互134
6.5.5如何协作135
6.6小结137
参考文献137
第7章人工社会：SugarScape139
7.1引言139
7.2基础的糖域模型140
7.2.1简单的糖域模型140
7.2.2糖域内的人工社会142
7.2.3Agent种群内的财富分布145
7.2.4Agent波浪的移动148
7.2.5邻居的社交网络149
7.3性别、出生与死亡151
7.3.1有性繁殖152
7.3.2生命进化论154
7.3.3人口的变化156
7.4文化与冲突158
7.4.1文化过程158
7.4.2朋友网162
7.4.3季节迁徙163
7.4.4战斗164
7.5糖与香料的交易169
7.6小结173
参考文献173
第8章社会生态系统：SLE模型175
8.1引言175
8.2社会学习演化模型：SLE176
8.2.1SLE框架176
8.2.2个体进化177
8.2.3组织演化179
8.2.4社会演化180
8.3社会生态的实验系统182
8.3.1总体框架设计182
8.3.2供应侧设计184
8.3.3需求侧设计187
8.3.4供需匹配设计189
8.4社群化制造的用例分析190
8.4.1社群化制造的概念190
8.4.2计算实验的参数初始化192
8.4.3计算实验案例193
8.5讨论197
8.6小结199
参考文献200
第3部分应用案例篇
第9章互联网的跨界影响力分析205
9.1引言205
9.2互联网影响评估方法（服务桥）206
9.2.1服务桥模型206
9.2.2供应侧的能力模型208
9.2.3需求侧的特征模型209
9.2.4服务桥的工作流程210
9.3计算实验系统构建212
9.3.1实验系统的运行机制212
9.3.2需求侧Agent模型的构建213
9.3.3供应侧Agent模型的构建213
9.4互联网对O2O产业的影响分析215
9.4.1案例研究215
9.4.2实验参数设置217
9.4.3实验过程分析219
9.5讨论与预测221
9.5.1互联网对销售行业的影响221
9.5.2互联网对金融行业的影响222
9.5.3互联网对制造行业的影响223
9.5.4互联网对医疗行业的影响223
9.6小结224
参考文献224
第10章新零售的跨界竞争力分析227
10.1引言227
10.2相关工作228
10.2.1跨界服务的概念228
10.2.2跨界服务分析方法229
10.2.3跨界服务的应用领域229
10.3基于价值链的跨界服务分析框架230
10.4新零售案例研究232
10.4.1传统电子商务的运作模式232
10.4.2传统电子商务的能力分析233
10.4.3新零售商实施策略235
10.5新零售实施策略的实验分析236
10.5.1计算实验系统设计236
10.5.2平台模式的策略实验238
10.5.3自营模式的策略实验240
10.6讨论243
10.7小结244
参考文献244
第11章O2O服务推荐策略的影响因素分析247
11.1引言247
11.2相关工作248
11.3基于反馈机制的O2O服务推荐框架249
11.4服务推荐策略设计251
11.4.1基于服务节点的服务策略（ServiceCF）251
11.4.2基于服务路径的服务策略（PathCF）253
11.4.3基于持续反馈的服务策略（O2OCF）255
11.5构建O2O服务推荐计算实验模型256
11.5.1系统环境模型256
11.5.2服务Agent模型257
11.5.3用户Agent模型258
11.6计算实验结果259
11.6.1计算实验的初始化259
11.6.2计算实验案例261
11.7小结265
参考文献265
第12章智慧矿山应急服务的实验研究268
12.1引言268
12.2研究背景和动机268
12.2.1研究背景268
12.2.2研究问题270
12.3基于计算实验的情境感知服务评估方法271
12.3.1情境感知服务策略的定制271
12.3.2计算机实验系统的构建272
12.3.3服务策略效果评估273
12.4煤矿环境感知服务的实现274
12.4.1不同的报警服务实现策略274
12.4.2不同的疏散服务实施策略275
12.5计算实验系统建模277
12.5.1系统实体模型277
12.5.2系统运行模型277
12.6服务策略实验评估279
12.6.1服务策略实验平台简介279
12.6.2服务策略实验案例280
12.7分析和讨论286
12.8小结286
参考文献287
第4部分总结与展望篇
第13章总结与展望291
13.1总结291
13.2展望292
参考文献295
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| 內容試閱：
