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复杂性科学与复杂系统理论的优化

【摘要】:一般情况下,系统的复杂性指的是系统结构的复杂性、系统性能的复杂性、组成系统个体的复杂性以及个体和个体之间相互作用的复杂性。复杂系统体现出的特征,相对于成分而言是一种质的变化,这种质的变化称为涌现性。对复杂系统的研究中最为著名的是美国圣塔菲研究所的学者霍兰于1994年提出的复杂适应系统理论。该理论的基本思想指出,复杂性科学,实质上是一门关于涌现的科学。

关于复杂系统理论及其复杂性的研究于20世纪70年代兴起,复杂系统指的是这样一类系统,它由众多的具有很高的智能性和自适应性的异质性主体组成,系统的整体行为与特征无法用单一个体或要素的行为和特征来解释。

一般情况下,系统的复杂性指的是系统结构的复杂性、系统性能的复杂性、组成系统个体的复杂性以及个体和个体之间相互作用的复杂性。系统性能的复杂性是指系统输出变化的复杂性,它是复杂系统的标志,而结构和元素的复杂性是形成复杂系统的内在动力。一个系统是由各个成分(个体或者子系统)所组成的,成分和成分之间按某种规则组合起来,这种组合方式的总和称为系统的结构。复杂系统体现出的特征,相对于成分而言是一种质的变化,这种质的变化称为涌现性。涌现性实际上是一种规模效应,系统的特征并不是由各个成分的特征线性叠加而成。

对复杂系统的研究中最为著名的是美国圣塔菲研究所(Santa Fe Institute,SFI)的学者霍兰于1994年提出的复杂适应系统(Complex Adaptive Systems,CAS)理论。该理论的基本思想指出,复杂性科学,实质上是一门关于涌现的科学。复杂适应系统中的成员,即主体(agent),具备适应性,能与环境和其他主体进行交流,并“学习”和“积累经验”,从而改变自身的结构和行为方式,这是系统演化进化的动因。正是这种演进,造成了系统的涌现。