导语


随着社会、企业、经济、贸易、交通、生态等各个层面的复杂性挑战层出不穷，面对真实的复杂系统问题，怎样利用计算工具建模分析、推演预测、指导决策？


理论技术发展催生“计算实验”的新方法——它能够融合大数据、机器学习、复杂网络、多主体模拟等，为解决复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题新型等问题提供新的且更加有效计算理论和手段。经过十余年的发展，已成为分析复杂系统的主流方法之一。


集智学园特别邀请到天津大学智能与计算学部的薛霄教授，设计“复杂系统的计算实验方法”系列课程，从原理、模型和应用三方面讲授怎样利用计算实验来对具体的复杂系统建模，帮助大家建立模型思维，掌握计算实验这一复杂系统分析利器。


本系列课程为周更课程，已上线三节，欢迎对复杂系统建模和计算实验方法感兴趣的朋友报名加入。特别提醒：我们组建了主题微信交流群，方便大家交流探讨，薛霄老师在群内答疑。请报名的小伙伴，在报名页面找到并添加助教微信，邀你入群。



我们需要承认研究复杂系统是一件极具挑战性的工作。在真实世界中，我们面对的可能是如下问题：

  1. 大数据时代，在地缘政治中，如何推演国家间竞合博弈策略的结果？

  2. 如何构建智能社会的运行与优化理论，为智能社会治理提供支持？

  3. 如何对社会经济系统进行推演、试错和评估，为政策评估提供技术支撑？

这类问题的本质是如何在信息-物理-社会三元空间集成的复杂系统中，分析其运行、演化以及干预措施。要得到科学的解决方案，需要我们站在系统的角度，去看待这个由相互关联和相互作用的多个元素（或子系统）所组成的具有特定功能的有机整体。在这个过程中，复杂性科学给了我们理论支撑，但是我们具体的落地工具在哪里？一个分析利器就是计算实验。

什么是计算实验？一个准确的定义，计算实验是为解决复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题提供新的且更加有效计算理论和手段。你可以理解为以计算机语言作为个体和规则的描述方法，以CPU和内存作为复杂系统生存和活动的介质，在信息空间中培育出人工的复杂社会系统，从而进行实验研究。

计算实验的多学科交叉

我们为什么需要计算实验？与传统的分析方法相比，独特在哪里？一大特点就是实验。实验是从事科学研究所必备的手段，但是面对涉及人和社会因素的系统，传统的实验方法通常难以实施，如果希望科学地分析复杂系统，必须另辟蹊径，计算实验应运而生。

经过十余年的发展，计算实验方法已成为分析复杂系统的主流方法之一，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。在反事实思维基础上，针对在相同条件（因）下，对复杂系统中未曾发生的事情（果）的一种因果推演。计算实验通过将“反事实”算法化，成为解决复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题新型计算理论和手段。

作为一种科学研究的方法论，计算实验已经应用于一些风险较大、成本较高或者现实中无法进行直接实验的系统研究，包括智能交通系统、战争模拟系统、社会经济系统、生态环境系统、生理/病理系统、政治生态系统等。一旦建立了复杂系统的“计算实验室”，那么你就可以在其中扮演“上帝”角色，在这个实验室中进行复杂系统的各种各样的研究工作，甚至包括一些压力测试或者极端测试。

随着研究者对于计算实验方法日益关注，它正在众多交叉学科领域发挥着越来越重要的作用，例如计算经济学、计算金融学、计算政治学、计算社会学、计算组织学、计算流行病学等。


卡尔·雅斯贝思曾说：“人如果不想垮掉，就必须面对虚无。”计算实验就是一门将“虚无”科学地变为“现实”的学问。所以，“人如果希望准确，就必须计算实验”！




课程介绍




为了帮助大家构建起关于复杂系统的计算实验方法完整的知识体系，在本系列课程中，将以计算实验方法的理论框架为主线，从原理、模型和应用三个方面介绍计算实验方法，带大家领略计算实验方法在复杂系统分析应用中的独特魅力，从揭示市场规律的“糖域模型”到探究种族隔离原因的“谢林模型”，从理解经济复杂性的“人工股市”到预测疫情扩散的“流行病模型”，从探寻客户流失原因的“虚拟淘宝”到与现实世界互动的“无人驾驶策略训练”。相信可以为该领域的研究者和应用者提供许多有益的启发和帮助。




课程大纲




  1. 计算实验是什么？（9月4日直播）
让学生对于计算实验方法有一个初步的整体认识，为后续课程做铺垫

  1. 计算实验的方法框架（已上线）
说明计算实验方法的概念起源与发展脉络，涵盖老三论、新三论、人工社会、数字孪生等领域，进而引出了计算实验的独到之处与方法框架

  1. 人工社会建模（上）（已上线）
讲述模型的基本概念与构建原则，并系统讲述了基于数学变量的模型与人工社会模型

  1. 人工社会建模（中）（已上线）
采用自下而上的视角，系统讲述简单的元胞自动机在模型构建领域的神奇功效

  1. 人工社会建模（下）（9月11日上线）
介绍个体Agent的体系架构与学习机制，多Agent系统架构以及协作机制，并以“糖域模型”为例，介绍人工社会建模的详细步骤

