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面向应用的复杂系统建模实战 | 系列课程上线

集智俱乐部 集智俱乐部 2022-05-09


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、控制和综合等问题新型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。


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,已上线三节,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。特别提醒:我们组建了主题微信交流群,方便大家交流探讨,薛霄老师在群内答疑。请报名的小伙伴,在报名页面找到并添加助教微信,邀你入群。



我们需要承认研究复杂系统是一件极具挑战性的工作。在真实世界中,我们面对的可能是如下问题:

  1. 大数据时代,在地缘政治中,如何推演国家间竞合博弈策略的结果?

  2. 如何构建智能社会的运行与优化理论,为智能社会治理提供支持?

  3. 如何对社会经济系统进行推演、试错和评估,为政策评估提供技术支撑?

这类问题的本质是如何在信息-物理-社会三元空间集成的复杂系统中,分析其运行、演化以及干预措施。要得到科学的解决方案,需要我们站在系统的角度,去看待这个由相互关联和相互作用的多个元素(或子系统)所组成的具有特定功能的有机整体。在这个过程中,复杂性科学给了我们理论支撑,但是我们具体的落地工具在哪里?一个分析利器就是计算实验。

什么是计算实验?一个准确的定义,计算实验是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。你可以理解为以计算机语言作为个体和规则的描述方法,以CPU和内存作为复杂系统生存和活动的介质,在信息空间中培育出人工的复杂社会系统,从而进行实验研究。

计算实验的多学科交叉

我们为什么需要计算实验?与传统的分析方法相比,独特在哪里?一大特点就是实验。实验是从事科学研究所必备的手段,但是面对涉及人和社会因素的系统,传统的实验方法通常难以实施,如果希望科学地分析复杂系统,必须另辟蹊径,计算实验应运而生。

经过十余年的发展,计算实验方法已成为分析复杂系统的主流方法之一,集成了计算机科学、社会科学、 系统科学、计算机模拟技术、多Agent 系统技术、人工智能技术等诸多学科。在反事实思维基础上,针对在相同条件(因)下,对复杂系统中未曾发生的事情(果)的一种因果推演。计算实验通过将“反事实”算法化,成为解决复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题新型计算理论和手段。

作为一种科学研究的方法论,计算实验已经应用于一些风险较大、成本较高或者现实中无法进行直接实验的系统研究,包括智能交通系统、战争模拟系统、社会经济系统、生态环境系统、生理/病理系统、政治生态系统等。一旦建立了复杂系统的“计算实验室”,那么你就可以在其中扮演“上帝”角色,在这个实验室中进行复杂系统的各种各样的研究工作,甚至包括一些压力测试或者极端测试。

随着研究者对于计算实验方法日益关注,它正在众多交叉学科领域发挥着越来越重要的作用,例如计算经济学、计算金融学、计算政治学、计算社会学、计算组织学、计算流行病学等。


卡尔·雅斯贝思曾说:“人如果不想垮掉,就必须面对虚无。”计算实验就是一门将“虚无”科学地变为“现实”的学问。所以,“人如果希望准确,就必须计算实验"!




课程介绍




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,在本系列课程中,将以计算实验方法的理论框架为主线,从原理、模型和应用三个方面介绍计算实验方法,带大家领略计算实验方法在复杂系统分析应用中的独特魅力,从揭示市场规律的“糖域模型”到探究种族隔离原因的“谢林模型”,从理解经济复杂性的“人工股市”到预测疫情扩散的“流行病模型”,从探寻客户流失原因的“虚拟淘宝”到与现实世界互动的“无人驾驶策略训练”。相信可以为该领域的研究者和应用者提供许多有益的启发和帮助。




