系统工程理论
第一节 系统科学的学科体系
我国著名科学家钱学森提出了一个清晰的现代科学技术的体系结构，认为从应用实践到基础理论，现代科学技术可以分为四个层次：首先是工程技术这一层次，然后是直接为工程技术提供理论基础的技术科学这一层次，再就是基础科学这一层次，最后通过进一步综合、提炼达到最高概括的马克思主义哲学。如图2-1所示。在此基础上他又进一步提出了一个系统科学的体系结构。他认为系统科学是由系统工程这类工程技术，系统工程的理论方法（像运筹学、大系统理论等）这一类技术科学（统称为系统学），以及它们的理论基础和哲学层面的科学所组成的一类新兴科学。如图2-2所示。
图2-1现代科学技术体系
系统学主要研究系统的普遍属性和运动规律，研究系统演化、转化，协同和控制的一般规律、系统间复杂关系的形成法则、结构和功能的关系、有序、无序状态的形成规律以及系统的仿真的基本原理等，随着科学的发展，它的内容也不断在丰富。由于其尚属于起步阶段，还不够成熟，因而学者们对系统科学的学科体系的认识仍有较大差异。系统工程是从实践中产生的，它用系统的思想与定量和定性相结合的系统方法处理大型复杂系统的问题，它是一门交叉学科。
系统工程是把自然科学和社会科学的某些思想、理论、方法、策略和手段等根据总体协调的需要，有机地联系起来，把人们的生产、科研、经济和社会活动有效地组织起来，应用定量和定性分析相结合的方法和计算机等技术工具，对系统的构成要素、组织结构、信息交换和反馈控制等功能进行分析、设计、制造和服务，从而达到最优设计、最优控制和最优管理的目的，以便最充分地发挥人力、物力和信息的潜力，通过各种组织管理技术，使局部和整体之间的关系协调配合，以实现系统的综合最优化。
系统工程是一门工程技术，但它与机械工程、电子工程、水利工程等其它工程学的某些性质不尽相同。上述各门工程学都有其特定的工程物质对象，而系统工程则不然，任何一种物质系统都能成为它的研究对象，而且还不只限于物质系统，它可以包括自然系统、社会经济系统、经营管理系统、军事指挥系统等等。由于系统工程处理的对象主要是信息，所以系统工程是一门“软科学”。
系统工程在自然科学与社会科学之间架设了一座沟通桥梁。现代数学方法和计算机技术，通过系统工程，为社会科学研究增加了极为有用的定量方法、模型方法、模拟实验方法和优化方法。系统工程为从事自然科学的工程技术人员和从事社会科学的研究人员的相互合作开辟了广阔的道路。
图2-2 系统科学的体系
第二节 系统工程的理论基础
系统工程是一门交叉学科，有其宽广的理论基础。系统工程的理论基础及工具的框架，大致如图2-3所示。
正如钱学森同志所说：“我认为把运筹学、控制论和信息论同贝塔朗菲（一般系统论）、普利高津（耗散结构理论）、哈肯（协同学）、弗洛里希、艾肯等人的工作融会贯通，加以整理，就可以写出《系统学》这本书”，可见系统论、信息论、控制论、运筹学是系统科学的重要理论基础及工具。运筹学提供了定量分析的工具，三论为系统科学的发展注入了新的思想。下面就这几方面内容进行简要阐述。
耗散结构理论
协同学
突变论
线性规划
动态规划
排队论
存储论
对策论
图论
……
概率论、数理统计
高等代数
模糊数学
集合论
数理逻辑
计算机科学
模拟技术
工程技术
经济学
心理学
哲学
社会科学
……
图2-3 系统工程理论基础及工具
一、控制论
（一）控制论的产生与发展
1947年由美国人维纳（Norbert Wiener）创立的控制论（Cybernetics）是一门研究系统的控制的学科。维纳于1948年出版了《控制论》一书，他对控制论的定义是：“关于动物和机器中控制和通信的科学。”明确地指明这门新科学既突破了动物和机器地界限，又突破了控制工程与通信工程地学科界限。因而维纳的控制论阐述着两个根本观念：① 一切有生命、无生命系统都是信息系统。控制的过程也可以说是信息运动的过程。无论是机器还是生物，在构成控制系统的前提下，都存在着对信息进行接收、存取和加工的过程。② 一切有生命、无生命系统都是控制系统。一个系统，一定有它的特定输出功能，而要具有这种输出功能，必须有相应的一套控制机制。控制必须要有目标，没有目标，则无所谓控制。通过一系列有目的的行为及反馈使系统受到控制。人们根据维纳的定义形成的比较公认的看法是：“控制论是以研究各种系统共同存在的控制规律为对象的一门科学。”钱学森认为其是二十世纪上半叶最伟大的三项理论（相对论、量子论、控制论）之一。
控制论的发展已大致经历了三个时期。从40年代末到50年代是第一个时期，即经典控制理论时期。在这一时期，主要的研究对象是单因素控制系统，重点是反馈控制，借以实现的工具是各种各样的自动调节器、伺服机构及其有关的电子设备，着重解决单机自动化和局部自动化问题。如用自动调节器来控制锅炉水位，用伺服机构使雷达自动跟踪目标，控制火炮自动瞄准等。但是这些都是单变量自动控制，只解决单输入与单输出系统的控制问题，在应用上有一定局限性。
控制论发展的第二个时期为60年代，即现代控制理论时期。随着导弹系统、人造卫星、航天系统等科学技术的迅速发展，提出了多输入、多输出、高精度和参数时变系统的分析和设计问题，以往经典控制论已不能满足需要了。因而这一时期，控制论的主要研究对象就成了多因素控制系统，研究重点是“最优控制”，研究借助的工具是电子计算机。美国科学家卡尔曼（Kalman）等人将量子力学等内容引入到了控制论中，扩展了经典控制论的内容，将控制论从“经典控制论”推向“现代控制理论”，从单变量的自动调节发展到多变量的最优控制。
进入70年代以后，是大系统控制理论时期。在这一时期，主要研究对象是因素众多的大系统，重点是大系统多级递阶控制，借助的工具是电子计算机联机和智能机器，应用领域主要为社会系统、经济系统、生态系统、管理系统、环境系统等。这些大系统是大规模复杂系统，其规模庞大、结构复杂、环节数量大或层次较多，其间关系错综复杂，影响因素众多，并常带有随机性质的系统。研究大系统的结构方案、稳定性、最优化、建立模型的模型简化等问题成为大系统理论。分解与协调的方法是大系统优化的基本方法。
（二） 控制论的基本概念
控制系统的构成
控制系统由施控器、受控器和控制作用的传递者三者组成，形成一个整体的控制功能和行为，但这又是相对于某种环境而言。因而可以把施控器、受控器和控制作用的传递者三个部分所组成的、相对于某种环境而具有控制功能与行为的系统，称为控制系统。
控制系统按照有无反馈回路而分为闭环控制系统和开环控制系统两大类。没有反馈回路的控制系统叫开环控制系统。具有反馈回路的控制系统叫闭环控制系统。与开环系统相比，它不仅多了一条把输出回输到原来的控制器的反馈回路及反馈装置，还多了一个比较器。如图2-4所示。因为开环控制系统是由系统的输入直接控制着它的输出的，因而对环境的适应能力差，只有当外界干扰较小或干扰恒定时，这种控制系统才能正常发挥作用。闭环控制系统由于带有反馈回路，所以它的输出是由输入和输出的回输共同控制的，因而其对环境有较大的适应性。
图2－4 闭环控制系统框图
控制论研究的重点是带有反馈回路的闭环控制系统，并不是任意的控制系统。控制论首要的观点是反馈，从反馈的观点看，反馈（负反馈）就是控制的调节行为，因而多把控制论系统局限于带反馈回路的闭环控制系统。控制论的另一个重要观点是信息。从信息的观点出发，可以认为控制论所说的反馈是指信息反馈。因而控制论系统是通过信息的传输、变换和反馈来实现自动调节的控制系统。
系统的稳定性
系统处于环境之中，受到内、外部的干扰（即把系统从一种状态变迁到另一种状态的作用），要保证系统确定的性质和功能，就必须具有抗干扰的稳定性。稳定性分为第一类稳定性和第二类稳定性。当外界的变化不致使系统发生显著变化时，也就是说任意给定一个，必存在一个使得时（为系统的起始状态，为平稳状态），称为第一类稳定性。当系统所受到干扰偏离正常的状态时，在干扰消失后能自动恢复其正常状态时，也就是说任意给定一个，必存在一个，当（系统恢复正常的时间），使得时，称为第二类稳定性。
3. 系统的稳定机制及控制方式
稳定机制中的基本机制是负反馈。“一切有目的的行为都可以看作需要负反馈的行为。”所以，机器和生物一般都通过负反馈来达到控制的目的的。这是控制论的基本理论观点。维纳等人指出：人的“随意活动中的一个极端重要的因素就是控制工程师们所谓的反馈作用。”技术系统与生物系统在结构上都具有反馈回路，在功能上则表现为它们都具有自动调节和控制功能。反馈有两类：正反馈与负反馈。如果输出反馈回来放大了输入变化导致的偏差，这就是正反馈；如果输出量反馈回来弱化了输入变化导致的偏差，这就是负反馈。正反馈的作用是用来放大某种作用或效应；使有直接关联的系统相互促进，协调发展。负反馈的作用是保持系统行为的稳定；使系统的行为方向趋向一个目标。
此外，控制过程的实现，离不开系统要素间的信息联系和运动。所以，控制的过程也可以说是信息运动的过程。
维纳提出了同构理论。这种理论认为，尽管机器与动物在质上相差甚大，但从机器控制的动作和人的行为过程来看，它们都具有一种共通的性质：同构性。在这种“同构理论”的基础上，维纳从伺服机构理论中引入了“反馈”概念，从无线电通信工程中引入了“信息”概念，提出依靠信息与反馈运动实现控制是在机器和动物中普遍存在的一种运动方式。
系统的结构结构是指要素在系统范围内的秩序，亦即要素之间相互联系、相互作用的内在方式。任何系统都具有一定的结构，没有无结构的系统。系统的有序性越高，系统结构也就越严密。
系统结构的特点是：
（1）层次性是系统结构的普遍形式。整个宇宙可以看成一个系统，这个系统也有结构，它按自然发展规律形成等级秩序，这就是结构的层次性。
（2）结构具有相对性。较高层次具有较高的复杂性。系统与要素是相对于系统的等级和层次而言的。一般说来，高一级的结构层次对低一级的结构层次有着制约性，而低一级结构又是高一级结构的基础，低一级结构层次反作用于高一级结构层次，它们之间的关系是辨证的。