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前言
近年来，随着互联网的普及、物联网的渗透、大数据的涌现以及社会媒体的崛起，产生了越来越多的工程复杂性与社会复杂性高度融合的具有不定性、多样性和复杂性特征的社会物理信息系统（cyberphysicalsocialsystems，CPSS）。CPSS的复杂性主要源于智能群体间的协调网络以及所受到的外部干预，其建模、有效控制和管理等问题正面临前所未有的挑战和发展机遇。计算实验为复杂系统的分析、推理、预测和控制提供了一种新颖的、可行的研究工具和手段，目前已经成功应用于很多领域，包括计算组织学、计算社会学、计算流行病学、计算经济学等。
20世纪末，复杂性科学兴起。这一新兴科学不仅是系统科学的前沿，而且是整个科学体系的前沿，因此有人称其为21世纪的科学。面对生命系统、互联网系统、社会系统、经济系统等复杂的系统，复杂性科学放弃了还原分解的方法，选择了一种自下而上的综合集成方法。复杂性科学强调复杂系统是由大量自治个体构成的，其基本思路就是通过观察现实的复杂系统，抽象出每个个体所遵循的简单规则，构建出这些简单个体的模型，并让它们相互作用，从而观察整体作用的涌现结果，最后通过观察涌现属性找到规律，并用这些规律解释和理解现实系统中的宏观现象。
自然科学非常强调科学实验，然而对于很多复杂系统而言，由于经济、法律、伦理等方面的限制，传统实验方法几乎不可能实现。在这种背景下，计算实验方法开辟了一条认识、理解和干预复杂系统的新路。基于计算实验，人们可以研究现实系统在信息世界中的数字孪生，通过修改系统所遵循的规则、参数，从而进行各种各样的系统实验。短短几十年的发展，复杂性科学已经成为一个热门的研究领域，计算实验方法已经广泛应用于经济学、社会学、生态学、环境学、组织理论、语言起源、文化传播等广阔的领域。
计算实验方法作为复杂性科学研究的一种主要手段，集成了计算机科学、社会科学、系统科学、计算机模拟技术、多Agent系统技术、人工智能技术等诸多学科。尽管科研人员付出了很多努力，目前计算实验方法还不能算是一套成熟的体系，也没有一套完整成形的理论，其理论发展和实际应用之间还存在着巨大的差距。为了能够对解决该问题有所帮助，本书梳理了计算实验方法的来龙去脉，希望帮助读者构建起计算实验方法的完整知识体系，从而为后续的方法应用奠定坚实的基础。本书的内容包括方法理论、计算模型和应用案例三个方面，重点回答三个问题：计算实验方法的系统框架是什么、计算实验方法的核心技术是什么，以及计算实验方法如何实现领域应用。
本书的内容基于我们多年的研究成果。在研究过程中，先后得到了天津大学2019年研究生创新人才培养项目（YCX19057）、国家自然科学基金项目基于知识图谱的云制造服务跨界融合关键技术研究（61972276）、国家自然科学基金项目社会移动云环境下的App自主协同及个性化混搭机制研究（61572350）、国家重点研发计划健康养老跨界服务应用示范（SQ2017YFB1401200）、河南省科技创新杰出青年支持计划企业协同服务系统的自主进化机制研究（174100510008）的支持。在这些课题的支持下，我们进行了有关计算实验方面的研究和开发工作，取得了一些初步的成果，希望通过本书与广大科技人员和读者交流与共享，从而推动计算实验方法与其他科学领域的交叉融合与发展。
需要强调的是，本书凝聚了计算实验领域很多研究人员的工作成果，在此感谢他们为计算实验方法的发展所做出的显著贡献。特别感谢天津大学智能与计算学部的冯志勇教授与陈世展副教授在百忙之中抽出时间审阅了全书，提出了很多有价值的修改意见，这对于全书的形成至关重要。尤其要感谢中国地质大学（北京）的研究生周德雨，全程参与了本书的撰写、修订、校对和作图等工作，为书稿的最终出版付出了非常多的时间和精力，祝愿她早日学业有成。
此外，本书的完成还要感谢天津大学服务计算与数据科学实验室的研究生徐砚伟、陈红旗、张璐、张瑜芳、陆敏、杨玉莹、侯佛之、王渐旭、周显、王颖、于慧雪、汪步鹏和冯轶然，他们为本书的勘误付出了大量的时间和精力；感谢我的历届研究生高佳佳、郭耀丹、皇甫帅、陈召杰、王纪才、韩红芳、施曼等，他们为本书的实验设计和代码实现进行了大量辛苦的工作。在撰写本书的过程中，我们参考了大量国内外相关文献，在此对每位专家学者表示感谢。
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏、错误与片面性，恳请读者不吝赐教。
薛霄
天津大学智能与计算学部
天津大学新媒体研究院
2019年10月
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