如题所述
本书《复杂系统建模理论与方法》涵盖了多个关键章节，旨在探讨复杂系统建模的理论与实践。首先，绪论部分阐述了复杂系统的概念，包括系统的基本定义、复杂性特征，以及建模的核心理念，着重介绍了广义模型的内涵。
在基于智能技术的建模章节中，深入剖析了神经网络、Agent、CGP、遗传算法、粒子群优化和蚁群优化等方法，展示了如何运用这些智能技术来构建复杂系统模型。
离散事件动态系统建模部分介绍了极大代数、Petri网、任务/资源图、知识驱动建模以及系统理论形式化的建模策略，适用于描述事件驱动的系统动态。
定性建模章节则从基础概念出发，探讨了因果关系、归纳推理、结构模型化以及系统动力学的定性描述，展示了非数值建模的独特视角。
非线性动力学系统建模部分着重于全局与局部建模方法，包括小波网络和GMDH混沌时间序列建模技术，为非线性系统的理解提供了深入的手段。
除此之外，书中还涵盖了元模型、综合集成、分形、元胞自动机、图形建模等多元化的建模方法，以及复杂适应系统理论在实际应用中的展现。
在基于智能技术的建模章节中，深入剖析了神经网络、Agent、CGP、遗传算法、粒子群优化和蚁群优化等方法，展示了如何运用这些智能技术来构建复杂系统模型。
离散事件动态系统建模部分介绍了极大代数、Petri网、任务/资源图、知识驱动建模以及系统理论形式化的建模策略，适用于描述事件驱动的系统动态。
定性建模章节则从基础概念出发，探讨了因果关系、归纳推理、结构模型化以及系统动力学的定性描述，展示了非数值建模的独特视角。
非线性动力学系统建模部分着重于全局与局部建模方法，包括小波网络和GMDH混沌时间序列建模技术，为非线性系统的理解提供了深入的手段。
除此之外，书中还涵盖了元模型、综合集成、分形、元胞自动机、图形建模等多元化的建模方法，以及复杂适应系统理论在实际应用中的展现。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