（3）各层次都有其自身的最佳规模。层次可以按照系统中各要素联系的方式、系统运动规律的类似性、人类认识尺度的大小、能量变化的范围和功能特点来划分，不当的层次划分会影响人们对客观系统的正确认识。
（4）结构具有稳定性。系统之所以能够保持它的有序性，就在于其各要素之间有着稳定的联系。结构的稳定性是指结构总是趋于保持某一状态，具有抗干扰力。结构中各要素稳定联系的类型有二：平衡结构和非平衡结构。平衡结构如晶体，其结构稳定性是非常明显的；非平衡结构又有两种：一种组织严密、有机程度高，如生物体，它与外界经常交换物质、能量和信息，呈动态稳定，以维持自身生存；另一种是非严密组织的结构，如生态系统中的花粉传播结构，由蜜蜂－花蜜－花粉三者构成有机联系，这种方式虽然偶然成分很大，但隐藏着必然、有序的方面，正是通过这种传播结构，蜜蜂和花丛才得以繁衍后代。
（5）结构具有开放性和动态性。系统总要与外界进行物质、能量和信息的交换，并在交换过程中使自身发展变化，由量变到达质变，这就是结构的开放性和动态性，这是绝对的，不存在绝对的封闭系统。系统各层次之间以及每个层次内部要素之间也都存在着物质、能量或（和）信息的联系。
系统结构有其意义：结构说明存在的方式，不同结构为不同物；结构决定系统的性能。要素相同而结构不同，功能也不同。如石墨与金刚石同由碳原子组成，但由于结构不同，它们的性质便迥然不同。
系统的能控性、能观性
一个系统若具有能控性和能观性，就可以对它实施最优控制，否则只能求其次优控制，甚至不能控。
假定系统初始时刻处于状态空间任意一点XR， 如果系统能通过控制函数（输入）在有限时间内将系统由初态XR转移到状态空间原点，则说明这一系统具有能控性。
假定系统初始时刻位于状态空间原点，如果系统能通过控制函数（输入）在有限时间内将系统由初态转移到状态空间任意一点，则说明系统具有能达性。
假定系统初始状态为X(t0)，若依据有限时间区间J内所测得的输出和外加的输入能够确定出系统的初态X(t0)，如果J是t0开始以后的区间，称该系统在t0时刻具有能观性；若J是t0以前到t0的区间，则该系统在t0时刻具有能构性。
能控性与能观性参见图2－5。
能控
不能控 不能控
能观
不能观
不能观
图2－5 能控性与能观性示意图
闭环控制系统的动态过程
闭环控制系统按目标性质的不同而分为定常控制系统和随动系统两类。
定常控制系统的目标固定，其输入的目标值是给定的。当干扰存在时，系统能自动地使输出保持在给定值上下的容许范围内。随动系统的目标是运动变化的，其输入的目标值是随时间变化的，其输出能以一定精度跟随输入的变化而变化。如导弹的自动寻的系统就是这类系统。
虽然这两类系统的目标性质不同，但它们都要具备检测、纠偏的功能，以达到系统目标的要求。当被控对象处于需要纠偏的过程中时，它处于动荡的、不平衡的状态，控制过程就是实现从动荡状态到稳定状态的转变过程，这也是一个过渡过程。依据被控制对象在过渡过程中的行为（即动态响应），可以判断控制系统的工作品质。一般通过向系统输入一个阶跃信号，测量其过渡过程的输出（行为、响应），依据输出加以判断。图2－6表示一个正常闭环系统的单位阶跃响应曲线。图中t坐标轴是时间坐标轴；c(t)坐标轴是输出坐标轴，系统的稳定值为1；ts是曲线首次进入允许误差范围的时间，称为调整时间或过渡过程时间；MP是最大超调量。
c(t) Mp
1
0
ts t
图2－6 系统的过渡过程曲线
系统的过渡时间ts和超调量Mp是描述过渡过程的两个重要性能指标。ts越小，系统从一个稳态过渡到另一个稳态所需时间越短，反之则越长。所以，ts是表征系统反应输入信号速度的一项性能指标。Mp越小，系统的过渡过程进行地越平稳。超调值大，系统的过渡时间就长。
（二） 控制论对系统工程方法论的启示
黑箱—灰箱—白箱法
控制论的创始人维纳在《模型在科学中的作用》一文中认为，所有的科学问题都是作为“闭盒”问题开始的。若干可选择的结构被密封在“闭盒”中，研究它们的唯一途径是利用闭盒的输入和输出。这里的闭盒就是黑箱。黑箱是指人们一时无需或无法直接观测其内部结构，只能从外部的输入和输出去认识的现实系统。比如中医看病，通过“望、闻、问、切”等外部观测作出诊断，开出处方。这种从人体输入和输出的“辨证施治”，就是把病体视为黑箱。白箱则指系统内部的构成都是十分清楚的系统，如某种氧气发生器，其内部的成分和反应机理都是十分清楚的。介于两者之间的系统称为灰箱。
按照对系统的输入、输出及内部结构的认识我们可以采用黑箱、灰箱、白箱方法来研究、分析系统。一个被观察对象是黑箱还是灰箱，往往是对于不同的观察和不同的观察目的而言的。而对于人类来说，事务总是从黑箱到灰箱，最后变成白箱的过程，这反映了人类认识的不同阶段，从黑箱方法到白箱方法，在对观察对象的已知性和预测性两方面都反映了一级比一级更高的认识水平。
控制论的贡献不在于把一无所知的系统视为黑箱，而在于它提供了认识黑箱的方法，即黑箱方法。所谓黑箱方法，就是采用不打开系统“活体”，仅从系统的整体联系出发，通过系统的输入和输出关系的研究，去认识和把握系统的功能特性，探索其结构和机理的研究方法。所谓打开黑箱，在任何场合也只是打开其中的某一层次。事物本质的层次性，决定了事物的黑箱总是一层套一层，永远不会完结。黑箱永远有，白箱永不白。这就是说，在任何时候，人们总得采用不打开黑箱的方法研究事物，解决问题。因此，控制论黑箱方法，在人类认识的任何阶段，都不失为一种重要的实践手段。灰箱的方法则指对系统有部分的认识，但不够完全，利用灰箱方法可以比黑箱的方法更容易解决问题，这方面的知识可以参考灰色系统理论的有关书籍。
功能模拟法：
功能模拟方法，就是以功能和行为的相似性为基础，用模型模仿原型的功能和行为的一种方法。电子计算机的创造就是功能模拟法应用成功的一个例子，早期的计算机就是从模拟人的计算功能开始的，但这种模型在外形和结构上与原型已很不一样。
功能模拟法主要有以下几个特点：
功能模拟以功能和行为相似性为基础，而不是模拟事物的外形、结构，所模拟的是一切具有通讯和控制功能系统的合乎目的性的行为。比如对苍蝇复眼功能的模拟，造出蝇眼式照相机。尽管它们构造物质截然不同，达到了功能上的模拟。这种研究方法实际上是把研究对象作为一种黑箱。因此，它提出的问题不是“这是什么东西”，而是“它能做什么”，即着眼于功能的相似性。它不追求模型与原型的结构相同，改变了传统的模拟方法以结构与功能严格对应的相似性理论基础，表明相同的功能可以在不相同的物质结构中实现。
在传统模拟（如直观模拟和仿制，物理模拟、数学模拟、病理模拟等模拟试验）中，模型只是认识原型的手段；在功能模拟中，模型是具有生物目的行为的机器。具有生物目的行为的机器或机器事物构成的系统，作为模型已不仅是认识原型的手段，而是用以代替原型去执行某些功能。甚至通过功能模拟，探求比某些原型更好、更快、更准确地履行相应功能的技术装置，因而模型本身就是研究的目的。
3.形式化、数量化、最优化方法
控制论的提出促使人们对系统采用形式化加以抽象，进行数量化加以定量描述，并寻求系统的最优化。
（三） 控制理论分支与系统研究各方面的对应关系
控制论理论的分支和系统工程研究方面有很紧密的联系，下表表明各种理论在系统研究中所对应的研究方面。
表2－1 控制论分支与系统工程研究的分类表
结构方面
行为方面
反馈性能
能控性、能观性
可靠性
大系统理论
稳定性
最优化
滤波、随机控制
鲁棒性
自适应、自组织、自学习
人工智能和模式识别
二、信息论
（一）信息论的产生与发展
信息论于本世纪40年代末产生，其主要创立者是美国的数学家申农（）和维纳。
起初，信息论仅局限于通讯领域，以应用概率论和数理统计方法研究信息处理和信息传递。它的基本内容是研究信源、信宿、信道及编码问题。在此期间，申农提出了信息熵的数学公式，解决了信息的度量问题，建立了信息量的概念，以及提出了通讯系统模型和编码定理等问题，初步解决了如何利用信道容量等问题。后来，信息论为控制论所采用，用以研究通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规律，同时用来研究如何提高信息传输系统的有效性和可靠性。在此期间，维纳建立了著名的维纳滤波理论、信号预测理论。
人们根据不同的研究内容，把信息论分成三种不同的类型。
狭义信息论：即申农信息论。主要研究消息的信息量、信道（传输消息的通道）容量以及消息的编码问题。
一般信息论：主要研究通讯问题，但还包括噪声理论、信号滤波与预测、调制、信息处理等问题。
广义信息论：不仅包括前两项的研究内容，而且包括所有与信息有关的领域。
进入70年代以后，信息概念和方法广泛渗透到各门科学领域，为了有效地开发和利用信息资源，迫切要求突破申农的信息论的范围，把它发展成为处理人类活动中所碰到的一切信息问题的理论。早在申农信息论刚刚诞生时，曾于申农合作过的魏沃尔（）就指出了其局限性。他认为申农信息论只能解决信息传输的技术问题，而不能解决信息的语义（含义、内容）问题和信息的有效性（主观价值）问题。在这一时期，一方面，信息论在解决技术问题即信息的传输方面取得了新的进展。另一方面，对信息概念的扩展也取得了很大的成就。如，提出“语义信息”、“无概率（主观）信息”、“相对信息”、“有效信息”的概念，推广了“广义有效信息”，建立了“模糊信息论”、“算法信息论”等等。
当前，信息的概念和方法已经广泛应用于物理学、化学、生物学、心理学、经济学、哲学等学科中。一门以信息为主要研究对象，以信息的运动规律和应用方法为主要研究内容，以计算机、光导纤维为主要研究工具，以扩展人类的信息功能为主要研究目标的信息科学正在形成。
（二）信息论的基本概念
