第1章　绪论　__eol__1.1　系统与模型__eol__1.1.1　系统__eol__1.1.2　系统模型__eol__1.2　复杂系统模型　__eol__1.2.1　复杂性的定义__eol__1.2.2　复杂性科学的研究对象__eol__1.2.3　复杂系统的基本特征　__eol__1.2.4　系统建模方法论　__eol__1.2.5　复杂系统的成因__eol__1.2.6　复杂系统的分析与建模__eol__1.3　复杂系统模型的发展现状__eol__1.3.1　自然科学领域__eol__1.3.2　经济管理领域__eol__1.3.3　桑塔菲研究所__eol__第2章　建模工具__eol__2.1　建模工具概述__eol__2.2　Python建模工具包　__eol__2.2.1　NumPy__eol__2.2.2　SciPy　__eol__2.2.3　Matplotlib　__eol__2.2.4　SimPy__eol__2.2.5　SimuPy__eol__2.2.6　PyGame__eol__2.2.7　SymPy__eol__2.2.8　PIL　__eol__2.2.9　Mesa　__eol__2.2.1　0NetworkX__eol__2.3　简单案例：Schelling模型__eol____eol__第3章　元胞自动机　__eol__3.1　元胞自动机概述　__eol__3.1.1　元胞自动机的提出　__eol__3.1.2　元胞自动机的定义　__eol__3.2　初级元胞自动机　__eol__3.3　二维元胞自动机　__eol__3.4　元胞自动机应用案例　__eol__3.4.1　格子气体模拟　__eol__3.4.2　表决与退火模型__eol__3.4.3　森林火灾模型　__eol__3.4.4　DLA模型　__eol__3.4.5　激发介质中的非线性波__eol__模型　__eol__3.5　元胞自动机的应用现状__eol____eol__3.6　元胞自动机的优势与不足　__eol__3.7　三维元胞自动机__eol__第4章　多主体模型　__eol__4.1　Agent的基本概念　__eol__4.1.1　什么是Agent　__eol__4.1.2　Agent的特征、分类和环境　__eol__4.2　Multi-Agent系统　__eol__4.2.1　Multi-Agent系统概述　__eol__4.2.2　Multi-Agent软件工具　__eol__4.3　Multi-Agent模型的应用　__eol__4.4　案例__eol__4.4.1　“大糖帝国”模型　__eol__4.4.2　随机游走模型　__eol__4.4.3　Boltzmann财富模型　__eol__4.4.4　Schelling模型　__eol__4.4.5　Epstein内乱模型__eol__4.4.6　鸟群迁徙模型　__eol__4.4.7　病毒传播模型　__eol__4.4.8　食物链模型__eol__4.4.9　银行准备金模型__eol__4.4.10　囚徒困境模型__eol__第5章　复杂网络模型　__eol__5.1　网络基础__eol__5.1.1　网络基本概念和基础操作　__eol__5.1.2　网络的经典算法__eol__5.2　网络模型__eol__5.2.1　网络模型概述　__eol__5.2.2网络建模　__eol__5.2.3　网络可视化布局__eol__5.3　图和网络的特征　__eol__5.3.1　图的密度　__eol__5.3.2　网络的平均最短路径长度　__eol__5.3.3节点的偏离度　__eol__5.3.4　节点的中心率　__eol__5.3.5　互联网的PageRank　__eol__5.3.6　图的核心数__eol__5.3.7　图的度分布__eol__5.3.8　网络的群集化系数__eol__5.4　复杂动态网络模型__eol__5.4.1　拓扑结构不变的动态网络模型　__eol__5.4.2　拓扑结构变化的动态网络模型　__eol__5.4.3　自适应动态网络模型__eol____eol____eol__第6章　离散事件模型__eol__6.1　基本概念__eol__6.1.1　周期驱动模型与事件驱动模型　__eol__6.1.2　事件驱动机制　__eol__6.2　建模与仿真　__eol__6.2.1　SimPy介绍__eol__6.2.2　案例　__eol__第7章　系统动力模型　__eol__7.1　基本概念__eol__7.2　简单的系统动力模型　__eol__7.2.1　RCL电路__eol__7.2.2　单摆模型　__eol__7.3　混沌__eol__7.3.1　兰顿蚂蚁模型　__eol__7.3.2　蝴蝶效应　__eol__7.3.3　Logistic方程　__eol__7.3.4　物种竞争模型　__eol__7.3.5　Mandelbrot集合__eol__第8章　分形模型　__eol__8.1　分形概述__eol__8.2　分形应用__eol__8.3　分形建模方法__eol__8.3.1　L系统（L-systems）__eol__8.3.2　迭代函数系统　__eol__8.4　分形设计__eol__8.4.1　Sierpinski三角形　__eol__8.4.2　万花筒__eol__8.4.3　树__eol__8.4.4　自然地貌模拟　__eol__第9章　预测和学习模型__eol__9.1　统计预测模型__eol__9.1.1　回归模型　__eol__9.1.2　时间序列分析模型__eol__9.2　机器学习模型__eol__9.2.1　有监督的学习模型__eol__9.2.2　无监督的学习模型__eol__9.3　人工神经网络__eol__9.3.1　多层感知机__eol__9.3.2　深度学习模型　__eol__第10章　博弈模型　__eol__10.1　计算机游戏模型__eol__10.1.1　子模型　__eol__10.1.2　主体模型及系统参数__eol__10.1.3　逻辑规则__eol__10.1.4　用户界面__eol__10.1.5　用户交互__eol__10.1.6　模型的实时性与资源优化__eol__10.2　Q-Learning模型__eol__第11章　城市空间模型__eol__11.1　虚拟城市空间模型__eol__11.2　空间句法模型__eol__11.2.1　轴线的连接度__eol__11.2.2　路段的可达性__eol__11.2.3　轴线的选择度__eol__11.3　分形虚拟城市模型__eol__11.3.1　分形虚拟城市模型的复杂性　__eol__11.3.2　分形虚拟城市模型的分形假设和分形过程__eol__11.3.3　分形虚拟城市模型的定义__eol__11.3.4　分形虚拟城市模型的实现__eol__11.3.5　Python实现