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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K

作者:Fages, Francois 编

出品人:

页数:166

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 79.04

装帧:平装

isbn号码:9783540898115

丛书系列:

图书标签:

• 约束编程
• 约束满足问题
• 人工智能
• 优化
• 算法
• 逻辑编程
• 计算机科学
• SAT求解器
• CP求解器
• 建模

《现代系统工程中的复杂性管理与创新方法》 导言：应对二十一世纪工程挑战的系统性视角 在当今快速演进的技术和经济环境中，工程项目和复杂系统的规模、相互依赖性和不确定性达到了前所未有的水平。传统的、线性的、孤立的工程方法已无法有效应对这些挑战。本书《现代系统工程中的复杂性管理与创新方法》旨在提供一套全面的理论框架和实用的工具集，用以系统化地理解、建模、设计和优化那些涉及众多异构组件和动态环境的复杂系统。我们不再将复杂性视为需要消除的障碍，而是将其视为创新的潜在源泉，并专注于如何驾驭这种内在的复杂性以实现鲁棒性、适应性和性能的最大化。 第一部分：复杂系统的基础理论与建模范式 本部分深入探讨了复杂系统的本质特征，并介绍了描述和分析这些系统的基础数学和概念工具。 第一章：复杂性的多维度刻画 本章首先界定了“复杂性”在工程语境下的精确含义，区分了混乱（Chaos）、复杂（Complexity）和简单（Simplicity）。我们探讨了复杂系统的关键属性：涌现性（Emergence）、非线性动力学（Non-linear Dynamics）、自组织（Self-organization）和适应性（Adaptivity）。重点分析了如何使用信息论度量（如描述长度、有效信息量）和拓扑学指标（如网络中心性、集聚系数）来量化系统的结构复杂性。 第二章：网络科学与图论在系统分析中的应用 系统本质上是相互连接的。本章详细阐述了如何利用现代网络科学理论（Graph Theory）对系统结构进行高保真建模。内容涵盖了从基础的图表示法（邻接矩阵、关联列表）到高级拓扑结构分析，如小世界网络、无标度网络以及层次化结构。特别关注了网络鲁棒性分析，包括级联失效（Cascading Failures）的传播模型、关键节点的识别（K-Core分解、介数中心性），以及如何通过网络重构来增强系统的抗毁性。 第三章：基于主体建模（ABM）的动态仿真 针对那些行为由大量独立、异构实体（主体）的局部交互所驱动的系统，本章引入了基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）范式。我们详细介绍了ABM的构建流程，包括主体行为规则的定义、环境的构建、以及多尺度模拟的耦合技术。通过案例研究，如交通流的拥堵形成、市场行为的集体涌现，展示了ABM如何揭示传统宏观模型无法捕捉的动态复杂性。 第二部分：面向高可靠性的设计与集成策略 本部分将理论洞察转化为实际的设计和实施原则，重点关注如何从设计阶段就内嵌对不确定性和动态变化的应对能力。 第四章：系统架构的去耦与内聚优化 在大型系统中，架构选择是管理复杂性的首要任务。本章探讨了系统架构设计中的核心权衡：内聚性（Cohesion）与去耦性（Decoupling）。我们引入了基于结构熵（Structural Entropy）和耦合度量（Coupling Metrics）的量化方法，指导工程师设计出模块化程度高、接口清晰、易于迭代和演进的架构。重点讨论了微服务架构、领域驱动设计（DDD）在实现大规模系统解耦中的实践经验。 第五章：适应性与弹性系统设计（Resilient Systems Design） 本章的核心是超越传统“容错”（Fault Tolerance）的概念，转向“弹性”（Resilience）——系统在受到剧烈扰动后恢复其核心功能的能力。我们引入了自适应控制理论的元素，讨论了如何设计具有内置冗余、异构备份和快速重构能力（Reconfigurability）的架构。内容包括基于博弈论的决策机制在资源分配中的应用，以及使用概率模型评估系统在面对“黑天鹅”事件时的弹性阈值。 第六章：面向大规模数据流的实时决策框架 现代系统产生海量数据，有效的复杂性管理要求能够在数据洪流中进行快速、准确的决策。本章侧重于将流式处理（Stream Processing）与预测性分析相结合。讨论了适用于动态环境的在线学习算法（Online Learning），如滚动窗口模型、增量贝叶斯更新等。同时，探讨了如何利用因果推断方法来区分相关性与真正的系统驱动因素，以避免在复杂系统中做出错误的反应性决策。 第三部分：创新、演化与持续优化 复杂系统是演化的产物，设计过程本身也需要是一个迭代和学习的循环。本部分关注系统生命周期中的持续优化和管理。 第七章：系统演化的管理与技术债务的控制 系统在其生命周期中会不可避免地积累技术债务（Technical Debt），这是一种隐藏的复杂性。本章提出了系统演化的管理框架，将演化视为一个受约束的优化问题。我们介绍了“演化契约”的概念，即明确定义系统在不同演化阶段必须保持的结构性属性。通过案例分析，展示了如何量化技术债务的长期成本，并制定有针对性的架构重构策略，确保演化方向符合高层级的系统目标。 第八章：面向人类因素的复杂性降低技术 最终，所有系统都由人来设计、操作和维护。本章关注人机交互界面（HCI）和认知负荷（Cognitive Load）在系统管理中的作用。我们探讨了如何通过信息可视化（特别是高维数据可视化）来揭示系统内部的复杂模式，帮助操作人员快速形成心智模型。内容包括如何设计“恰到好处的透明度”——既提供足够的信息来理解系统状态，又不至于因信息过载而导致决策瘫痪。 第九章：跨学科知识融合与系统工程的未来范式 本书的结论部分展望了未来系统工程的发展方向。我们认为，有效的复杂性管理依赖于跨学科知识的深度融合，特别是工程学、计算机科学、生物学和经济学的交汇点。本章强调了将生物启发式算法（如群智能优化）应用于工程设计流程的重要性，并提出了“生态系统工程”（Ecosystem Engineering）的概念，旨在设计能够自我调节、自我修复的分布式系统集群。 结论 《现代系统工程中的复杂性管理与创新方法》提供了一套严谨而实用的工具箱，用以驾驭当今世界最棘手的工程难题。本书超越了对单一组件优化的关注，转而聚焦于整体结构、动态行为和持续适应性。通过掌握这些方法，工程师和系统架构师将能够构建出不仅功能强大，而且具有内在鲁棒性和长期演化潜力的下一代复杂系统。

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