信息定义
申农将信息定义为“两次不定性之差”，即“不定性的减少的量”。从通讯角度看，信息是数据、信号等构成的消息所载有的内容。消息是信息的“外壳”，信息是消息的“内核’。在同样一条消息中，对不同的人来讲，可能信息量很大，也可能信息量很小，甚至为零。从实用角度看，信息是指能为人们所认识和利用的，但事先又不知道的消息、情况等。也就是说信息对于收信者来说，应该是有用的和未知的东西。
维纳则认为：信息不是物质也不是能量，在信息与物质、能量之间划了一条界限；信息是控制系统进行调节活动时，与外界相互作用、相互交换的内容；信息是系统的组织性的量度 。
（2）信息概念的特点
1）信息源于运动，无运动则无信息。世界上没有静止的事物，因而它们都具有信息的表征。
信息可以被感知、处理和利用，其符合人们认识事物的规律。
3）信息具有知识秉性，它能用以消除人们对事务运动状态或存在方式的认识上的不确定性，有信息就获得了某种知识。信息的共享性有其自身特性，不同于实物的交流。在实物交流中，一方得到的正是另一方失去的。而在信息的交流中，一方得到了新的信息，而另一方并无损失。
4）信息依赖于物质而存在并在物质上传递、存储，它又不同于物质，可以脱离产生者而被传递。但信息的变化、传递需要能量，如印刷书籍，刻录光盘都要消耗能量。
5）信息的使用价值具有相对性。由于人的知识素养与思维方法不同，以及理解处理问题的能力不同，对于同一信息，可以得出截然不同的价值观。
6）信息具有时效性。由于客观事物的不断发展变化，使反映其变化规律的信息源源不断的产生。信息活动是动态的，信息是有寿命、有时效的。
7）信息不守恒，可以放大、缩小、湮灭。信息不遵守能量守恒定律，常常由于传递过程中所受到的干扰，造成信息的损失。随事物发展变化，信息会出现“老化”现象，因此人类应不断认识新事物，开发新信息。信息本身是可以增殖的。在科学的历史上，往往一个新的发现会触发多种可能的信息。
（3）信息、物质、能量的比较
下面对信息、物质能量的比较作了一个简要列表。
表2－2 物质、能量、信息三者的比较
表现形式
变化过程
守恒
熵
物质
能量
信息
电子、细胞等
引力、热等
信号等
扩散、传递
能量转化
传递、存储
物质不灭
能量守恒
不守恒
热力学第二定律
信息熵
通讯问题的模型
通讯过程是由以下几个环节构成的：信源（发信者）发出信息，通过信息通道来传送信息，最后由信宿（收信者）获取信息。申农依据通讯过程，建立了如图2－7所示的通讯系统结构模型。
噪声
消息 信号 信号＋噪声 消息
人、机器、物 电、器、声 空间 编码转换 人、机
图2－7 申农通信系统模型
（5）信息量
不同信息所含有的信息量是有大小之分的，信息量就是用来度量信息大小的量。如，反常的事件比正常的事件所含信息量大，稀有事件比正常事件所含信息量大等等。为了精确度量信息所含信息量的大小，申农提出了度量信息的科学方法，使通讯理论由定性进入定量阶段，对信息的研究也得以广泛展开。
在申农的信息论中，信息被看作系统的不确性的减少。如果事物只有一种可能性，是不存在不确定性的。在数学上，这些可用概率来度量。事实上，信源产生的通讯信息，正是概率论中所研究的随机现象。很自然，信息的定量描述就可用概率的方法来实现。各消息的信息量不一样，概率小的事件发生时所提供的信息量大，如所含的信息量很低，所含的信息量很高。作为一个极端情况，如果事先知道某事情肯定会发生，此时其出现概率为1，如果有消息告诉我们这件事的确发生了，对于我们来讲并没有消除任何不确定性，所得信息量为0。采用对数作为信息的度量，在数学上比较合适。一般地讲，若某事件出现概率为 p，则这一事件所具有的信息量为
这是以2为底的对数，单位为比特（bit），这是信息量最常用的单位。如上抛一质地均匀的硬币，它只有两种可能性状态：正面朝上或反面朝上，每种状态
出现的概率为，每种状态所具有的信息量为。所以1比特就是含有两个独立等概率可能状态的事件，择其中之一时所具有的信息量。
信息源一般以符号的形式发出信息，它是一系列符号的集合。信息源可能发出的全部符号所包含的信息量之和，就是信源所具有的总信息量。为了更好的表征信源的总体特征，就需取其平均值，即计算出信源发出的每一个符号所包含的平均信息量，这个平均值就是信源平均信息量，即信息熵。整个信源的各状态所具有的平均不定性数量就是的数学期望，即
平均信息量：
这就是申农计算信源信息量的一般方法，即信息熵公式。申农信息熵的公式，与物理学中熵的计算公式仅差一个负号。因此，维纳说：“信息量是一个可以看作几率的量的对数的负数，它实质上就是负熵。”信息熵与熵的这种关系并不是偶然的巧合，它们之间存在着非常密切的内在联系。熵是系统紊乱程度的表征，系统越“乱”，熵就越大‘系统越有序，熵就越小。而信息是表示系统不定性的减少。一个系统不定性越大，则系统就越无序；不定性消除了，系统也就稳定了。一个系统所获信息量越大，系统就越有序，熵就越少。反之，所获信息量越小，系统就越无序，熵就越大。由此可知，信息与熵是互补的，它们的这种互补关系，表现在计算公式上仅差一个负号。它表明负熵与熵描述的是同一事物的两个相反方向。正像有些科学家指出的那样，“熵的获得永远意味着信息的丢失，而不是别的。”
（二）信息论及方法论的启示
1.信息论研究运用了类比方法和统计方法
① 信息论运用了科学抽象和类比方法，将消息、信号、情报等不同领域中的具体概念，进行类比、抽象出了信息概念、抽象出了信息论模型。
② 针对信息的随机性特点，运用了统计数学（概率论与随机过程）解决了信息量问题。并扩展了信息概念，壮大了语义信息、有效信息、主观信息、相对信息、模糊信息等方面的内容。
2.信息方法
信息方法，就是运用信息的观点，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工、处理而实现其有目的性的运动的一种研究方法。如效用曲线的获取及应用。图2－8便是信息方法的图示。
图2－8 信息方法
信息方法以信息为基础，把系统有目的的运动抽象为一个信息变换过程。这是与传统方法不同的，传统方法注重的是物质和能量在事务运动变化过程中的作用，而信息方法是以信息的运动作为分析和处理问题的基础，在分析和处理问题时，它完全撇开系统的具体运动形态，把系统的有目的的运动抽象为信息变换过程。如在对企业进行信息系统设计时，要摆脱信息系统对组织机构的依从性，着眼于企业过程，而不是围绕每一部门来进行，这样设计出来的信息系统具有高的应变能力。
传统方法在研究问题时，主要运用剖析法，这不利于掌握事物间的内在联系，甚至以孤立、静止的方法来研究事物，忽视事物的整体性能。可见，传统方法对于复杂的系统，特别是活的有机体，往往显得无能为力。信息方法是用联系、转化的观点，综合研究系统运动的信息过程。在对复杂事物进行研究时，不对事物的整体结构进行剖析，而是从其信息流程加以综合考察，获取关于整体的性能和知识。这是一种新的认识问题、解决问题的方法。
信息方法的意义就在于它指示了机器，生物系统的信息过程，揭示了不同系统的共同信息联系；指示了某些事物运动规律，如遗传现象、生物解体等活动规律；有利于管理、决策科学化，信息是管理、决策的基础，现代化管理、决策系统必须有信息系统功能；指明了信息沟通的重要性，在信源、信道、信宿间要有有效的沟通。
三、一般系统论
（一）一般系统论产生过程
1.实验科学时代的还原论
自然科学初期（实验科学时代）主要任务是分析事物内部细节，要收集、整理资料，客观上要求人们分门别类地进行研究，因而科学的主要趋势是分化，与之相适应的是分析解剖法。
古典自然科学中还原论占统治地位，把研究对象进行一层层地不断分解至基本单元，分解隔离为不同因果链，研究其基本单元因素，认为基本单元弄清了，因果量与因素弄清了，对象也就研究清楚了。这样的方法论和观点在古典自然科学中曾取得了很大成功，从而对其他科学研究产生了巨大影响。如力学的分解隔离法研究，化学的周期律，原子结构研究等。但这种方法没有领略到整体大于部分之和的系统思想。
2．生物学中机械论与活力论之争：
机械论认为一种原因导致一种结果。用分析方法把生物问题化为物理、化学问题来研究。通过对生物进行分解（生物→系统→器官→组织→细胞）研究，最终导致分子生物学产生，破译了遗传密码，取得了显赫的成就。但对更高层次的问题却仍然知之不多，如生命现象、生命组织。分析方法侧重于分析事物的各个部分。分析方法的应用取决于两个前提：部分之间的相互作用不存在，或其弱得可以在某些研究中忽略；描述部分行为的关系式是线性的。因而这种方法在处理各部分间有紧密联系的系统及非线性系统问题上有局限性。
活力论认为生物体中存在一种有目的的超物质的“活力”，断言有机界与无机界之间存在一道不可逾越的鸿沟。活力论的生命观虽然正确地指出了生命现象不能归结为机械、物理、化学的过程，但在解释生命现象的复杂性时，除了从外部加进一种超自然的活力外，什么问题也没解决。
3. 一般系统论的产生
本世纪二十年代美籍奥地利生物学家冯·贝塔朗菲在对生物学的研究中发现把生物分解的越来越多，反而会失去全貌，对生命的理解和认识反而越来越少。因此开始了理论生物学研究，创立了一般系统论。1945年《关于一般系统论》的发表，成为系统论形成的标志。
（二）一般系统论的基本观点
1． 系统的整体性
系统整体性是系统最本质的属性。贝塔朗菲指出“一般系统论是对整体和完整性的科学探索”。系统的整体性，根源于系统的有机性和系统的组合效应。系统整体性原理的基本内容，可以概括为以下几个方面：a. 要素和系统不可分割。凡系统的组成要素都不是杂乱无章的偶然堆积，而是按照一定的秩序和结构形成的有机整体。系统与要素、整体与部分，这种“合则两存”，“分则两亡”的性质，就是系统的有机性。b. 系统整体的功能不等于各组成部分的功能之和。在系统论中1加1不等于2，这是贝塔朗菲著名的“非加和定律”。系统的这种非加和性又可以分为两种情况：一是“整体大于部分之和”，这种现象称为系统整体功能放大效应；二是“整体小于部分之和”，这种现象称为系统整体功能缩小效应。c. 系统整体具有不同于各组成部分的新功能。这是从质的关系方面看，系统的整体效应表现为系统整体的性质或功能，具有构成该整体的各个部分自身所没有的新的性质或功能，也就是说，系统整体的质不同于部分的质。