  1. 如何构建实验系统？（9月18日上线）
介绍“人工社会实验室”的开发机制，并以“社会治理”具体实例来解释开发流程

  1. 如何设计实验方案？（9月25日上线）
具体阐述如何对计算实验进行合理的设计，尤其是计算实验数值如何能够符合真实规律

  1. 如何进行实验分析？（10月2日上线）
从三个层面介绍实验分析：过程分析、情景分析与假设分析

  1. 如何进行实验验证？（10月9日上线）
按照计算实验的运行流程，主要介绍结构验证、数据验证与结果验证

  1. 计算实验的挑战与展望（10月16日上线）
介绍计算实验所遇到的挑战和发展前景，以及如何与各种涌现出来的新技术进行结合




讲师介绍




薛霄，天津大学智能与计算学部教授、博导。主要研究方向为服务计算、计算实验、群体智能。工作以来，先后获得省科技创新杰出青年(省杰青), 省高校科技创新人才，省高校青年骨干教师，省高校学术带头人等荣誉称号。ICSOC 2021 Publicity Chair；CNCC 2021 General Track Chair; ICSOC 2019 Workshop Chair；ICSS 2019 Publication Chair；ICWS, ICSOC, ICSS, NCSC等学术会议历年PC成员；TII, TSC, IJPR, IoT, TIOT, JNCA, FGCS, TSMC, TKDE等知名国际期刊审稿专家。近年来，主持与参与科研项目包括国家重点研发、国家自然基金重点、国家自然基金面上、国家特区创新项目、省级重大课题20多项；以第一作者在IEEE Trans等顶级期刊与会议上发表论文50多篇，并获得ICWS 2020最佳论文奖（服务计算Top 1会议）；出版著作《复杂系统的计算实验方法》，是国内第一本对计算实验方法进行系统化梳理的专著。获省自然科学二等奖2项（均排名第一）、省决策成果二等奖1项（排名第一）、省优秀学术著作一等奖1项（独著）。

E-mail: jzxuexiao@tju.edu.cn

Homepage：http://cic.tju.edu.cn/faculty/xuexiao/index.html





课程目的




重点回答三个问题：

  1. 计算实验方法的系统框架是什么

  2. 计算实验方法的核心技术是什么

  3. 计算实验方法如何实现领域应用





学完本课程，你能做到




  1. 熟悉计算实验的起源和发展脉络

  2. 理解计算实验的方法框架：人工社会建模、实验系统构建、实验设计、实验分析与实验验证等

  3. 熟悉计算模型的构建思想，会根据实际问题建立计算模型，并进行简单的分析

  4. 掌握计算实验的实现路径，可以用repast软件实现小型的模拟程序





课程适用对象




  1. 对复杂系统理论落地应用感兴趣的探索者

  2. 对复杂系统演绎分析工具感兴趣的研究者

  3. 社会学、经济学、组织学和管理学等相关研究领域的研究者





对学员的基本要求




我们希望你：

  1. 在个人领域具备一定知识积累，可以更好地将计算实验工具应用到自己的研究工作中

  2. 具备一定的思考、探索和科研能力





报名信息




一、学费

本课程学费 899 元，早鸟价 699 元。早鸟价持续至10月31日，可开发票。


二、参与方式

此次系列课程为周更课程，共计 10 节，每周六中午 12 点更新。可通过访问课程链接看课。

购课与看课地址：
https://campus.swarma.org/course/3441

付费学员有专用微信群（购课后可通过二维码加助教微信），老师在群里互动答疑。

根据实际学习反馈，可能会有加更课程哦~


三、报名途径

扫描下方二维码可购买课程：

扫码付费报名课程

说明：

  • 支付宝与微信支付均可付费；

  • 付费后，请在课程详情页面，扫码二维码填写“学员登记表”，填表结束后，会弹出课程助教微信二维码，添加助教微信，即可加入课程交流群，与老师同学互动；

  • 本课程可开发票。


        



复杂系统的计算实验方法相关参考资料




参考书籍

薛霄 著.复杂系统的计算实验方法-原理、模型与案例，科学出版社，2020年9月.
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。

推荐资料

  1. 王飞跃. “计算实验方法与复杂系统行为分析和决策评估.” 系统仿真学报 16.5 (2004): 893-897.
  2. Xue, Xiao, et al. “Service Ecosystem: A Lens of Smart Society.” arXiv preprint arXiv:2008.03418 (2020).
  3. Xiao, Xue, et al. “Complexity analysis of manufacturing service ecosystem: a mapping-based computational experiment approach.” International Journal of Production Research 57.2 (2019): 357-378.
  4. Xue, Xiao, et al. “Social learning evolution (SLE): computational experiment-based modeling framework of social manufacturing.” IEEE Transactions on Industrial Informatics 15.6 (2018): 3343-3355.
  5. Xue, Xiao, et al. “A computational experiment-based evaluation method for context-aware services in complicated environment.” Information Sciences 373 (2016): 269-286.
  6. Lim, Soo Ling, and Peter J. Bentley. “How to be a successful app developer: Lessons from the simulation of an app ecosystem.” Acm Sigevolution 6.1 (2012): 2-15.
  7. 复杂系统的计算实验方法的重要经典文献推荐：https://pattern.swarma.org/path?id=137




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