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第1章 复杂系统的基本分析1

1.1 复杂性2

1.1.1 自然界的复杂性2

1.1.2 复杂性的基本概念2

1.2 工业管理过程的复杂性9

1.2.1 从工业经济看工业管理的复杂性9

1.2.2 从制造过程看工业管理的复杂性9

1.2.3 工业管理的发展趋势——自组织化10

1.3 复杂系统的控制与决策14

1.3.1 复杂系统管理方法14

1.3.2 复杂管理信息的集成化和智能化16

参考文献26

第2章 复杂系统的分形自相似分析与建模27

2.1 复杂系统的自相似过程27

2.1.1 什么是自相似27

2.1.2 自相似的模拟29

2.1.3 分形几何的特征30

2.2 复杂系统的分形建模技术32

2.2.1 分形几何的产生和意义32

2.2.2 分形的定义33

2.2.3 分维的计算35

2.2.4 分形时间37

2.2.5 分形几何学的应用37

2.3 分形在工程系统中的自相似分析与建模38

2.3.1 股票价格的预测模型38

2.3.2 企业需求的预测41

2.3.3 符合分形原理的企业供应链的管理43

2.3.4 其他预测问题的应用45

参考文献47

第3章 复杂系统的元胞自动机自组织分析与建模49

3.1 元胞自动机与自组织过程49

3.1.1 什么是自组织过程49

3.1.2 元胞自动机的自组织51

3.1.3 模拟自组织过程53

3.2 复杂系统的元胞自动机建模技术55

3.2.1 “生命的游戏”56

3.2.2 元胞自动机的基础57

3.2.3 元胞自动机的自组织建模方法64

3.2.4 元胞自动机的应用领域67

3.3 元胞自动机在工程系统中的自组织化分析与建模69

3.3.1 城市交通信号自组织控制模型69

3.3.2 结构拓扑的自组织进化75

3.3.3 股票市场投资行为的模拟81

3.3.4 交通流中多自主体人员行为的模型86

参考文献91

第4章 复杂系统的遗传进化分析与建模94

4.1 遗传算法与进化过程94

4.1.1 进化算法的概述94

4.1.2 遗传算法的决策机理96

4.2 复杂系统的遗传算法建模技术97

4.2.1 遗传算法的概貌97

4.2.2 单纯型遗传算法99

4.2.3 模式定理（schemata theorem）104

4.2.4 遗传算法的有关操作规则和方法106

4.3 遗传算法在工程系统中的进化分析与建模111

4.3.1 财务规划问题的解法111

4.3.2 非线性强制振动解的解法113

4.3.3 无序加工调度118

4.3.4 港口投资辅助决策122

参考文献127

第5章 复杂系统的神经网络自适应分析与建模129

5.1 神经网络与自适应分析概述129

5.1.1 什么是自适应过程129

5.1.2 神经网络的适应性模拟130

5.1.3 企业的自适应管理131

5.2 复杂系统的神经网络建模技术135

5.2.1 神经网络的概述135

5.2.2 神经网络的主要特点137

5.2.3 细胞元模型139

5.2.4 神经网络模型142

5.2.5 神经网络的学习146

5.2.6 多层前向神经网络（BP网络）152

5.2.7 典型反馈网络——Hopfield网络163

5.2.8 基于概率学习的Boltzmann机模型168

5.3 神经网络在工程系统中的自适应分析与建模174

5.3.1 非线性系统的识别174

5.3.2 案例挖掘的神经网络决策184

5.3.3 新产品和改型产品成本估计的模型190

5.3.4 企业破产预测194

参考文献202

第6章 复杂系统的人工生命模型分析204

6.1 复杂系统的人工生命分析204

6.1.1 人工生命的特征204

6.1.2 人工生命的自繁衍206

6.1.3 人工生命的适应性207

6.1.4 人工生命的自组织209

6.1.5 人工生命技术的本质211

6.2 人工生命的方法212

6.2.1 人工生命的进化模型212

6.2.2 L系统与形态生成模型218

6.2.3 人工生命的研究内容归纳221

6.3 人工生命在工程系统中的分析与建模224

6.3.1 金融证券市场分析决策中的应用225

6.3.2 计算机动画227

6.3.3 提速因特网228

参考文献231