本书从人工生命的研究方法这个全新视角对复杂系统理论展开观察，试图为复杂系统理论的研究提供更加丰富的研究内容和手段。<br>    全书共分7章。第1章对复杂系统与系统理论、复杂系统与复杂性、人工生命学科以及具有生命系统特征的复杂系统进行讨论，进而以人工生命研究方法为核心构建出本书的研究框架；第2章介绍了几种典型的自动机网络模型；第3章～第6章分别介绍了归于群体智能中的进化计算、蚂蚁算法、粒子群优化算法以及人工免疫系统等的最新研究动态；第7章对复杂适应系统进行了全面讨论，包括基本概念与特征、模型与仿真平台和三个成功应用的模型。本书兼顾理论与应用，较为全面地探讨了复杂系统人工生命研究方法的各个层次，视角独特且有新意，可供从事复杂系统理论、人工生命学科以及相关领域的科研人员、高校教师和研究生参考。

第1章  绪论<br>1.1  复杂系统理论的诞生<br>1.1.1  系统论的三个阶段<br>1.1.2  复杂系统和复杂性<br>1.2  人工生命<br>1.2.1  人工生命的诞生<br>1.2.2  人工生命的研究内容<br>1.3  复杂系统的人工生命研究方法<br>1.3.1  具有生命特征的复杂系统<br>1.3.2  复杂系统的人工生命研究框架<br>参考文献<br>第2章  自动机网络<br>2.1  元胞自动机<br>2.1.1  元胞自动机的发展史<br>2.1.2  元胞自动机的定义<br>2.1.3  元胞自动机的结构与特征<br>2.1.4  元胞自动机的分类<br>2.1.5  元胞自动机研究与相关理论<br>2.1.6  几种典型的元胞自动机<br>2.1.7  元胞自动机的应用<br>2.2  布尔网络<br>2.2.1  布尔网络的相关概念与特征<br>2.2.2  布尔网络的实现<br>2.2.3  布尔网络的应用<br>2.3  L-系统<br>2.3.1  L-系统的概念与特征<br>2.3.2  L-系统的描述结构<br>2.3.3  L-系统的应用<br>2.3.4  L-系统与分形<br>2.4  无尺度网络<br>2.4.1无尺度网络的由来与定义<br>2.4.2无尺度网络的形成<br>2.4.3无尺度网络的特性与优缺点<br>2.4.4无尺度网络的应用<br>2.4.5无尺度网络的发展前景<br>思考题<br>第3章  进化计算<br>3.1  遗传算法简介<br>3.2  遗传算法的基本原理<br>3.3  遗传算法的基本理论<br>3.3.1  模式与模式理论<br>3.3.2  积木块<br>3.3.3  Walsh模式变换<br>3.3.4  欺骗问题<br>3.3.5  隐并行性<br>3.3.6  收敛性<br>3.4  遗传算法的实施<br>3.4.1  编码<br>3.4.2  适应度函数<br>3.4.3  遗传操作<br>3.5  遗传算法的改进<br>3.5.1  分层遗传算法（HGA）<br>3.5.2  CHC算法<br>3.5.3  混合遗传算法<br>3.5.4  并行遗传算法（PGA）<br>3.6  遗传算法的应用<br>3.7  其他进化计算<br>3.7.1  进化策略<br>3.7.2  进化规划<br>3.7.3  遗传规划<br>思考题<br>参考文献<br>第4课  蚂蚁算法<br>4.1  蚂蚁算法的理论基础<br>4.1.1  蚂蚁觅食的生态现象<br>4.1.2  人工蚁群与真实蚁群的联系<br>4.1.3  蚂蚁算法的基本原理<br>……<br>第5章  粒子群优化算法<br>第6章  人工免疫系统<br>第7章  复杂适应系统<br>附  西北工业大学资源与环境信息化工程研究所简介