2．系统的开放性
生物系统本质上是开放系统，不同于封闭的、物理系统，有其特殊性。贝塔朗菲认为，一切有机体之所以有组织地处于活动状态并保持其活的生命运动，是由于系统与环境处于相互作用之中，系统与环境不断进行物质、能量和信息的交换，这就是所谓的开放系统。正是由于生命系统的开放性，才使这种系统能够在环境中保持自身的有序的、有组织的稳定状态。他提出等结果性原理，用一组联立微分方程对开放系统进行数学描述，从数学上证明了开放系统的稳态，并不以初始条件为转移，指出了开放系统可以显示出异因同果律。
系统的目的性（有效性、适应性、寻的性）是存在的，不是完全由因果律决定的。开放系统可以保持自身的稳定结构和有序状态，或增加其既有秩序，这正是系统目的性的表现。把系统的开放性、有序性、结构稳定性和目的性联系起来，这正是贝塔朗菲一般系统论的核心和重要成果。
3. 系统的动态相关性
任何系统都处在不断发展变化之中，系统状态是时间的函数，这就是系统的动态性。系统的动态性，取决于系统的相关性。系统的相关性是指系统的要素之间、要素与系统整体之间、系统与环境之间的有机关联性。它们之间相互制约、相互影响、相互作用，存在着不可分割的有机联系。相关就是联系。系统论的相关性原则与唯物辩证法普遍联系的原则是一致的。动态相关性的实质是揭示要素、系统和环境三者之间的关系及其对系统状态的影响。
4. 系统的层次等级性
系统是有结构的，而结构是有层次、等级之分的。系统由子系统构成，低一级层次是高一级层次的基础，层次越高越复杂，组织越有序，并且系统本身也是另一系统的一个组成要素。系统中的不同层次及不同层次等级的系统之间相互制约、相互关联。自然系统、社会系统都有层次结构。等级层次结构存在于一切物质系统，因而人们对事物的认识也只是对其某一层面的认识。
5.系统的有序性
系统的有序性可从两方面来理解。其一，是系统结构的有序性。若结构合理，则系统的有序程度高，有利于系统整体功效的发挥。其二，是系统发展的有序性。系统在变化发展中从低级结构向高级结构的转变，正体现了系统发展的有序性，这是系统不断改造自身、适应环境的结果。系统结构的有序性体现的是系统的空间有序性，系统发展的有序性体现的是系统时间有序性，两者共同决定了系统的时空有序性。
（三）系统方法论的启示
系统方法论告诉我们要以系统的观点去看整个世界，不能片面、孤立地看问题。系统方法论主张以思辨原则代替实验原则，不能机械地看问题，尤其是在处
理复杂、有机程度高的系统时，这一点显得尤为重要。系统方法论主张以整体论代替还原论。对事物的层层剖析，弱化事物各部分间的联系，认为整体是部分的简单加和，这种思想不利于从总体把握事物，对事物的整体功效认识不清。系统方法论启示我们以目的论代替因果论。异因可以同果，为达到一定目的，可采取不同方式。人类经济社会不是偶然事件的产物，而是有目的性的复杂系统，研究问题的出发点是认识其目的、服务于目的。
（四）系统方法
系统方法就是从系统的观点出发，在系统与要素、要素与要素、系统与外部环境的相互关系中揭示对象系统的系统特性和运动规律，从而最佳地处理问题。
系统方法的特点是遵循整体性、历时性和最优化原则。
1)整体性。从整体出发、从系统目标出发进行研究，注意各要素间的相关关系。整体不等于各部分之和。如解决环保问题，就要将环境、能源、生产、经济统为一体，不能以孤立的观点来认识环境问题。
2)历时性（动态性）。从时间轴上看其产生、发展过程及前景。如开发新产品时要注意开发时间与技术更新。
3)最优化。要求的整体最优，而不拘泥于局部最优。
四、耗散结构理论、协同学、突变论原理及启示
耗散结构理论、协同学、突变论是对系统论的发展，下面对其进行简要阐述。
A．耗散结构理论
（一）起源
1.牛顿时间和梅格森时间
在牛顿力学体系中时间是无方向性的（可逆的），具有对称性，如经典力学的牛顿方程
在该方程中，当时间t改变符号时，方程保持不变，说明在牛顿力学体系中时间是无方向性的。即由现在的状态可以推到未来，也可以推回到历史的状态，方程中时间无方向性。“时间箭头”没有意义，时间从本质上讲只是描述可逆运动的一个几何参数。
但在进化论中时间却是不可逆的，特别是热力学中不可逆现象比比皆是，如热传导方程
其中T(x，t)为t时刻x处的温度，为热传导系数，。用代入，得与前方程不同，不具有对称性（称为对缺破缺）。“时间箭头”有意义。
因而牛顿力学与热力学对于时间可逆与否的表述很不相同。梅格森强调指出：“物理学时间和进化论及生物学时间不同，前者是可逆的，其中没有新生事物出现；后者是不可逆的，不断出现新生事物。”
2.退化与进化
进化与退化是一对矛盾，表征着事物运行的两种趋势。退化，即从有序向无序的转变。如冷热物相接触，冷变热、热变冷趋于相同温度；一滴黑水滴入水中而淡化；非生命系统从高级向低级的变迁。进化则是向更高有序状态的转变，如生物由简单到复杂，由低级到高级的转变。
然而在19世纪，热力学的熵增原理让人们得出了“宇宙热寂说”的悲观结论，认为世界在退化。而达尔文的生物进化论向人们描述的是世界在由低级向高级转变的场景。这两种截然相反的结论造成了科学界、哲学界的长期争论。
3.热力学第二定律和熵
热力学第二定律的克劳休斯（Clolisius）表述为：不可能把热从低温物体传到高温物体，而不产生其它影响（热传导的不可逆性）。开尔文（Kelvin）表述为：不可能从单一热源中取热使之完全变为有用功而不产生其它影响（能量的耗散性）。他们的表述其实是等价的。热力学中定义熵为描述自发过程单方向的状态函数。下式是熵的统计热力学表示
S=k Ln p k为玻尔兹曼常数; p是热力学几率。
例：在右图中有N1个粒子分布在1室，有N2个粒子分布在2室，当将其间的挡板抽掉，则粒子在两室中的分布共有
种
由上式可知，当N1=N2时有P最大，即此种情况出现的次数最多（可能性最大），因此可以说热力学第二定律说明一切不可逆过程都倾向于使体系的最小几率状态趋于一种几率最大状态（熵趋最大），即熵增。
因而熵是混乱度（无序度）的度量。
4. 开放系统的热力学第二定律
系统的熵变化可由两部分组成 。
des是系统与外界交换物质和能量而引起的熵流，dis是系统内部自发产生的熵，因自发过程是不可逆的，如上面所说会产生熵增，因而。但des可正可负，依不同状况而定。若des>0，则物质和能量的交换增加了系统的总熵，加速了系统趋向平衡态的运动。若des ≈ 0，则表示系统平衡态受到扰动，但保持近于平衡。若 des <0，系统不断从环境中获取物质和能量，从而给系统带来负熵，使整个系统的有序性的增加大于无序性的增加，新的结构和新的组织就能自发地形成，这种远离平衡态地开放系统就称为耗散结构，如生命系统、社会系统都属于这种耗散结构。
开放系统的热力学第二定律沟通了生命系统与非生命系统之间的联系，开放系统与孤立（封闭）系统的联系。
（二）耗散结构理论简介
1969年比利时物理学家普利高津（I•P rigogine）对非平衡态不可逆过程的研究提出了一种学说：一个远离平衡态（平衡态时熵最大）的开放系统（不管是力学、物理化学的，还是生命的），在外界条件发生变化达到一定阈值时，量变可以发生质变（由无序到有序的突变）。突变后形成的有序状态称耗散结构。如贝纳德流就是一种耗散结构。有序的耗散结构与平衡结构不同，平衡结构虽稳定有序，但是一种“死”结构，它不需要靠外界供应物质、能量来维持。而稳定有序的耗散结构是一种“活”结构，它要不断同外界交换物质、能量来维持其有序状态。正是因为它要通过这种有序状态去耗散物质和能量，所以被称为耗散结构。耗散结构定量研究描述了无序向有序的转化，统一了非生命与生命系统之间的联系。
耗散结构的形成是有条件的：一、系统必须是远离平衡态的开放系统，系统要与外界变换能量与物质，才有可能降低自身的熵。当系统处于平衡态或近平衡态时，系统不能产生新结构，其总的倾向是趋于无序或趋于平衡。因而要形成耗散结构，系统就要远离平衡态。二、系统内部具有非线性动力学机制。系统要素间的非线性相互作用是推动系统向有序发展的内部动力。这种非线性机制能促使系统各要素间产生相干效应（使系统元素耦合，产生自组织结构）和临界效应（临界点上失稳，形成新结构），从而使系统由混乱无序向有序转变。线性相互作用起的是数量上的叠加作用，具有独立性、均匀性和对称性，它不能带来质的变化。非线性机制所产生的非加和作用是系统产生并保持耗散结构的根本原因。
耗散结构理论的意义在于它指出了化学、生态系统等许多复杂系统由无序转
向有序的规律是一般的，沟通了生命系统与非生命系统之间的联系。事物要寻求发展，就得保持其系统是开放的，与外界有能量、物质、信息的交换，如现代企业管理系统必须是开放的，一个封闭、没有竞争机制的企业难以存活。耗散结构理论提出结束了科学界对时间可逆与否，世界进化与退化的争论。它把经典力学与热力学，以及热力学与生物进化论结合了起来。普利高津认为时间不仅仅是力学方法中的一个运动参量，而且时间联系着事物的过去、现在和未来。通过对系统演化史的考察，时间不再是系统外界的参数，而成了非平衡系统内部进化的度量。时间观念能分为不同的层次，其中与经典力学相联系的时间是可逆的，它仅仅是运动的几何参量，与热力学相联系的时间是不可逆的，与生物进化论层次相联系的时间是与历史相联系的，这些不同层次的时间相互联系，并依据一定条件而过渡。普利高津的这种认识统一了可逆与不可逆，进化与退化间的矛盾，为人类展现了一种全新的科学的自然观和系统的方法论。耗散结构理论30多年的发展取得了巨大成就，成为现代系统科学的一个重要理论分支。
