《复杂系统风险传递与控制》从“点—线—面—体”的视角来综述事故致因理论，分析复杂系统的风险演化动力学过程。通过构建针对现代复杂系统事故致因与演化分析的“认知—约束”模型，从事故系统模型构建、事故系统风险动力学行为认知、关键致因节点辨识与控制角度深入阐述和分析复杂系统的风险传递与控制问题，并结合装备研制项目复杂系统进行了风险传递与控制的实证研究。试图从事故系统的角度来分析复杂系统的风险传递与控制问题是《复杂系统风险传递与控制》的特色。
　　《复杂系统风险传递与控制》涉及控制科学与工程、管理科学与工程、安全科学与工程、系统工程、复杂性科学等多个学科领域，主要读者对象为高等院校管理、安全、军事类本科生和研究生，亦可作为科学工作者、工程技术人员及高校教师的参考书。

　　《复杂系统风险传递与控制》：
　　涌现性的另一种解释是高层次具有低层次没有的特性，新层次根源于出现了新的涌现性。复杂系统不可能一次完成从元素性质到系统整体性质的涌现，需要通过一系列中间等级的整合而逐步涌现出来。这也说明复杂系统的安全性是系统的特性，而不是部件的特性。非线性是涌现产生的必要条件，所以简单线性系统所谓的安全性实际上只是系统层面的可靠性，而复杂系统的安全性则是系统组元间及组元与环境间通过各种非线性交互作用所涌现出的一种整体特性。
　　涌现作为系统的特性普遍存在，通过涌现控制使系统涌现出期望的功能具有现实意义。涌现控制是指基于涌现的产生机理，通过改变个体自身属性、相互之间的组织规则以及系统外部环境等因素使其定向涌现出控制者期望的宏观功能和特性的控制策略。
　　在安全涌现方面，Peter等指出系统理论在社会上不同领域的复杂社会技术系统的现代安全工作中起着重要支撑作用。Skyttner指出涌现是安全理论的一个重要理念，涌现来自于独立部件的交互作用中。他强调是部件间的交互而不是部件自身决定着涌现及其特性。Leveson和Hollnagel也持上述观点，同时认为作为安全对立面的事故也是一种涌现。事故诞生于事故因素的交互作用中，而这种交互作用因其复杂性而难以被预见。SybertH.等认为系统事故模型应将事故视为复杂系统内可变性和交互性所产生的涌现。翁勇南等通过分析安全支撑体系的涌现机制，找出安全涌现的根源在于成员系统的复杂性、主体间的非线性作用、系统的层次结构、主体间差异的整合以及主体与环境间的适应性学习等方面。
　　涌现现象增大了安全评估的难度，目前风险评估与安全控制要得到进一步发展，必须摈弃静态评估的局限，将事故视为动态发展的过程。NicolasDulac等采用系统动力学方法来实现对复杂技术系统的安全与风险管理，指出系统动力学方法可用于分析系统安全控制结构的演变和系统非安全状态的转变。LucaPodofillini等也认为安全评估必须建立在动态的基础上。而准确的风险动态评估，必须建立在对风险动力学行为有清晰认识的基础上。
　　1.3.2风险传递研究现状
　　关于风险在不同节点间的转移问题牵涉到的定义有：传染、传递、传播和传导。其中，传染和传递两个概念不能等同，传染效用使风险扩大，而风险传递对于风险源而言，如果风险传递出去，风险源本身或风险降低，或暂时将不再有风险，传染有复制的意思。传播与传染比较接近，随着传染（或传播）过程的发生，风险源的风险等级可以不衰减。传递与传导意义接近，风险源的等级会随着传递的进行而减小。对于复杂系统而言，初始风险源的等级会随着传递过程的进行而减小，但风险传递并非需要像热传导或者电传导一样需要物质的载体，因此《复杂系统风险传递与控制》采用风险传递的概念。风险传递的载体既可以是有形的介质，也可以是无形的效应。
　　风险传递理论目前属于比较新的研究领域，其研究内容主要涵盖风险传递路径、传递机制、传递规律、传递载体等。风险传导的概念最早出现在金融领域，Charles Kindleberger在论著《狂热、恐慌、崩溃——金融危机的历史回顾》中首次提出了风险传导的概念。Blavarg等分析了瑞典银行系统中风险传导的特征。
　　在金融风险传递机制方面：刘家国等研究了二级定价推动型供应链的突发事件风险传递机制，所建立的风险传递模型主要针对供应链中的定价风险。陈剑辉等引入弹性系数，通过Stackelberg博弈模型研究了供应链上的价格风险传递问题。滑静等采用VAR方法研究了相关行业间因债券收益波动所导致的风险传递，其中，VAR系统（Vector Autoregressive System）是Sims所提出的一种宏观经济计量模型。此外，Diebold采用VAR模型和方差分解方法研究了股票市场间的风险传递；Khalid采用VAR-MGARCH模型研究了货币危机所导致的国家之间的风险传递问题。VAR模型在金融风险传递领域得到广泛应用是因为其可用于对经济指标的定量度量。
　　传染最早属于流行病学的研究范畴，随后逐渐被视为网络的一个动力学特征，风险传染意味着风险的放大，其所涉及的事故性质和损失范围都较风险传递与传导要大。关于风险传染的研究大多集中于金融风险领域，《复杂系统风险传递与控制》在此不对其进行综述。
　　在研制项目中，特别是大型复杂系统研制，其中涉及的研制单位和研制环节多且复杂，各种关联关系的存在使风险传递成为必然，项目风险传递也因此成为热门研究领域。
　　在项目风险传递方面，赵道致等基于PERT的项目单时段和全时段工期风险的形成以及传递机制，考虑了风险之间相关性的影响。王元明等分析了工期风险在项目型供应链上的传递原理，并引入项目缓冲来抑制风险传递。卢加元在对工期风险进行深入分析的基础上，建立评估软件开发项目工期风险传递的模型。李晓松等研究了武器装备采办风险的传递结构和模式，并采用随机过程理论的马尔科夫模型进行定量研究，但文中未考虑风险控制问题。李存斌教授提出了项目风险元传递的概念，认为项目风险元传递可以看成是一些风险域的变化引起另一些风险域的变化，即一些研究对象的风险变化引起目标对象的风险变化，这与事故系统风险状态转移的提法较为类似。他带领研究团队通过Mason公式计算节点间的传递关系，利用矩母函数计算网络中工序的概率分布，提出了基于GERT网络计划的风险元传递解析模型。但文中只是考虑了进度风险这一单一风险，同时解析解在求解过程中难度较大；同时该团队还利用学习型贝叶斯网络的学习机制对供电网络进行优化，得到了清晰的供电风险传递网络及风险间的关联度。杨潮兴等基于传导能量理论，利用概率影响图方法，从拓扑层、函数层和数值层构建了R&D项目风险传导评估模型。
　　事故的发生并非由单一因素所导致，而是因为初始危险源所引发的系统风险状态的转移，最终引发系统脆性结构和安全事故。从某种程度上而言，对于广泛分布且随机变化的初始危险源，控制其被触发的难度较大，而控制风险传递则相对较为容易实现。
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第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 复杂系统安全事故与测度研究现状
1.2.1 事故致因理论研究现状
1.2.2 事故分析方法研究现状
1.2.3 事故测度-熵理论研究现状
1.3 复杂系统风险行为与控制研究现状
1.3.1 涌现问题研究现状
1.3.2 风险传递研究现状
1.3.3 安全控制研究现状
1.4 本书研究内容与章节安排
1.4.1 本书研究内容的确定
1.4.2 本书的章节安排

