第1章 元胞自動機的思想基礎 1.1 復雜性形成的一種思維方式——復雜性思維 1.1.1 簡單性與簡單性原則 1.1.2 復雜性與復雜性思維 1.2 復雜性形成的一種計算模式——規則計算 1.2.1 計算復雜性 1.2.2 復雜性研究的兩種計算模式 1.3 復雜性形成的一種離散動力學模型——元胞自動機 參考文獻第2章 元胞自動機的工作原理 2.1 元胞自動機的創立 2.2 元胞自動機的定義 2.2.1 數學定義 2.2.2 物理定義 2.3 元胞自動機的構成 2.3.1 元胞 2.3.2 元胞空間 2.3.3 鄰居 2.3.4 演化規則 2.4 元胞自動機的工作過程 2.5 元胞自動機中的信息處理 2.6 元胞自動機的基本特征 2.7 三種經典的元胞自動機 2.7.1 沃爾夫勒姆的初等元胞自動機 2.7.2 康威的“生命游戲” 2.7.3 蘭頓的“虛擬螞蟻” 2.8 元胞自動機的哲學啟示 參考文獻第3章 元胞自動機的建模方法 3.1 計算機模型 3.2 元胞自動機模型 3.2.1 元胞自動機模型的抽象性 3.2.2 元胞自動機模型的適應性 3.2.3 元胞自動機模型的自組織性 3.2.4 元胞自動機模型的構成 3.3 元胞自動機的建模過程 3.3.1 確定被研究系統的性質 3.3.2 對系統進行格狀分割 3.3.3 確定元胞的初始狀態 3.3.4 確定系統的演化規則 3.4 股票市場投資策略演化模擬 參考文獻第4章 元胞自動機的復雜性 引言 4.1 自然界復雜性與形式語言 4.1.1 粗粒化描述與符號序列 4.1.2 形式語言和語法復雜性 4.1.3 形式語言與自動機等價性理論 4.1.4 元胞自動機通用計算與圖靈機 4.2 元胞自動機演化位型復雜性 4.2.1 元胞自動機的語言復雜性 4.2.2 幾類元胞自動機復雜性層次證明 4.3 元胞自動機的復雜性度量 4.3.1 熵與信息熵 4.3.2 元胞自動機與熵 4.3.3 元胞自動機演化行為復雜性度量 4.4 小結 參考文獻第5章 元胞遺傳算法 引言 5.1 傳統遺傳算法 5.1.1 遺傳算法概述與基本思路 5.1.2 傳統遺傳算法的計算流程 5.1.3 傳統遺傳算法的性能及自身存在的不足 5.1.4 小結 5.2 元胞遺傳算法 5.2.1 遺傳算法的元胞演化規則算法(E-CGA) 5.2.2 自適應元胞遺傳算法(SA-CGA) 5.2.3 加入演化規則的自適應元胞遺傳算法(ESA-CGA) 5.2.4 改進1：基于保留精英策略的元胞遺傳算法 5.2.5 改進2：引入自適應交叉算子的元胞遺傳算法 5.2.6 改進3：三維元胞遺傳算法 5.2.7 小結 5.3 自適應元胞遺傳算法在動態環境下的應用 5.3.1 證券投資中的決策問題 5.3.2 問題提出 5.3.3 傳統運籌學方法求解 5.3.4 自適應元胞遺傳算法求解 5.3.5 小結 參考文獻第6章 元胞神經網絡 引言 6.1 人工神經網絡的基本原理 6.1.1 生物神經元 6.1.2 人工神經元 6.1.3 神經網絡的結構 6.1.4 神經網絡的學習方法 6.1.5 神經網絡的學習算法 6.2 元胞自動機與神經網絡結合的可行性 6.2.1 為什么要結合 6.2.2 結合思想：“幫助”和“取代” 6.2.3 小結 6.3 基于BP神經網絡的元胞自動機規則挖掘(BP—CA) 6.3.1 BP神經網絡及算法流程 6.3.2 BP-CA算法 6.3.3 建模實例——疾病傳染預測 6.3.4 小結 6.4 自適應元胞神經網絡模型(SCNN) 6.4.1 建模思想及理論基礎 6.4.2 內生時間序列預測模型 6.4.3 外生時間序列預測模型 6.4.4 小結 6.5 元胞遺傳神經網絡(CGNN) 6.5.1 構建網絡 6.5.2 網絡運行原理及演化步驟 6.5.3 計算機仿真 6.5.4 小結 參考文獻第7章 Agent-元胞自動機 引言 7.1 什么是“Agent” 7.1.1 Agent的概念 7.1.2 Agent的特點 7.1.3 Agent的結構分類 7.1.4 Agent的內部構成及形式化描述 7.1.5 小結 7.2 元胞自動機與Agent 7.2.1 從班長與士兵說起 7.2.2 兩套規則 7.2.3 Agent——元胞自動機——規則 7.2.4 Agent在元胞空間內的通信行為——協同搜索 7.2.5 Agent——元胞自動機——交互 7.2.6 小結 7.3 元胞自動機與多Agent建模實例——道路交通 7.3.1 NaSch模型 7.3.2 對NaSch模型的改進——剎車燈(BL)模型 7.3.3 小結 7.4 元胞自動機與多Agent建模實例——產業集群 7.4.1 元胞自動機設置、Agent結構及層次 7.4.2 演化規則 7.4.3 計算機仿真 7.4.4 小結 參考文獻第8章 元胞自動機的應用領域 引言 8.1 元胞自動機在經濟領域的應用 8.1.1 元胞自動機與演化經濟學 8.1.2 元胞自動機在經濟領域應用舉例 8.1.3 元胞自動機在經濟領域中應用的特點 8.1.4 元胞自動機理論在經濟領域的發展方向 8.1.5 小結 8.2 元胞自動機在城市交通領域的應用 8.2.1 基于元胞自動機的城市交通系統解析 8.2.2 基于元胞自動機的人性化交叉口模擬 8.2.3 元胞自動機在城市交通擁堵成本中的應用 8.2.4 小結 8.3 元胞自動機在研究疾病傳播過程中的應用 8.3.1 假設 8.3.2 元胞自動機的演化規則 8.3.3 元胞空間內疾病傳播的仿真 8.3.4 小結 參考文獻第9章 結語—未來展望 9.1 基于規則的復雜系統建模 9.1.1 自下而上與自上而下建模方法的結合 9.1.2 復雜問題與簡單規則 9.2 元胞自動機的規則挖掘 9.2.1 基于局部演化現象的規則挖掘 9.2.2 基于智能算法的規則挖掘 9.3 元胞自動機的涌現計算 9.3.1 涌現的內涵 9.3.2 涌現計算 9.4.未來展望 參考文獻