B.协同学
协同学是七十年代后期由西德理论物理学家哈肯（Haken）创立的。早在60年代初激光问世时，哈肯就积极从事激光理论研究，他发现激光呈现出丰富的合作现象，从而得出了协同作用的重要概念，但协同学正是形成框架是1977年。协同学是一种研究各种不同系统在一定外部条件下，系统内部各子系统之间通过非线性相互作用产生协同效应，使系统从混沌无序状态向有序状态，从低级有序向高级有序以及从有序又转化为混沌的机理和共同规律的理论。它以信息论、控制论、耗散结构理论、突变论等现代科学理论的新成果为基础，同时采用了统计学与动力学考查相结合的方法，通过类比，对各学科中的从无序到有序的现象建立了一整套数学模型和处理方案，从而可把在一门学科中所取得的成果、很快推广到其它学科类似现象上去。
哈肯认为系统由无序到有序的关键不在平衡、非平衡或者离平衡态有多远。关键在于组成系统的各子系统在一定条件下，它们之间的非线性作用、相互协同和合作，自发产生有序结构。因此强调了协同现象的普遍性和重要性。协同学着重研究系统中各元素间的合作，它不仅研究开放系统从无序到有序的演化规律，而且也研究其从有序到无序的演化规律，真正统一了有序与无序。因而协同学较耗散结构理论来说有更广的适用领域，它把研究从远离平衡态的开放系统扩展到近平衡态和平衡态系统。协同学的出现把非平衡系统的自组织理论推到了一个新的发展阶段。
协同学所阐述的基本原理主要为协同效用原理、支配原理和自组织原理。
协同效用原理即“协同导致有序”，系统的有序性是由系统要素的协同作用形成的，协同作用是任何复杂系统本身所固有的自组织能力，是形成系统有序结构的内部作用力。系统的这种自组织现象，只能在含有大量子系统的复杂系统中才能实现，只有在大量子系统之间才会存在十分复杂的联系，才能产生系统整体的有序运动。
支配原理：复杂系统在由不稳定点向新有序时空结构转变时，通常受到序参量的决定。在复杂系统中有两类变量，即快变量与慢变量（即序参量），它们的地位不同，起支配控制作用的变量是慢变量。快变量在系统受到干扰而偏离稳态时，总是倾向于使系统重新回到原来的稳态，这种变量起了一种类似阻尼的作用，并且衰减得也很快，所以叫快变量。慢变量在系统因涨落而偏离稳态时，总是倾向于使系统更加偏离原来的稳态而走向非稳态，这种变量在系统处于稳态与非稳态的临界区时，呈现出一种无阻尼特征，并且衰减得很慢，因而称为慢变量。 利用绝热消去法，消去快变量，可以大大简化问题，易于求解。
自组织原理：系统在没有外部指令的条件下，其内部子系统之间能够按照某种规则自动形成一定的结构或功能，它具有内在性和自生性。在外部能量和物质输入的情况下，系统会通过大量子系统间的协同作用，在自身涨落力的推动下，形成新的时空结构。
协同学是一门横断科学和边缘科学。由于它研究和揭示了在一定条件下，不同系统通过子系统间的协同作用与自组织，从无序向有序转变的共同规律和特征，因而它在自然科学和社会科学领域有着广阔的应用前景。
C. 协同学与耗散结构小结
1.耗散结构要求系统开，远离平衡态，有物质、能量交换，及内部的非线性机制。而把研究从远离平衡态的开放系统扩展到近平衡态和平衡态系统，认为非平衡并不一定导致有序，而平衡也并不意味着就是无序之本。
2.同外部的交换可产生负熵流，产生促进内部协同的促协力。促协力与交换量成正比。
3.子系统之间的协作力（可正、可负、可为零）决定系统的未来走向。协作力大于零，系统走向高级稳态；协作力小于零，系统走向混乱。
4.耗散结构惯性原理：一旦形成耗散结构就有一定抗干扰能力。
5.吞并溶合原理：外来小系统与大的耗散结构相遇并相互作用时，小系统不是足以破坏大系统时，则被后者吞并且溶合，并不影响后者的基础结构。
6.突发干扰：使系统崩溃时，系统可产生向上或向下的运动，一般情况下形成高一级的耗散结构。
D. 突变论
突变理论是法国数学家勒内·托姆（Rene·Thom）于1972年创立的。它是一个新的数学分支，也是系统科学发展中的一个重要分支。以往的数学只能解决连续变化（离散连续）问题，渐变论是学术界的主导思想，对那些突然出现的非连续性变化显得无能为力，不能解释突变问题。突变理论从量的角度研究各种事物的不连续变化问题，进行从量变到质变的研究。它用形象而精确的数学模型来模拟突变过程，其要点在于考察这一过程从一种稳态到另一种稳态的跃迁。运用的数学工具主要为拓扑学、奇点理论和结构稳定性理论。
突变论以稳定性理论为基础，通过对系统稳定性的研究，阐明了稳定态与非稳定态，渐变与突变的特征及其相互关系，揭示了突变现象的规律和特点。托姆的突变论观点主要有以下几点：a. 稳定机制是事物的普遍特性之一，是突变论阐述的主要内容，事物的变化发展是其稳定态与非稳定态交互运行的过程。b. 质变可以通过渐变和突变两种途径来实现，如水在常压下的沸腾是通过突变来实现的，而语言的演变则是一个渐变过程。质变到底是以哪种方式来进行的，关键是要看质变经历的中间过渡态是不是稳定的。如果是稳定的，那么就是通过渐变方式达到质变的；如果不稳定，就是通过质变方式达到的。C. 在一种稳定态中的变化属于量变，在两种结构稳定态中的变化或在结构稳定态与不稳定态之间的变化则是质变。量变必然体现为渐变，突变必然导致质变，而质变则可以通过突变和渐变两种方式来实现。
突变论中以控制变量（U）来表示那些作为突变原因的连续变化因素，以状态变量（x）来表示可能出现突变的量。突变论运用数学工具描述系统处于稳定态、不稳定态的参数区域以及系统突变时的参数特定位置，从而建立起突变过程的数学模型。托姆证明，当控制变量，状态变量时，按某种意义进行分类，突变过程一共只有7种类型：折叠型(U=1，x=1，即一个控制变量，一个状态变量)、尖顶型（U=2，x=1）、燕尾型（U=3，x=1）、蝴蝶型(U=4，x=1)、双曲型(U=3，x=2)、椭圆型(U=3，x=2)、抛物型(U=4，x=2)。折叠型突变是一种只有一个控制因子和一个状态因子的突变，它代表事物主要由于一种因素变化所导致的质变，如人体因某一病变致死。尖顶型突变模型是最常用，也是比较简单的一种突变模型。下面所举的一个突变模型便是尖顶型模型。
在图2－9中描述的是社会状态与民主和社会不安定程度之间的关系。社会状态以状态变量x（垂直坐标）表示；控制变量有两个：民主（a轴表示）和社会不安定程度（b轴表示）。社会状态以激进和保守两个等级来度量。当a、b两个控制变量任意组合后，状态变量x所描绘轨迹就是图示的拓扑曲面。曲面中间有一个折叠区，折叠区在水平面上的投影是两条相交的曲线，它们所围成的区域称为分支集，它们标志着社会状态产生分支的区域边界。折叠区的上、下叶，状态趋于不稳，但变化是连续的。折叠中叶是状态的不稳定区，其发生的可能性最小。
在路线中，起初社会状态处于xB′，此时民主程度高、社会不安定程度高，民主程度变化过程中，x从xB′沿曲面上行，到达β′后，进入分支集，民主进一步减少，这时社会处于可能激进、也可能保守的双重状态。当控制变量使x达到β点时，即到达分支集另一边界线，这时只要再稍微减少一点民主，社会状态将离开折叠区的底叶而突然跳到折叠区的顶叶，这就发生了突变。如果继续减少民主，社会状态到达xB点（与平面上的B点对应），社会处于激进状态，这是一个激进的稳定态（相对于保守的稳定态来说）。如果控制量的选择位于分支集尖顶之后（如路线中的控制量的选择），则此时路线不通过分支集，x可连续地从激进过渡到保守，不发生突变。
E. “新三论”的启示
1.社会经济系统虽显现了一些物理化学规律，但从根本上看有许多超出 规律的规律。
2.社会经济系统从低级向高级转变必定依赖于开放、内部协同的条件。
3.无论是渐变，还是突变都是有规律是可循的，高度简化下，可以定量地描述、预测市场变化。
图2－9 社会状态的突变模型
五、运筹学
运筹学起源于军事运筹学，在二次大战中发展起来。它是在事务活动的组织管理方面，系统思想定量化所形成的数学理论和算法。运筹学往往运用模型化的方法，将一个已确定研究范围的现实问题，按提出的预期目标，将现实问题中的主要因素及各种限制条件之间的因果关系、逻辑关系建立数学模型，通过模型求解来寻求最优方案。运筹学的分支主要有：线性规划、非动态规划、动态规划、排队论、对策论等。
1）线性规划。在经营管理工作中，往往碰到如何恰当地运转由人员、设备、材料、资金、信息、时间等因素构成的体系，以便最有效地实现预定工作任务的问题。这一类统筹计划问题用数学语言表达出来，就是在一组约束条件下寻求一个目标函数的极值问题。如果约束条件表示为线性方程式，目标函数表示为线性函数时，就叫线性规划。一般线性规划的数学模型为
要求目标函数实现最大化（或最小化）
由m种有限资源构成的一组约束条件
，
各变量不能取负值，即
，
如果在所要考虑的数学规划问题中，目标函数与约束条件是非线性的，就叫非线性规划问题。如果决策变量中要求取值必须满足整数的线性规划问题，就称为整数规划。
2）动态规划。它是将一个复杂的多段决策问题分解为若干相互关联的较易求解的子决策问题，以寻求最优决策序列的方法，如研究水利资源多级分配的优化问题。
3）排队论。它研究排队现象的统计规律性，并用以指导服务系统的最优设计和最优经营策略，又称为随机服务系统理论。在这种服务系统中，服务对象何时到达和他们占用系统的时间的长短事先都无从确知。这是一种随机聚散现象。它通过都每个个别的随机服务现象统计规律的研究，找出反应这些随机现象平均特性的规律，从而在保证较好经济效益的前提下改进服务系统的工作能力。
