前言 1
第1章 绪论 1
1.1 古今系统思想概述 1
1.2 系统科学的形成和发展 4
1.2.1 科学技术背景 4
1.2.2 40年代到60年代的形成和发展 5
1.2.3 70年代到80年代的发展 8
1.2.4 80年代以来的发展 9
1.2.5 系统科学在中国的发展 10
1.3 系统科学的体系结构和重要地位 12
第2章 基本概念与方法 17
2.1 系统、结构、层次 17
2.1.1 系统 17
2.1.2 结构与子系统 18
2.1.3 整体与涌现性 20
2.1.4 层次 22
2.1.5 系统的分类 23
2.2 环境、行为、功能 23
2.2.1 系统的环境 23
2.2.2 系统的边界 24
2.2.3 开放性与封闭性 25
2.2.4 系统的行为 25
2.2.5 系统的功能 26
2.3 状态、演化、过程 27
2.3.1 系统状态 27
2.3.2 系统的演化 29
2.3.3 系统与过程 30
2.4.1 系统方法的哲学基础 31
2.4 系统方法论 31
2.4.2 还原论与整体论相结合 32
2.4.3 定性描述与定量描述相结合 34
2.4.4 局部描述与整体描述相结合 35
2.4.5 确定性描述与不确定性描述相结合 35
2.4.6 系统分析与系统综合相结合 36
2.5 模型方法 36
2.5.1 模型与原型 36
2.5.2 数学模型 37
2.5.3 基于计算机的模型 39
第3章 连续动态系统 41
3.1 连续动态系统的数学描述 41
3.1.1 线性动态系统 41
3.1.2 非线性动态系统 44
3.2.1 状态空间与参量空间 47
3.2 轨道、暂态、定态 47
3.2.2 暂态与定态 48
3.2.3 初态与终态 50
3.3 稳定性 51
3.3.1 动态系统的稳定性问题 51
3.3.2 稳定性的数学定义 52
3.3.3 定态的稳定性 54
3.3.4 线性系统的稳定性 57
3.3.5 非线性系统的稳定性 58
3.4 吸引子与目的性 61
3.4.1 吸引子 61
3.4.2 吸引域 63
3.4.3 系统的相图 64
3.5.1 非线性系统的自激振荡 66
3.5 周期运动与回归性 66
3.5.2 极限环分析 68
3.5.3 他激振荡 69
3.5.4 回归性与非游荡集 71
3.6 分岔 72
3.6.1 结构稳定性 72
3.6.2 分岔 73
3.6.3 1维系统的典型分岔类型 74
3.6.4 多维系统的典型分岔类型 77
3.6.5 逐级分岔序列与多样性 79
3.7 突变 80
3.7.1 渐变与突变 80
3.7.2 初等突变的基本类型 81
3.7.3 尖拐突变 81
3.7.4 参量空间的相图分布 84
3.8 连续混沌 86
3.8.1 洛伦茨方程 87
3.8.2 勒斯勒尔方程 88
3.8.3 达芬方程 89
3.8.4 混沌的特点 90
3.9 过渡过程特性 91
第4章 离散动态系统 95
4.1 离散映射与离散动力学 95
4.1.1 离散映射 95
4.1.2 自动器网络模型 97
4.1.3 符号动力学 101
4.2 离散混沌 103
4.2.1 周期倍化通向混沌 103
4.2.2 倒分岔、窗口 106
4.2.3 2维埃农迭代 108
4.2.4 混沌的特征 113
4.3 几种自动器网络模型 117
4.3.1 元胞自动机 117
4.3.2 布尔网络 122
4.3.3 神经网络 125
4.3.4 L-系统 128
4.4 遗传算法 131
4.4.1 遗传算法的基本概念 131
4.4.2 遗传算法的实现 133
4.4.3 模式定理和积木假说 137
4.4.4 遗传算法的实例 140
5.1.1 随机过程 145
5.1 随机过程与随机涨落 145
第5章 系统的随机性 145
5.1.2 随机涨落 148
5.2 主方程和福克尔-普朗克方程 152
5.2.1 随机行走模型及其主方程 152
5.2.2 福克尔-普朗克方程 155
5.2.3 福克尔-普朗克方程的定态解 157
5.2.4 主方程与福克尔-普朗克方程的研究思路 159
5.3 随机网络模型 160
5.3.1 整体建模框架 160
5.3.2 开关网络模型 162
5.3.3 开关网络模型的应用 169
第6章 系统的自组织 173
6.1 自组织与他组织 173
6.1.1 组织 173
6.1.2 他组织 174
6.1.3 自组织 176
6.2 两种有序原理 180
6.2.1 序的一般概念 180
6.2.2 对称性与有序 182
6.2.3 两种有序 185
6.2.4 有序与系统演化 188
6.3 自组织理论 189
