随笔分类 - 系统分析与评价
摘要：在面对气候变化、经济波动、公共健康危机与人工智能崛起的当下，我们越来越意识到：这些问题并非孤立存在，而是错综复杂的系统性难题。传统线性思维、单学科分析往往难以提供有效的解释与应对策略。我们迫切需要一种更具整体性与动态性的认知框架——这便是系统思维。而作为以系统思维为核心的方法论体系，系统科学正逐渐成
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摘要：系统工程作为现代工程科学中的核心交叉领域，致力于研究如何对复杂系统进行科学建模、分析、优化与决策。随着工程项目规模日益庞大、问题结构愈发复杂，传统的单一技术路径已难以胜任整体设计与集成管理的需求。系统工程正是在这一背景下，逐步发展出一套以哲学观念为根基、以系统科学为中层支撑、以分析方法与智能工具为执
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摘要：在信息泛滥与不确定性剧增的当下，理解和驾驭“复杂系统”成为科学界和工程界面临的重大挑战。传统的建模方法在面对多主体、非线性、自组织等特性时屡显力不从心。与此同时，人工智能的迅猛发展正引领复杂系统研究进入一个“数据驱动+机制融合”的新时代。这里系统探讨AI如何在自动建模、因果推理、强化学习等维度赋能复
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摘要：在现代技术与社会高度复杂化背景下，单一学科已难以应对多目标、多约束、多干系人的系统性挑战。系统工程（Systems Engineering）正是在此背景下诞生，成为集成技术、管理、决策与复杂性治理的重要工具体系。无论是航天发射、智能制造，还是智慧城市、智能交通，系统工程都已渗透其中。 一、引言：什么
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摘要：系统中的问题是如何形成的？ 在复杂系统中，问题的形成源于系统目标与现实状态之间的偏差。任何系统都有其既定目标，例如产出目标、服务水平、稳定性或效率目标。然而，系统运行受到内部结构缺陷、外部环境变化以及反馈机制延迟等多重因素影响。当实际运行状态偏离预期目标，并对系统绩效或稳定性产生不利影响时，问题便逐
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摘要：在系统工程的发展历程中，模型化长期扮演着核心工具角色。然而，随着系统复杂性、动态性和多利益主体博弈的加剧，单纯依赖模型化已难以应对现实世界的复杂系统问题。问题导向系统方法论逐渐崭露头角，成为系统工程方法论的重要转型方向。本文梳理了系统方法论的演进逻辑，系统化呈现了问题导向系统建模流程与系统工程问题分
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摘要：在自然界与人类社会中，复杂系统无处不在：天气、经济、生态系统、交通流、社会网络……这些系统由大量简单个体相互作用而形成，却展现出远超个体行为的复杂涌现现象。长期以来，科学家试图用方程和模型来描述它们，但始终难以捕捉复杂性的全貌。斯蒂芬·沃尔夫勒姆提出了一个颠覆性观点：复杂性或许源于简单规则的计算过程
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摘要：在当代复杂系统科学中，理解社会经济系统的演化机理愈发重要。不同于传统线性分析，现代社会经济系统呈现出强烈的非线性、动态性与多稳定性特征，其行为往往无法用简单因果逻辑解释。从能源危机到金融动荡，从技术跃迁到组织管理，从政策失效到社会动荡，背后都隐藏着复杂系统内部的演化逻辑。耗散结构理论揭示了远离平衡状
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摘要：在纷繁复杂的自然界与人工系统中，隐藏着一种看似悖论的秩序——自相似与分形。它们呈现出在不同尺度下重复出现的几何图案，既无规则对称的刻板，也非完全随机的混沌，而是在有限与无限之间展现出奇妙的递归美学。从树木的枝干分叉、海岸线的曲折轮廓，到血管网络、雪花结晶，再到金融市场与互联网拓扑，分形与自相似构成了
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摘要：“人不能两次踏入同一条河流”这句话源自古希腊哲学家赫拉克利特（Heraclitus），他强调宇宙万物处于不断流动与变化之中，任何事物都在不停地演变，无法回到完全相同的状态。混沌系统正体现了这一哲理：尽管系统可能在某些时刻呈现相似的形态或轨迹，但由于对初始条件极端敏感的非线性动态，每一次演化路径都会微