4）对策论。它用来研究对抗性的竞争局势的数学模型，探索最优的对抗策略。一般在已知竞争或对抗的各方全部可采取的策略而不知他方如何决策的情况下，给竞争或对抗各方提供最优决策。在这种竞争局势中，参与对抗的各方都有一定的策略可供选择，并且各方具有相互矛盾的利益。目前，对策论已在政治、军事、经济等领域内得到广泛的应用。
5）存储论。在经营管理工作中，为了保证系统的有效运转，往往需要对原材料、元器件、设备、资金以及其它物资保障条件，保持必要的储备。存储论就是应用数学方法研究在什么时间，以多少数量，从什么供应渠道来补充这些设备，使得在保证生产正常运行的情况下，保持库存和补充采购的总费用最少。
根据运筹学所解决的问题，运筹学研究的对象是人类某些活动的理性行为，也称为“事理”。因此，对已有成果的解释和发现新的规律乃是运筹学的重要使命。
第三节 系统工程理论的新发展
20世纪80年代以来，系统工程在理论上得到了巨大的发展，已引起社会的广泛重视。当代系统工程理论的新发展主要有以下几个方面：
1、系统工程作为一门交叉学科，日益向多种学科渗透和交叉发展。系统工程的大量实践，运筹学、控制论、信息论等学科的迅速发展，以及其它科学技术部门，特别是物理学、数学、理论生物学、系统生态学、数量经济学、定量社会学等，都有了新的发展和突破，这些不同领域的科学成就，除了具有本学科的特点之外，实际上都在不同程度上揭示了系统的一些性质和规律。
自然科学与社会科学的相互渗透日益深化。为了使科学技术和经济、社会得到最优协调发展，需要社会学、经济学、系统科学、数学、计算机科学与技术、控制理论与技术等众多学科的综合应用。
由于社会经济系统的规模日益庞大，影响决策的因素日益复杂，在决策过程中有许多不确定的随机因素需要考虑，因此，现代决策理论和方法有了很大的发展。在现代决策理论中不仅应用数学方法，还应用了心理学和行为科学。现代的决策，特别是一些复杂的决策问题已经无法离开计算机的辅助，必须依赖计算机的信息处理能力才能及时解决。决策支持就是运用现代科学技术的先进成果为科学的决策提供辅助，于是在这种情况下产生了决策支持系统。
决策支持系统是辅助决策者利用数据和模型解决非结构化或者半结构化决策问题的人－机交互式系统。它是以现代技术为手段，针对某一型的非结构化或半结构化的决策问题，通过提供相应信息协助决策者明确决策问题，修改完善模型，列举出可能的方案，采用分析比较等方式为管理者做出正确决策提供帮助。它能为决策者提供决策所需要的数据、信息资料，帮助决策者明确决策目标和对问题的认识，建立和修改决策模型，提供各种备选方案，并对各种方案进行优化，通过人机对话系统进行分析、比较和判断，帮助决策者提高决策能力、决策水平、决策质量以及决策效益，以取得较大的经济效益和社会效益。现在，决策支持系统已逐步推广应用于大、中、小企业中的预算与分析、预测与计划、生产与销售、研究与开发等职能部门，并开始用于军事决策、工程决策、区域规划等方面。
随着人工智能技术及知识工程领域的发展，人们又发展了以计算机为核心的专家系统。专家系统是从人工智能、知识工程领域发展起来的计算机辅助管理系统。它的实质是模拟人类专家解决问题的方式与方法，利用专家知识解决一般人无法解决的问题。可以说，专家系统是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家水平去解决该领域中的困难问题的计算机程序。和曾精辟地指出：“专家系统的性能水平主要是它所拥有的知识数量和质量的函数。”一个专家系统所知道的知识越多、质量越高，它解决问题的能力也就越强。因此，专家系统实际上是通过在系统中存储大量与应用领域有关的专门知识而取得高水平的问题求解能力。从以上定义可以看出，专家系统强调的是高性能，因此，任何解题能力达到了同领域中人类专家水平的计算机程序都可以称作专家系统。但实际上这个定义具有相当丰富的内涵，并非用任何方法设计的程序都能达到人类专家水平。专家系统作为人工智能（AI）应用的一个分支，在科学研究、医疗诊断、工程实践、管理决策、程序设计自动化等各个不同的应用领域，得到了不同程度的发展，各种领域的专家系统先后出现，特别是从60年代后期开始，先后出现了一批至今仍然有主要影响或者自身还在不断发展中的专家系统。
由于现代管理科学的发展，日益依靠现代计算机科学和通讯技术的现代化形成了多种形式的管理信息系统和远距离通讯网络系统。
2、系统工程作为一门软科学，日益受到人们的重视。从20世纪70年代开始，社会上出现了一种从重视硬技术转向重视软技术的变化。软科学是日本学者在70年代提出的，软科学需要运用现代科学技术体系以至整个人类知识体系所提供的知识，去研究和解决实践中的复杂性问题，为决策和组织管理提供科学依据。
在系统工程一类软科学中，所研究的系统对象，往往可以分为“硬系统”和“软系统”两类。所谓硬系统一般是偏工程、物理型的，它们的机理比较明显，因而比较容易用数学模型来表述，有较好的定量方法可以计算出系统的行为和最优解。所谓“软系统”一般是偏社会、经济型的，它们的机理往往并不清楚，较难完全用数学模型来表述，而常用定量与定性相结合的方法来处理问题。
在20世纪50年代到60年代末，由于定量方法的发展和电子计算机的广泛应用，使不少社会经济问题和管理问题有了科学计算的具体方法，并可以具体求出它的最优解决方案，极大地推动了运筹学和系统工程的发展。但是到20世纪70年代中期，一些有远见的学者感觉到“过分定量化”、“过分数学化”会给运筹学、系统工程的应用带来副作用，有些人满足于数学公式的推导本身，而忽视了最有生命力的源泉——实际问题本身。
基于过分定量化、过分数学化的模型难以解决一些社会实际问题，许多学者开始了反思。到20世纪80年代，在美、英出现了一批新的系统方法论，他们的共同特点是偏软，大多没有数学模型，而强调思考方法、工作过程和人的参与等。Checkland在他的著作《软系统方法论》一书中，基于系统的目标、结构、机理特征，将系统分为两种，即目标明确、结构清晰、机理清楚、可用数学模型表达的硬系统，和目标不明确、结构不良、机理不清楚、难以应用数学模型表达、偏社会、经济、文化、生物的软系统，并将处理前者的问题称为问题，处理后者的问题称为“议题”(Issues)，将解决这两种问题的方法分别称为“软”系统方法和“硬”系统方法，基于此分类将应用于不同系统的方法分类如表2－3所示：
“硬”系统
“软”系统
运筹学
系统分析
系统工程
系统动力学
(硬系统方法)
社会系统设计
战略假设表面化与检验
社会系统科学
软系统方法论
(软系统方法)
表2－3 软系统与硬系统的对比
Jackson和Flood在他们的著作《管理科学的系统方法》和《创造性的解决问题：整体系统干预》等书及论文中，基于系统参与者的价值观是否一致将其分为三大类，即一致(一元Unitary)、不一致(多元Pluralist)和强制(有绝对权威Coercive);又基于系统之子系统数量、元素数量及层次的多少，它们之间的关系是否复杂多变等将系统分为两类，即机械的或简单的(Mechanic or Simple)和整体的、有机的或复杂的(Systemic、Organic or Complex)，由此得到基于系统特性及系统参与者价值观不同而应用不同方法的分类如表2－4所示：
表2－4 基于系统特性及系统参与者价值观不同而应用不同方法的分类
一元
多元
强制
机械系统或
简单系统
运筹学
系统分析
系统工程
系统动力学
(硬系统方法)
社会系统设计
战略假设表面化与检验社会系统科学
对话设计
软系统方法论
(软系统思考)
批判系统思考
整体系统干预
(解放系统思考)
整体系统或
复杂系统
一般系统理论
管理控制论
组织控制论
社会技术系统
思考生存系统
建模偶然性理论
(组织系统或
组织控制论)
3、20世纪80年代中期，国际科学界兴起了对复杂性问题的研究，一个突出的标志是1984年在美国新墨西哥州成立了以研究复杂性为宗旨的圣塔菲研究所(SantaFe Instituet，简称SFI)。1994年，在圣菲研究所成立10周年之际，霍兰正式提出复杂适应系统(Complex Adaptive System，简称CAS)理论。CAS理论的提出对于人们认识、理解、控制、管理复杂系统提供了新的思路。由于其思想新颖和富有启发，它已经在许多领域得到了应用。在经济、生物、生态与环境以及其它一些社会科学与自然科学中，CAS理论的概念和方法都得到了不同程度的应用和验证。
复杂适应系统理论的提出，是从对系统演化规律的思考引起的。复杂性研究的一个重要的方面，是对于复杂性的产生机制的研究。简单地说，其基本思想可以用一句话概括：“适应性造就复杂性。”当然，适应性只是产生复杂性的机制之一，而不是复杂性的唯一来源。CAS理论完全不排除还可能会有其他的产生复杂性的机制与渠道。然而，大量事实表明，由适应性产生的复杂性，即所谓复杂适应系统确实是一大类十分重要的、非常常见的复杂系统。它从一个侧面概括了生物、生态、经济、社会等一大批重要系统的共同特点。关于复杂适应系统的理论，无疑是现代系统科学的一个富有启发性、值得重视的领域。
CAS理论包括微观和宏观两个方面。在微观方面，CAS理论的最基本的概念是具有适应能力的、主动的个体，简称主体。这种主体在与环境的交互作用中遵循一般的刺激－反应模型，所谓适应能力表现在它能够根据行为的效果修改自己的行为规则，以便更好地在客观环境中生存。在宏观方面，由这样的主体组成的系统，将在主体之间以及主体与环境的相互作用中发展，表现出宏观系统的分化、涌现等种种复杂的演化过程。
CAS系统中的个体一般称为元素、部分或子系统。复杂适应系统理论采用了adaptive agent （具有适应能力的个体）这个词，是为了强调它的主体性，强调它具有自己的目标、内部结构和生存能力。但是单独用主体这个概念，是无法完全表达出CAS理论的丰富内涵的。所以，围绕主体这个最核心的概念，霍兰提出了研究适应和演化过程中特别要注意的7个有关概念：聚集、非线性、流、多样性、标识、内部模型、积木。