6.3.1 耗散结构形成的条件 189
6.3.2 自组织的状态描述 192
6.3.3 役使原理 194
6.4 自组织的几种形式 196
6.4.1 生物学简单回顾 197
6.4.2 自创生 198
6.4.3 自复制 199
6.4.4 自生长 200
6.4.5 自适应 201
第7章 简单巨系统 203
7.1 简单系统与简单巨系统 203
7.1.1 简单系统 203
7.1.2 简单巨系统 206
7.2 熵——简单巨系统的基本概念 208
7.2.1 玻尔兹曼熵 208
7.2.2 概率测度熵 210
7.2.3 简单巨系统熵定义 211
7.2.4 简单巨系统熵对系统的描述 213
7.3 数学模型 213
7.3.1 唯象方法：宏观唯象演化模型 214
7.3.2 微观方法：分析微观作用建立模型 218
7.3.3 统计物理方法：统计静态模型 220
7.3.4 随机层次方法：随机层次演化模型 222
7.4 系统演化的分析方法 224
7.4.1 微扰论——渐变分析方法 225
7.4.2 平均值分析——变量相关性讨论 228
7.4.3 算子结构分析 232
7.5 简单巨系统理论的应用 234
7.5.1 建立模型 236
7.5.2 分析计算、结果讨论 243
7.5.3 启发 246
第8章 复杂适应系统理论及其应用 249
8.1 CAS理论的基本观点和概念 249
8.1.1 圣菲研究所和CAS理论的产生 249
8.1.2 CAS理论的核心思想——适应性造就复杂性 252
8.1.3 CAS理论的基本概念 253
8.1.4 CAS理论的主要特点 257
8.2 个体怎样适应和学习 260
8.2.1 刺激-反应模型 260
8.2.2 适应度的确认和修改 263
8.2.3 新规则的产生 264
8.3 从个体到全局——回声模型 266
8.3.1 位置和资源 266
8.3.2 回声模型的基本框架 267
8.3.3 回声模型的扩充 268
8.4 CAS理论的实现——SWARM的功能和应用 270
8.4.1 SWARM的建模方法 270
8.4.2 基于SWARM的模型实例 271
8.5 CAS理论的应用 292
8.5.1 CAS理论的主要应用领域 292
8.5.2 CAS理论的进一步发展 293
第9章 开放的复杂巨系统 297
9.1 关于复杂性 297
9.2 把复杂性当作复杂性处理 299
9.3 开放的复杂巨系统 302
9.3.1 巨系统 302
9.3.2 复杂巨系统 303
9.3.3 开放的复杂巨系统 304
9.3.4 几类典型开放的复杂巨系统 305
9.3.5 社会——开放的特殊复杂巨系统 307
9.4 从定性到定量综合集成方法 310
9.4.1 综合集成方法的提出 311
9.4.2 综合集成方法的特点 313
9.5.1 综合集成研讨厅体系结构 316
9.5 综合集成研讨厅体系 316
9.5.2 总体设计部 318
第10章 技术科学层次的系统科学 321
10.1 引言 321
10.2 控制论 322
10.2.1 控制问题 322
10.2.2 控制任务 324
10.2.3 控制方式 325
10.2.4 控制系统 328
10.2.5 建模与辨识 331
10.2.6 控制论面临的挑战 333
10.3 运筹学 334
10.3.1 从物理到事理 334
10.3.2 运筹问题 335
10.3.3 运筹模型 337
10.3.4 运筹数学 338
10.3.5 运筹学的软化 339
10.4 信息论 340
10.4.1 信息与系统 340
10.4.2 什么是信息 342
10.4.3 信息的度量 343
10.4.4 通信理论 345
10.4.5 信息论的拓广 350
第11章 系统科学的工程技术 353
11.1 系统工程的发展和应用 353
11.1.1 实践需要系统工程技术 353
11.1.2 系统工程的发展和应用 355
11.2 系统工程方法论 357
11.2.1 霍尔和切克兰德的系统工程方法论 358
11.2.2 并行工程方法学 361
11.3 系统建模、仿真与分析 364
11.3.1 系统建模方法 364
11.3.2 系统仿真方法 366
11.3.3 系统分析方法 369
11.4 系统评价与决策 371
11.4.1 系统评价与决策的复杂性 371
11.4.2 决策过程与决策问题 373
11.5 应用实例 375
11.5.1 宏观经济智能决策支持系统的研究和开发 375
11.5.2 洞庭湖治理问题的研究 378
结语 385
注释与参考文献 389
后记 399
索引 401