课程大纲




  1. 计算实验是什么?(9月4日直播)
让学生对于计算实验方法有一个初步的整体认识,为后续课程做铺垫

  1. 计算实验的方法框架(已上线)
说明计算实验方法的概念起源与发展脉络,涵盖老三论、新三论、人工社会、数字孪生等领域,进而引出了计算实验的独到之处与方法框架

  1. 人工社会建模(上)(已上线)
讲述模型的基本概念与构建原则,并系统讲述了基于数学变量的模型与人工社会模型

  1. 人工社会建模(中)(已上线)
采用自下而上的视角,系统讲述简单的元胞自动机在模型构建领域的神奇功效

  1. 人工社会建模(下)(9月11日上线)
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

  1. 如何构建实验系统?(9月18日上线)
介绍“人工社会实验室”的开发机制,并以“社会治理”具体实例来解释开发流程

  1. 如何设计实验方案?(9月25日上线)
具体阐述如何对计算实验进行合理的设计,尤其是计算实验数值如何能够符合真实规律

  1. 如何进行实验分析?(10月2日上线)
从三个层面介绍实验分析:过程分析、情景分析与假设分析

  1. 如何进行实验验证?(10月9日上线)
按照计算实验的运行流程,主要介绍结构验证、数据验证与结果验证

  1. 计算实验的挑战与展望(10月16日上线)
介绍计算实验所遇到的挑战和发展前景,以及如何与各种涌现出来的新技术进行结合




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。工作以来,先后获得省科技创新杰出青年(省杰青), 省高校科技创新人才,省高校青年骨干教师,省高校学术带头人等荣誉称号。ICSOC 2021 Publicity Chair;CNCC 2021 General Track Chair; ICSOC 2019 Workshop Chair;ICSS 2019 Publication Chair;ICWS, ICSOC, ICSS, NCSC等学术会议历年PC成员;TII, TSC, IJPR, IoT, TIOT, JNCA, FGCS, TSMC, TKDE等知名国际期刊审稿专家。近年来,主持与参与科研项目包括国家重点研发、国家自然基金重点、国家自然基金面上、国家特区创新项目、省级重大课题20多项;以第一作者在IEEE Trans等顶级期刊与会议上发表论文50多篇,并获得ICWS 2020最佳论文奖(服务计算Top 1会议);出版著作《复杂系统的计算实验方法》,是国内第一本对计算实验方法进行系统化梳理的专著。获省自然科学二等奖2项(均排名第一)、省决策成果二等奖1项(排名第一)、省优秀学术著作一等奖1项(独著)。

E-mail: jzxuexiao@tju.edu.cn

Homepage:http://cic.tju.edu.cn/faculty/xuexiao/index.html





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





学完本课程,你能做到




  1. 熟悉计算实验的起源和发展脉络

  2. 理解计算实验的方法框架:人工社会建模、实验系统构建、实验设计、实验分析与实验验证等

  3. 熟悉计算模型的构建思想,会根据实际问题建立计算模型,并进行简单的分析

  4. 掌握计算实验的实现路径,可以用repast软件实现小型的模拟程序





课程适用对象




  1. 对复杂系统理论落地应用感兴趣的探索者

  2. 对复杂系统演绎分析工具感兴趣的研究者

  3. 社会学、经济学、组织学和管理学等相关研究领域的研究者





对学员的基本要求




我们希望你:

  1. 在个人领域具备一定知识积累,可以更好地将计算实验工具应用到自己的研究工作中

  2. 具备一定的思考、探索和科研能力





报名信息




一、学费

本课程学费 899 元,早鸟价 699 元。早鸟价持续至10月31日,可开发票。


二、参与方式

此次系列课程为周更课程,共计 10 节,每周六中午 12 点更新。可通过访问课程链接看课。

购课与看课地址:
https://campus.swarma.org/course/3441

付费学员有专用微信群(购课后可通过二维码加助教微信),老师在群里互动答疑。

根据实际学习反馈,可能会有加更课程哦~


三、报名途径

扫描下方二维码可购买课程:

扫码付费报名课程

说明:

  • 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。


        



复杂系统的计算实验方法相关参考资料




参考书籍

薛霄 著.复杂系统的计算实验方法-原理、模型与案例,科学出版社,2020年9月.
本书以计算模型的设计和分析为主线,从方法理论、计算模型和应用案例3个方面介绍计算实验方法的知识体系,为该方法的理论研究与具体应用提供指导。书中所覆盖的课题包括计算实验的方法框架与系统平台,基础的计算模型(如状态自动机、马尔可夫模型、系统动力学、博弈模型、排队论等),经典的计算模型(如元胞自动机、糖域模型、社会生态系统模型等),以及不同领域的应用案例。

本书适用于复杂系统、社会计算、计算机仿真、计算实验等领域从事教学科研的师生以及相关的专业人员;也可供政府相关部门的决策者,从事社会学、经济学、组织学和管理学等领域的相关人员参考。

推荐资料

  1. 王飞跃. "计算实验方法与复杂系统行为分析和决策评估." 系统仿真学报 16.5 (2004): 893-897.
  2. Xue, Xiao, et al. "Service Ecosystem: A Lens of Smart Society." arXiv preprint arXiv:2008.03418 (2020).
  3. Xiao, Xue, et al. "Complexity analysis of manufacturing service ecosystem: a mapping-based computational experiment approach." International Journal of Production Research 57.2 (2019): 357-378.
  4. Xue, Xiao, et al. "Social learning evolution (SLE): computational experiment-based modeling framework of social manufacturing." IEEE Transactions on Industrial Informatics 15.6 (2018): 3343-3355.
  5. Xue, Xiao, et al. "A computational experiment-based evaluation method for context-aware services in complicated environment." Information Sciences 373 (2016): 269-286.
  6. Lim, Soo Ling, and Peter J. Bentley. "How to be a successful app developer: Lessons from the simulation of an app ecosystem." Acm Sigevolution 6.1 (2012): 2-15.
  7. 复杂系统的计算实验方法的重要经典文献推荐:https://pattern.swarma.org/path?id=137




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