（1）聚集（aggregation）：主要用于个体通过“粘着”（adhesion）形成较大的所谓的多主体的聚集体（aggregation agent）。由于个体具有这样的属性，它们可以在一定条件下，在双方彼此接受时，组成一个新的个体——聚集体，在系统中像一个单独的个体那样行动。
（2）非线性（nonlinearity）：指个体以及它们的属性在发生作用时，并非遵从简单的线性关系。特别是在和系统或环境的反复的交互作用中，这一点更为明显。CAS理论认为个体之间相互影响不是简单的、被动的、单向的因果关系，而是主动的“适应”关系。在这种情况下，线性的、简单的、直线式的因果链已不复存在，实际的情况往往是各种反馈作用（包括负反馈和正反馈）交互影响的、互相缠绕的复杂关系。
（3）流（flow）：在个体与环境之间，以及个体相互之间存在着物质流、能量流和信息流。这些流的渠道是否通畅，周转迅速到什么程度，都直接影响系统的演化过程。
（4）多样性（diversity）：在适应过程中，由于种种原因，个体之间的差别会发展与扩大，最终形成分化，这是CAS的一个显著特点。霍兰指出，正是相互作用的不断适应的过程，造成了个体向不同的方面发展变化，从而形成了个体类型的多样性。而从整个系统来看，这事实上是一种分工。如果和前面提到的聚集结合起来看，这就是系统从宏观尺度上看到的“结构”的“涌现”，即所谓的“自组织现象”的出现。
（5）标识（tagging）：为了相互识别和选择，个体的标识在个体与环境的相互作用中是非常重要的，因而无论在建模中，还是实际系统中，标识的功能与效率是必须认真考虑的因数。标识的作用主要在于实现信息的交流。流的概念包括物质流和信息流，起关键作用的是信息流。在以往的系统研究中，信息和信息交流的作用没有得到足够的重视。这是对于复杂系统行为的研究难以深入的原因之一。CAS理论在这方面的发展就在于把信息的交流和处理作为影响系统进化过程的重要因数加以考虑。
（6）内部模型（internal models）：这一点表明了层次的概念。每个个体都是有复杂的内部机制的。对于整个系统来说，这就统称为内部模型。
（7）积木（building blocks）：复杂系统常常是在一些相对简单的构件的基础上，通过改变它们的组合方式而形成的。因此，事实上的复杂性往往不在于构件的多少和大小，而在于原有积木的重新组合。
CAS理论思想是人们在系统运动和演化规律的认识方面的一个飞跃，主要体现在以下四个方面：(1)主体是主动的、活的实体。这个特点使CAS理论能够有效地应用于经济、社会、生态等其它方法难于应用的复杂系统；作为与系统、全局、整体相对而言的概念，元素、单元、部件，都是作为一个被动的、局部的概念而提出的。主体的概念则把个体的主动性提高到了系统进化的基本动因的位置，从而成为研究与考察宏观演化现象的出发点。(2)个体与环境(包括个体之间)的相互影响和相互作用，是系统演化和进化的主要动力。这个特点使得CAS方法能够运用于个体本身属性极不相同，但是相互关系却有许多共同点的不同领域；(3)把宏观和微观有机地联系起来。它通过主体和环境的相互作用，使得个体的变化成为整个系统的变化的基础，统一地加以考察；(4)引进了随机因数的作用，使CAS具有更强的描述和表达能力。考虑随机因数并不是CAS理论所独有的特征。然而CAS理论处理随机因数的方法是很特别的。常见的考虑随机因数的方法是引入随机变量，即在变化的某一环节中引入外来的随机因数，按照一定的分布影响演化的过程。这种方式中，随机因素的作用是暂时的，只在一个特定步骤上起作用。它只是通过其对系统状态的某些指标产生定量的影响。在这种影响过后，事物只是在状态参数上有变化，而运作的规律、内部的机制并没有质的变化。
对于前面提到的CAS理论，在主体模型的基础上，建立了整个系统的宏观模型，霍兰称之为回声模型（Echo model），在这个基本模型中，主体具有最简单的功能——寻找交换资源的其他主体，与其他主体进行资源交流，保存及加工资源。为此，主体要有三个基本部分：
（1）进攻标识——用于主动与其他主体联系和接触。
（2）防御标识——用于其他主体与自己联系时决定应答与否。
（3）资源库——用于储存加工资源。
这个主体的基本情况如图2－10所示：
图2－10 主体的基本情况
它的功能包括：主动与其他主体接触，同时也对其他主体的接触进行应答，如果匹配成功则进行资源交流，在自己内部存储并加工资源，如果资源足够，则繁殖新的主体。
在此基础上，整个回声模型成为如下情况：整个系统包括若干个位置，每个位置中有若干个主体，主体之间进行交往，交流信息和资源。这就是最基本的回声模型。当然，这个基本的回声模型还过于简单，无法描述复杂的系统行为。霍兰在此基础上逐步增加各种功能，形成了扩展的回声模型，先后加入了以下一些机制：
（1）增加“交换条件”机制，即在进攻标识与防御标识相符的条件下，还要加上某种交换条件的确认。
（2）增加“资源转换”机制，即主体具备加工，利用和重组资源的能力。增加这一功能为主体的分工和专门化打下了基础。
（3）增加“粘着”机制，即若干主体通过建立固定的联系，成为一个多主体的聚合体在系统中一起活动。
（4）增加“选择交配”机制，即主体可以有选择地与其他主体结合，通过交换形成新的更强的主体。
（5）增加“条件复制”机制，即主体在资源充裕，条件适宜的情况下，复制增加自身的功能。
通过这一步步扩充，回声模型的表达和描述能力不断增强，从而具备了描述和研究各种复杂系统的能力。
CAS理论的另外一个重要特点就是它的可操作性。圣菲研究所开发的软件平台——SWARM，具体实现了这个特点。SWARM是一个高效率的、可信的、可重用的软件实验平台，为科学家们提供了一个标准的软件工具集，从而提供一个设备精良的软件实验环境，帮助人们集中精力于复杂的研究工作，而不必自己动手制造工具。
SWARM的建模思想是建立一系列独立的个体，通过独立事件之间进行交互，考察和研究系统的行为和演化规律。软件模拟的基本单元是个体，一个个体就像系统中的一个演员，它能够产生动作并影响自身和其他个体。个体定义了SWARM系统中的基本对象，即模拟部件。时间表则定义这些对象之间的事件发生的流程。在SWARM中，特定的行为发生在特定的时间，行为的发展按照时间表的规定进行。
但是CAS理论是一个很新的领域，距离成熟还有很大的历程。因此，存在各种不完善、不完全的问题是毫不奇怪的。从目前的情况来看，至少在以下几个方面，CAS理论还有待于进一步的发展和完善。
（1）CAS理论框架本身比较粗糙，带有十分明显的经济学与生物学的印记。这说明我们还需要广泛地研究更多类型地复杂适应系统，并且逐步形成确实具有方法论和认识论意义上地，具有一定普遍性地理论体系和表达方式。
（2）从理论本身的概念与内容来说，也还有不少需要进一步明确的地方。
（3）从实际应用的角度来看，除了需要应用到更广泛的范围之外，CAS理论还需要在实际的控制与管理方面提出有效的、切实可行的方法。
（4）作为支持CAS理论研究的工具与环境——SWARM，也还处于完善过程之中。
4、系统工程研究与应用的范围已愈来愈广，对象系统的规模也越来越大，并将朝着“巨系统”的方向发展。
系统按其复杂程度的不同可以分成4类：简单系统、简单巨系统、复杂巨系统、特殊复杂巨系统(社会系统)。简单系统是指不需分层次或者说仅有一个层次的系统。也可以认为，用牛顿力学理论来讨论的系统即是简单系统。简单系统一般仅包含少数几个到几十个子系统。
判断一个系统是否是简单系统的主要标准，在于此系统是否可以采用牛顿力学的方法来刻画系统的演化。牛顿力学描写系统的演化要求系统满足叠加原理，通常把是否满足叠加原理作为能否应用牛顿理论的一个依据。
简单系统不需层次概念，或者说，只进行一个层次的分析研究。所有子系统的运动状态的总和就是系统的运动状态，对系统整体的运动状态的描述即使要描述所有子系统的运动状态。
真正的系统很少有符合简单系统的。许多系统必须在作了若干近似以后才能被看成简单系统。这里主要有两点近似：(1)当非线性作用非常小，可以忽略，其相互间的作用力可以近似为线性作用力； (2)子系统之间产生的相互作用，可以认为仅发生在两个子系统之间，即所谓而体问题，其它子系统的存在与此而体之间相互作用无关，可以忽略。
对于一个简单系统可以得到对系统状态描述完全确定性的结果。给定系统一个初始状态，我们可以很准确地预测系统的未来，也可以准确地说清楚它的过去。不同的初始状态表示了过去不同的历史，也预测了不同的未来。
简单巨系统是比简单系统复杂，人们研究也比较深入的一类系统。简单巨系统内子系统的数目一般很多，通常多到无法一个一个地描写每一个子系统地运动。简单巨系统内子系统之间的相互作用一般不太复杂，在多数情况下，相互作用是已知的，是确定的，人们可以用确定的规律来描写各子系统之间相互作用。但是简单巨系统的整体性质不能从子系统叠加得出，而会出现新的性质，对此我们称之为“涌现”出新的性质。这是简单巨系统和简单系统之间的根本区别。
由于简单巨系统整体要涌现出新的性质，在这类系统中也出现了层次概念。简单巨系统至少可以分成两个层次，即系统层次和子系统层次。简单巨系统也不再适用叠加原理，两个层次之间物理量不能通过叠加原理得出，通常是在各层次上独立进行分析，得到结果；在分析两个层次之间关系时，应根据具体系统的特点，逐一进行分析。
在巨系统中，如果组分种类繁多(几十、上百、上千或更多)，并有层次结构，它们之间的关联方式又很复杂(如非线性、不确定性、模糊性、动态性等)，这就是复杂巨系统。
