简介：为了探索复杂适应系统的演化、涌现规律,介绍了一个自主开发的数字人工生命模型:Au-tolife,并在该系统上完成了一系列计算机仿真试验.Autolife中的数字生命都可以看作自主决策的Agent,它们用有限自动机建模;同时程序允许Agent通过变异和繁殖而完成开放式的进化.在该模型的基础上,本文主要针对Autolife涌现出来的数字生命个体行为、群体行为进行了论述,并着重讨论了组织的生成、社会性寄生、自修复等现象.数字人工生命模型Autolife中的丰富隐喻可以用于总结一般复杂适应系统的规律,包括:个体为了提高自身的适应性会把决策行为推到混沌的边缘;不同的环境会造就Agent的不同群体适应性动态行为;当系统中Agent间的交互出现因果闭圈的时候,组织会自发涌现,并且它们会展现出创生、演化、灭亡的必然发展规律.

简介：经济系统是一个由大量自由买卖主体构成的复杂适应系统,可以用基于Agent的计算经济学(Agent-basedComputationalEconomics,ACE)方法进行研究.本文提出了一个自主开发的ACE系统:SIMECO模型.用CRA(Classifiers,Rules,Actions)三层结构对Agent建模可以得到比传统基于简单固定规则的ACE模型更丰富的涌现行为,包括社会分工的自发形成、价格围绕某一固定区间动态波动、流的自发出现并增长.进一步,计算机模拟实验中还形成了由集体大规模Agent自发的交易行为导致的交易网络之上的商品流,它会伴随着系统的进化而不断增强,并使得SIMECO中的大量Agent能更好地适应多变的环境.