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摘要：“先整体、后部分，先目标、后路径，先问题、后解决”精准概括了系统科学的方法论核心，也体现了系统工程区别于传统学科分析方法的独特视角与逻辑结构。 “先整体、后部分”体现的是系统思维中对全局结构与功能的优先关注。在复杂系统中，个体与子系统之间存在高度的关联性，仅关注局部容易忽略关键耦合关系，导致决策片面
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摘要：系统设计的本质：构建现实的“镜像” 系统设计的核心任务，实质上可以理解为系统的建构活动。它并非单纯的技术配置或要素堆砌，而是一种以系统目标为牵引，对复杂问题域中散乱信息的组织与整合过程。也就是从目标出发，把系统从“问题域”中的混沌信息，抽象、组织、整合成一个有结构、有逻辑、有实现路径的系统方案。 在
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摘要：在系统科学体系中，系统分析（Systems Analysis）作为一门核心方法论，承担着将复杂问题结构化、逻辑化与模型化的重要任务。它通过系统性地识别要素、界定边界、抽象关系与刻画动态，揭示系统内部的相互作用机制与行为模式，从而为后续的设计、控制与决策提供坚实的分析基础。系统分析不仅关注系统内部的静
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摘要：模块化是一种处理复杂系统分解成为更好的可管理模块的方式。 它可以通过在不同组件设定不同的功能，把一个问题分解成多个小的独立、互相作用的组件，来处理复杂、大型的复杂系统设计。这种方法使得系统的每个模块都能够独立开发、测试、维护和更新，同时又能与其他模块组合成完整的系统。 模块化在一定程度上可以理解为子
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摘要：软系统方法论（Soft Systems Methodology, SSM）由英国学者彼得·切克兰德（Peter Checkland）提出，是一种用于处理复杂、模糊、不确定问题情境的系统分析方法。它强调通过多元视角理解现实世界，构建概念模型，对比现实与理想，从而识别改进方向。与传统“硬系统”方法相比，
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摘要：在复杂系统中，反馈机制是决定系统动态行为的核心结构。它不仅是维持系统稳定的“调控器”，也是引发系统突变、演化的“驱动器”。这里以系统思维为基础，系统梳理正反馈与负反馈的基本原理、典型案例与建模方法，探讨二者如何塑造系统的稳定性、适应性与创新性，旨在为工程管理、社会治理与科技系统设计提供反馈逻辑的理论
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摘要：在人工智能与数字技术日益融合的时代，系统分析面临深刻变革。传统“输入—处理—输出”系统模式，虽已成为分析复杂系统行为的理论基石，但其在智能化、动态化环境下亟需重构与拓展。随着大模型、感知计算、知识推理等技术兴起，系统不再是静态的信息流通器，而演化为具有学习、自适应、决策与反馈能力的智能体。这里从“系
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摘要：在这个充满不确定性的时代，传统的线性预测方法常常难以应对复杂多变的现实。从全球疫情、地缘政治冲突，到气候变化、技术革新，决策者正面临前所未有的挑战。此时，一种强调“多元未来”思维的战略工具应运而生——情景分析法（Scenario Analysis）。它不仅帮助组织识别关键驱动因素、构建可能情境，还通
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摘要：数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法，它是基于相对效率发展的崭新的效率评估方法。 详细来说，通过使用数学规划模型，计算决策单元相对效率，从而评价各个决策单元。每个决策单元（Decision Making Units，D
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摘要：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，起到数据约减和集成的作用。在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和
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