1990年《自然杂志》第一期发表钱学森、于景元、戴汝为三人署名的一篇论文“一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论”，首次向世人公布了这一新的科学领域及其基本观点，它是用系统的观点研究了范围广泛的横跨自然科学和社会科学的问题后，从中提炼出来的。
钱学森提出的“开放的复杂巨系统”有三个层次的含义：(1)系统本身与系统周围的环境有物质的交换、能量的交换和信息的交换。由于有这些交换，所以是“开放的”；(2)系统所包含的子系统很多，成千上万，甚至是上亿万。所以是“巨系统”；(3)子系统的种类繁多，有几十、上百，甚至几百种。所以是“复杂的”。开放的复杂巨系统广泛存在于现实世界。例如，人脑系统、人体系统、社会系统、地理环境系统和星系系统等，开放的复杂巨系统涉及到生物学、医学、地理学、生态学、天文学和社会科学等学科领域。这些理论分属与不同学科甚至不同科学技术部门，而且都有较长的历史。过去也都或多或少用各自的语言表述过开放的复杂巨系统这一思想，但现在都可以概括在开放的复杂巨系统这个概念中，而且更加清晰更加深刻了。
80年代初，结合现代作战模式的研究，钱学森提出处理复杂行为系统的定量方法学。这种定量方法学时半经验半理论的，是科学理论、经验和专家判断力的结合。与此同时，钱学森大力推行系统工程在社会系统中的应用。系统工程在工程中的应用已被实践证明是非常有效的，如美国的“阿波罗”计划，中国的“两弹一星”，都是成功的典范。但用这些方法解决社会系统工程问题显然是不够的。即使像数学这样广泛使用的理论和方法，也遇到严重困难，因为复杂巨系统特别是社会系统无法用现有的数学工具描述出来。当人们寻求用定量方法学处理复杂行为系统时，容易注重于数学模型的逻辑处理，而忽视数学模型微妙的经验含义或解释。但是这样的数学模型，看来‘理论性’很强，其实不免牵强附会，从而脱离事实。
在80年代末，在钱学森指导下，系统学讨论班又进行了方法论的讨论，考察了各类复杂巨系统研究的新进展，特别是社会系统、地理系统、人体系统和军事系统4个方面：
(1)在社会系统中，为解决宏观经济决策问题，在马宾等经济学家与当时航天部710所的联合研究中，有几百个变量和上千个参数描述的、定性与定量相结合的系统工程技术的应用研究；
(2)在地理系统中，用生态系统、环境保护系统以及区域规划等综合探讨地理系统的研究和应用；
(3)在人体系统中，把生理学、心理学、西医学、中医学和传统医学等综合起来的研究；
(4)在军事系统中，军事对阵系统和现代作战模型的研究。
在对这些研究进展进行提炼、概括和抽象的基础上，80年代末，钱学森提出处理开放的复杂巨系统的方法论是“从定性到定量综合集成方法”。作为一门技术，又称为综合集成技术；作为一门工程，亦可称为综合集成工程。
综合集成方法作为一种科学方法论，有其自身的特点，它是在现代科学技术发展这个大背景下提出来的。钱学森曾经提出“现代科学技术不单是研究一个个的事物、一个个现象，而是研究这些事物、现象发展变化的过程，研究这些事物相互之间的关系。今天，现代科学技术已经发展成为一个很严密的综合起来的体系，这是现代科学技术的一个很重要的特点。”钱学森提出的现代科学体系结构是一个矩阵式结构，从中可以看到人类知识体系由三个层次的知识构成：（1）经验知识、感性知识以及不成文的实践感受，即前科学。这部分知识的特点是只知道是什么，还不能回答为什么，尽管如此，这部分只是对于我们是很宝贵的，也要珍惜。而且这类知识经过研究提炼也将成为科学知识；（2）科学知识。这类知识的特点是，不仅知道是什么，还能回答为什么。今天，这部分知识已发展成为十一大科学技术部门和三个层次所构成的体系，而且随着科学技术的发展，还会有新的科学技术部门产生。（3）哲学知识。哲学不仅是知识，还是智慧，特别是马克思主义哲学是人类知识的最高概括，也是人类智慧的最高结晶。
综合集成方法指出了解决复杂巨系统和复杂性问题的过程以及过程的方法性和反复性。这个过程是从提出问题和形成经验性假设开始。这一步是专家体系所具有的有关科学理论、经验知识和专家判断力、智慧相结合并通过讨论班的研讨形式而形成的，通常是定性的。这样的经验性假设（猜想、判断、方案、思路等）所以是经验性的，是因为还没有经过精密的严格论证，并不是科学结论。从思维科学角度来看，这一步是以形象思维和社会思维为主。在研讨过程中，要充分发扬学术民主，畅所欲言，相互启发，大胆争论，把专家的创造性充分激发出来。精密的严格论证是通过人机结合，人机交互、反复对比、逐次逼近、对经验性假设做出明确结论，如果肯定了经验性假设是对的这样的结论就是现阶段对客观事物认识的科学结论。如果经验性假设被否定，就需要对经验性假设进行修正，提出新的经验性假设，再重复上述过程。从思维科学角度来说，这一过程是以逻辑思维和辩证思维为主。在这个过程中，要充分应用数学科学、系统科学、控制科学、人工智能、以计算机为主的各种信息技术所提供的各种有效方法和手段，如系统建模、仿真、分析、优化等。我们以社会系统中决策支持系统为例，说明综合集成方法的应用，用以下框图表示：
图2－11 决策支持系统构成示意图
以计算机、网络、通信为核心的现代信息技术的发展，是一场技术革命，引起经济的社会形态飞跃发展，导致一场新的产业革命，钱学森称之为第五次产业革命。这场产业革命所涌现出来的各种高新技术，为综合集成方法的应用展现了广阔前景。结合系统学理论和人工智能技术的发展，钱学森又提出“综合集成研讨厅体系”的构想，这是综合集成方法运用的实践形式和组织形式。钱学森提出的综合集成研讨厅体系（Hall for Work Shop of Meta-synthetic Engineering，简称HWSME），是把下列成功的经验汇总和升华了：
(1)几十年来世界学术讨论的seminar经验；
(2)从定性到定量综合集成法；
(3)C3I及作战模拟；
(4)情报信息技术；
(5)人工智能；
(6)灵境（Virtual reality）技术；
(7)人机结合的智能系统
(8)系统学
(9)第五次产业革命中的其它技术。
这个研讨厅体系可以看作由三部分组成：以计算机为核心的现代高新技术的集成与融合所构成的机器体系、专家体系、知识体系，其中专家体系和机器体系是知识体系的载体。这三个体系构成高度智能化的人机结合体系，不仅具有知识与信息采集、储存、传递、调用、分析与综合的功能，更重要的是具有产生新知识和智慧的功能，即可用来研究理论问题，又可用来解决实践问题。以下是研讨厅的简单示意图：
图2－12 研讨厅结构示意图
建设研讨厅按照分布式交互网络和层次结构组织起来，就成为一种具有纵深层次、横向分布、交互作用的矩阵式研讨厅体系，为解决开放的复杂巨系统问题提供了规范化、结构化的形式。
开放的复杂巨系统具有科学与经验的本质，综合集成方法和研讨厅体系实际上式遵循科学和经验相结合、智慧与知识相结合的途径，去研究和解决开放的复杂巨系统问题。从这个角度看，综合集成研讨厅体系本身就是个开放的、动态的体系，也是个不断发展和进化的体系。钱学森曾指出：
“关于开放的复杂巨系统，由于其开放性和复杂性，我们不能用还原论的办法来处理它，不能像经典统计物理以及由此派生的处理开放的简单巨系统的方法那样来处理，我们必须依靠宏观观察，只求解决一定时期的发展变化的方法。所以任何一次解答都不可能是一劳永逸的，它只能管一定的时期。过一段时间，宏观情况变了，巨系统成员本身也会有其变化，具体的计算参数及其相互关系都会有变化。因此对开放的复杂巨系统，只能作比较短期的预测计算，过了一定时期，要根据新的宏观观察，对方法作新的调整。”
这个思想对综合集成方法的应用，对综合集成研讨厅体系的建设和应用，都有重要指导意义。
应用综合集成方法（包括综合集成研讨厅体系）必须有总体设计部这样的实体机构。如果说综合集成方法是研究开放的复杂巨系统的方法论，那么总体设计部是实现这个方法论所必须的体制和机制，两者是紧密结合在一起的，不同于传统科学研究中的个体研究方式。正如钱学森指出的：
“我们把处理开放的复杂巨系统的方法定名为从定性到定量综合集成方法，把应用这个方法的集体称为总体设计部。”
从应用角度看，总体设计部由熟悉所研究系统的各个方面专家组成，并由知识面比较宽广的专家负责领导，应用综合集成方法（或综合集成研讨厅体系）对系统进行总体研究。总体设计部设计的是系统的总体方案和实现途径。它把系统作为它所属的更大系统的组成部分来进行研究，对它们所有要求都首先从实现这个更大系统相协调的观点来考虑；总体设计部把系统作为若干分系统有机结合的整体来设计，对每个分系统的要求都首先从实现整个系统相协调的观点来考虑，对分系统之间、分系统和系统之间的关系，都首先从系统总体协调的需要来考虑，进行总体分析、总体论证、总体设计、总体协调、总体规划，提出具有科学性、可行性和可操作性的总体方案。
主要参考文献：
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葛永林等，论霍兰的ＣＡＳ理论———复杂系统研究新视野，系统辩证学学报，第10卷第3期，2002
习题
系统工程与系统科学的联系和区别是什么？
控制论的两个基本观点及其意义。
系统结构有哪些特点？
简述控制论对系统工程方法论的启示。
功能模拟法与传统模拟法的区别有哪些？
信息概念的特点有哪些？
申农信息熵与物理学中的熵有什么关系？
信息方法论与传统方法的区别，以及信息方法的意义。
简述一般系统论的产生背景及其基本观点。
什么是耗散结构？形成耗散结构的条件有哪些？以及耗散结构理论的意义。
协同学与耗散结构理论在研究上的区别有哪些？
突变论较以往的数学理论有什么突破？其主要观点有哪些？
复杂适应系统理论的基本思想是什么？
钱学森提出的“开放的复杂巨系统”有哪几个方面的层次含义？
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