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复杂科学与组织管理

分类:创业学院  时间:2016-09-19  编辑:夜衣人

  目前复杂科学研究中所用的理论工具主要是微分方程和形式逻辑,今后似应努力掌握以下一些工具。

  在不确定条件下的决策技术 包括定性变量的量化(多维尺度、广义量化等)、经验概率的确定(数据挖掘、数据库中的知识发现、智能挖掘等)、主观概率的改进、案例研究与先验信息的集成等。

  综合集成技术 包括系统的结构化、系统与环境的集成(全局和局部)、人的经验与数据的集成、通过模型的集成、从定性到定量的综合集成等。

  整体优化技术 包括目标群及其优先顺序的确定、巨系统的优化策略(分隔断裂法、面向方程法、多层迭代法、并行搜索法等)、优化算法(线性规划、目标规划等)、离线优化与在线优化、最优解与满意解的取得等。

  计算智能 包括演化计算(例如遗传算法、演化策略、演化规划、遗传程序设计等)、人工神经网络(例如EBP型、竞争型、自适应共振型、联想记忆型等)、模糊系统等。

  非线性科学 目前非线性科学已由传统的动力系统理论(稳定性和分叉理论、混沌、孤子)和统计力学(分形、标度)延伸到多尺度、多体,以及非平衡系统中的复杂和随机现象的研究。而对非线性科学的压倒一切的挑战就是:对远离平衡的多体系统中的自组织结构的形成和功能确认其关键的范式。

  数理逻辑 即数学化的形式逻辑,包括经典谓词逻辑、广义数理逻辑(例如模型论、公理集合论、证明论、递归论等)、多值逻辑、模态逻辑、归纳逻辑等。

  计算机模拟 它是十分重要的手段,目前已广泛用于复杂科学的研究。其中比较着名的有人工生命(artificial life)、元胞自动机(cellular automata)、竞争与合作(co-opetition)、大群模拟工具(swarm simulation toolkit)等。

  复杂科学在组织管理中的应用前景

  复杂系统的范围很广,涉及工程、生物、经济、管理、军事、政治、社会等各个方面。对复杂系统的研究将有助于人们了解其发展规律及动因,以便更好地进行适应与调控。例如运用复杂科学的原理研究组织管理问题,将组织的形成与进化看成是系统内部各组元相互作用及系统与环境相互作用的结果,就可以得出一些颇有新意的观点,现举例概述如下。

  1.群体决策

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