社会科学计算实验理论与应用

　　序言
　　前言
　　理论篇
　　第1章 社会系统是复杂系统
　　1.1 系统与系统科学
　　1.1.1 系统的基本概念和特性
　　1.1.2 系统思想与系统论
　　1.1.3 系统科学的形成和发展
　　1.2 复杂系统与系统复杂性
　　1.2.1 复杂系统
　　1.2.2 系统的复杂性
　　1.2.3 复杂适应系统理论
　　1.3 社会经济系统的复杂性
　　1.3.1 社会与社会经济系统
　　1.3.2 社会经济系统的复杂性表现
　　1.3.3 社会经济系统复杂性的根源
　　参考文献
　　第2章 社会科学的研究方法综述
　　2.1 社会科学研究方法回顾
　　2.1.1 定性方法与评述
　　2.1.2 定量方法与评述
　　2.1.3 实验研究方法与评述
　　2.2 社会经济系统复杂性对研究方法论的挑战
　　2.2.1 方法论概述
　　2.2.2 系统复杂性需要的方法沦
　　2.3 社会科学研究中的人工社会方法
　　2.3.1 人工生命简介
　　2.3.2 人工社会方法与评述
　　参考文献
　　第3章 社会科学研究中的计算实验方法
　　3.1 社会科学研究中的计算实验
　　3.1.1 社会科学研究中的难点
　　3.1.2 计算实验方法概述
　　3.1.3 基于系统科学思想的社会科学计算实验
　　3.1.4 社会系统的可计算性
　　3.2 社会科学计算实验的模型结构与研究框架
　　3.2.1 基于汁算技术的人工社会
　　3.2.2 社会系统的两个基本演化机制
　　3.2.3 社会科学计算实验的模型结构
　　3.2.4 社会科学计算实验的研究框架
　　3.2.5 计算实验的作用
　　3.3 社会科学计算实验的研究范式
　　3.3.1 界定研究的问题与环境
　　3.3.2 设定研究的基本假设
　　3.3.3 建立可计算模型
　　3.3.4 实现汁算实验
　　3.3.5 实验结果的评估与比较
　　3.4 社会科学计算实验的技术路线
　　3.4.1 社会科学计算实验的程序设计方法
　　3.4.2 基本建模方法
　　3.4.3 常用数理方法简介与应用
　　3.4.4 学习模型
　　3.4.5 进化模型
　　3.4.6 不确定性推理
　　3.5 社会科学计算实验之评述
　　3.5.1 实验管理方法与计算实验方法
　　3.5.2 计算机仿真方法与计算实验方法
　　3.5.3 社会科学计算实验之评述
　　3.6 应用计算实验的常见问题
　　3.6.1 应用计算实验的基础知识
　　3.6.2 信息处理及其可视化
　　3.6.3 定性要素的量化处理
　　参考文献
　　应用篇上部
　　——计算实验在供应链协调与优化中的若干问题研究
　　前言
　　第4章 供应链动态库存控制及其计算实现
　　4.1 基于案例推理的强化学习算法设计及其计算实现
　　4.1.1 简介
　　4.1.2 多代理供应链模型
　　4.1.3 基于案例推理的强化学习(CRL)
　　4.1.4 计算实验结果与分析
　　4.1.5 结论与研究方向
　　4.2 异质供应链(S，s)随机库存控制系统研究
　　4.2.1 引言
　　4.2.2 研究现状
　　4.2.3 模型及其参数设定
　　4.2.4 结果分析
　　4.2.5 结论
　　第5章 基于不确定信息的供应链协调及其计算实现
　　5.1 引言
　　5.2 相关研究现状
　　5.3 简单的供应链背景：出口羽绒服供应链
　　5.4 代理模型
　　5.4.1 零售商代理
　　5.4.2 生产代理
　　5.4.3 供应商代理
　　5.5 案例研究
　　5.5.1 系统假设
　　5.5.2 企业收入的稳定性分析
　　5.5.3 应用分析
　　5.6 结论分析
　　第6章 基于人工供应链模型的供应风险问题研究
　　6.1 基于计算实验的人工供应链模型构建
　　6.1.1 供应链网络中角色的定义
　　6.1.2 人工供应链模型的构建
　　6.1.3 程序实现和实验环境
　　6.1.4 小结
　　6.2 交货提前期对供应风险的影响分析：
　　6.2.1 问题背景
　　6.2.2 建模规则
　　6.2.3 实验分析
　　6.2.4 结论分析
　　6.3 供应风险应对策略及其计算实现
　　6.3.1 引言
　　6.3.2 问题的描述
　　6.3.3 供应链模型构建
　　6.3.4 计算实现过程
　　6.3.5 实验结果与分析
　　6.3.6 小结
　　第7章 基于计算实验的供应链网络设计问题研究
　　7.1 基于计算实验的逆向物流网络优化设计
　　7.1.1 引言
　　7.1.2 逆向物流网络的功能、类型与研究内容
　　7.1.3 逆向物流网络问题描述
　　7.1.4 基本模型构建
　　7.1.5 随机环境下固体废弃物逆向物流网络基础设计
　　7.1.6 随机环境下同体废弃物逆向物流网络进阶设计
　　7.1.7 小结
　　……
　　应用篇下部
　　第8章 投资者学习、策略调整与市场均衡
　　第9章 企业技术创新策略选择的演化分析
　　第10章 基于文化基因研究组织行为演化问题
　　第11章 软件扩散的元胞自动模型实验及实现
　　第12章 室内人员疏散的元胞自动机模型研究
　　第13章 谣言传播的计算实验建模与实现
　　第14章 基于主题的消费者购买决策及诱饵效应的模拟
　　第15章 森林地区人与自然地动力学模型
　　第16章 一个基于主题的原始农业社会的模拟模型
　　第17章 模拟非典：基于小世界网络的传染病模型和公共卫生政策评估
　　第18章 基于REsCape的资源、种族和冲突之间的关系研究
　　第19章 始祖效应、漂变和自适应变化对欧洲新石器时代早期种植作物的影响研究
　　第20章 文化编译及其内部行为表征的影响研究
　　第21章改编人群环保态度的策略研究
　　结束语社会科学研究方法体系探索
　　后记

　　《社会科学计算实验理论与应用》既介绍了作者研究团队近年来关于社会科学计算实验研究工作的总结，又介绍了这一领域内其他学者的一些典型研究成果。其主要目的是想借此书推动这一对于提高社会科学研究水平和规范性的研究方法在国内的发展，并以此进一步繁荣我国社会科学研究工作。
　　《社会科学计算实验理论与应用》分为两个部分，第一部分为理论篇，第二部分为应用篇。在理论篇，我们主要从社会系统是一个复杂系统的角度对社会系统进行了剖析，探讨了社会系统复杂性的，表现和根源，在此基础上对已有的社会科学研究方法进行了回顾与评述。在应用篇，主要提供了基于计算实验的研究方法在社会科学领域的一些研究案例。