基于Agent的建模与仿真方法，能够将复杂系统中个体的微观行为与系统的宏观“涌现性”有机地结合起来是一种研究复杂系统与复杂性的有效方法。将基于Agent的方法用于作战建模与仿真，必将使人们更深入地理解战争的过程，洞察战争的本质。作者Andrew llachinski博士在美国海军分析中心（CNA）工作多年，被誉为“军事复杂性理论研究之父”。《人工战争：基于多Agent的作战仿真》介绍了作者在如何将复杂系统理论应用于对战争基本进程的理解方面所取得的成果。

    每个Boid只“看到”它的邻居正在做什么，并按此运动。Reynolds发现，所有Boids的集体运动都非常接近实际的聚结，即便实际上没有对整体鸟群的明确描述。Boids开始一起迅速移动，形成一个鸟群。边缘的Boids要么慢下来，要么加速来保持鸟群的整体性。如果路线蜿蜒曲折，Boids每时每刻做出必要的调整，以维持整体结构。如果线路上有障碍，鸟群会自然地绕过障碍，有时是临时分裂开，通过障碍物后，再集合到一起。不存在指导这一行为的中央命令。Reynold的Boids是一个很好的分散有序的例子，这不是因为Boids的行为是自然中发生的鸟类聚集现象的一个完美复制品（虽然Boids模型很接近实际，以至于引起了鸟类学家的关注），而是因为Boids的群体行为是完全不可预料的，也无法从定义单个Boid的行为准则推导出来。1.2 .2 .2 分散排序让我们看一下Beckers等人设计的分散排序算法，以此作为自然发生的“群体意识”行为的第二个例子，这种“群体意识”行为通常是在没有统一协调的情况下，基于本能发生的[Beckers94]。<br>    ……

第1章 简介<br>1.1 CNA的复杂性与作战研究项目的简要历史<br>1.1.1 基本问题<br>1.1.2 将新科学应用于战争<br>1.1.3 战争和复杂性<br>1.1.4 ISAAC<br>1.1.5 EINSTein<br>1.2 背景和动机<br>1.2.1 兰彻斯特作战方程<br>1.2.2 人工生命<br>1.3 模型和仿真：一个启发式的讨论<br>1.3.1 定义<br>1.3.2 与现实世界的联系<br>1.3.3 数学模型<br>1.3.4 计算机仿真<br>1.3.5 复杂性的代价是什么<br>1.4 作战仿真<br>1.4.1 建模和仿真主计划<br>1.4.2 人类行为和指挥决策的建模<br>1.4.3 传统的仿真<br>1.4.4 建模技术的未来<br>1.5 基于多Agent的模型和仿真<br>1.5.1 自治Agent<br>1.5.2 基于多Agent建模的实质<br>1.5.3 基于Agent的仿真与传统的数学模型<br>1.5.4 基于多Agent的仿真与传统的AI<br>1.5.5 基于多Agent仿真的例子<br>1.5.6 基于多Agent仿真的价值<br>1.5.7 基于CA的和其他与EINsTein相关的作战模型<br>1.6 EINSTein作为更一般的复杂适应系统模型的例子<br>1.6.1 波斯湾场景<br>1.6.2 SCUDHunt<br>1.6.3 社会建模：暴乱和内乱<br>1.6.4 一般应用<br>1.6.5 统一行为模式<br>1.7 开发EINSTein的目标和成果<br>1.7.1 指挥和控制<br>1.7.2 模式识别<br>1.7.3 “如果会怎样”的实验<br>1.7.4 战争的基本原理<br>1.8 关于复杂系统的价值论本体<br>1.8.1 为什么是值<br>1.8.2 为什么是“价值论本体<br><br>第2章 非线性动力学、确定性混沌和复杂适应性系统：入门指南<br>2.1 非线性动力学和混沌<br>2.1.1 简要发展历程<br>2.1.2 动态系统<br>2.1 _3确定性混沌<br>2.1.4 混沌的定性表征<br>2.1.5 混沌的定量描述<br>2.1.6 时间序列的预测和可预测性<br>2.1.7 混沌控制<br>2.2 复杂适应系统<br>2.2.1 参考文献<br>2.2.2 简史<br>2.2.3 一般性质：一个启发式讨论<br>2.2.4 复杂性度量<br>2.2.5 复杂性科学：一种新的世界观<br>2.2.6 人工生命<br>2.2.7 元胞自动机<br>2.2.8 自组织临界<br><br>第3章 非线性、复杂性和战争：适用性的八个层面<br>3.1 方法<br>3.2 第一层：战争复杂性的一般隐喻概念<br>3.2.1 隐喻是什么<br>3.2.2 隐喻和战争<br>3.2.3 隐喻转换<br>3.3 第二层：政策和策略的通用指南<br>3.3.1 新隐喻的启示<br>3.3.2 策略<br>3.3.3 组织结构<br>3.3.4 情报分析<br>3.3.5 战争特征时间尺度的策略制定<br>3.4 第三层：“常规”战争模型与方法<br>3.4.1 常规模型的真实性测试<br>3.4.2 非单调性和混沌<br>3.4.3 最小化建模<br>3.4.4 兰彻斯特方程的泛化<br>3.4.5 军备竞赛模型中的非线性动态性和混沌性<br>3.5 第四层：战场复杂性描述<br>3.5.1 源于时间序列数据的吸引子重构<br>3.5.2 分形与作战<br>3.5.3 历史数据中是否有战争中存在混沌性的证据<br>3.5.4 历史数据中是否有自组织临界特性的证据<br>3.5.5 用复杂系统理论工具来描述战争<br>3.5.6 用相对信息描述指挥控制过程<br>3.6 第五层：作战技术的提高<br>3.6.1 计算机病毒(“计算机作战”)<br>3.6.2 分形图像压缩<br>3.6.3 密码系统<br>3.7 第六层：作战辅助<br>3.7.1 用遗传算法完善坦克策略<br>3.7.2 战术决策辅助<br>3.7.3 分类器系统<br>3.7.4 如何使用遗传算法<br>3.7.5 战术图像Agent<br>3.8 第七层：综合作战环境<br>3.8.1 基于元胞自动机的作战仿真<br>3.8.2 基于多Agent的仿真<br>‘3.9 第八层：全新的作战概念模型<br>3.9.1 寄生决斗<br>3.9.2 渗透理论和指挥与控制过程<br>3.9.3 开发混沌性<br>3.9.4 模式识别<br>3.9.5 火蚁战争<br><br>第4章 EINsTein：数学基础<br>4.1 简介<br>4.2 设计理念<br>4.2.1 Agent层次<br>……<br>第5章 EINSTein:方法论<br>附录<br>第6章 EINSTein:行为样本<br>第7章 训练Agent<br>第8章 结论与思考<br>附录<br>参考文献