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。


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，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，每周六中午12点更新，今日更新第5节课，主题为“人工社会建模（下）”。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。




课程简介




工具善其事，必先利其器。“多Agent系统（MAS）”是人工社会建模的主流工具，可以用来对各种感兴趣的自然和社会现象进行模拟推演。在建模中，元胞自动机中的元胞不可以移动，更适合模拟空间上的模式；而多Agent模型更擅长模拟空间上的运动动态，相互作用的方式也更灵活。我们可以通过控制成千上万的Agent个体，来很好地模拟随时间发展的复杂系统。本节将介绍个体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。





课程大纲




  • Agent的体系架构

  • 学习与适应性

  • 多Agent系统架构

  • 合作与协商

  • 经典的糖域模型





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。
E-mail: jzxuexiao@tju.edu.cn
Homepage：http://cic.tju.edu.cn/faculty/xuexiao/index.html



复杂系统的计算实验方法系列课程/每周更新

持续报名中


课程大纲：


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


课程适用对象

  1. 社会学、经济学、组织学和管理学等相关研究领域的研究者

  2. 对复杂系统演绎分析工具感兴趣的研究者

  3. 对复杂系统理论落地应用感兴趣的探索者


报名信息

报名（长期有效）：

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购课链接：https://campus.swarma.org/course/3441


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。

详情请点击：
面向应用的复杂系统建模实战 | 系列课程上线


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