第2章 事故分析“认知-约束”模型框架
2.1 复杂系统安全性本质探析
2.1.1 事故成因复杂性根源
2.1.2 复杂系统安全性与可靠性关系探讨
2.1.3 安全-复杂系统的整体涌现
2.2 新系统论模型发展趋势分析
2.2.1 非系统论模型的缺陷
2.2.2 系统论模型的优势
2.2.3 发展新-代系统论模型的基本要求
2.3 “认知-约束”模型的构建
2.3.1 “认知-约束”模型的广义内涵
2.3.2 “认知-约束”模型的内在机制
2.3.3 “认知-约束”模型的数学描述
2.3.4 “认知-约束”模型的实施步骤
2.3.5 基于“认知-约束”模型的安全控制

第3章 集成DEMATEL-ISM方法的事故系统构模分析
3.1 复杂系统崩溃过程分析
3.1.1 脆性概念
3.1.2 复杂系统的脆性
3.1.3 从复杂系统到事故系统
3.2 复杂系统安全事故致因因素的提取
3.2.1 事故因素提取原则
3.2.2 一般性事故因素的提取
3.3 集成DEMATEL-ISM方法步骤
3.3.1 集成DEMATEL-ISM结构化方法的理论基础
3.3.2 决策实验室分析法（DEMATEL）
3.3.3 解释结构模型（ISM）
3.4 空军某飞行团事故系统的案例分析
3.4.1 案例背景及数据来源
3.4.2 计算过程与分析
3.4.3 结果与讨论

第4章 事故系统风险涌现的度量研究
4.1 风险涌现的界定与描述
4.1.1 复杂系统事故路径分析
4.1.2 风险涌现与风险熵的界定
4.1.3 风险涌现的动力学机制
4.2 事故致因节点独立风险熵度量
4.2.1 可拓学方法与改进
4.2.2 基于改进可拓学方法的独立风险熵度量
4.3 事故致因节点耦合风险熵度量
4.3.1 Copula连接函数
4.3.2 基于Copula函数的耦合风险熵度量
4.4 跨层致因节点风险涌现度量
4.4.1 跨层致因节点风险熵
4.4.2 跨层致因节点极大风险熵
4.5 跨层风险涌现的Arena仿真
4.5.1 Arena软件概述
4.5.2 跨层风险涌现的Arena仿真模型
4.5.3 跨层风险涌现仿真结果及分析

第5章 事故系统风险传递的Arena仿真
5.1 风险传递的描述及仿真流程
5.1.1 风险传递的形式化描述
5.1.2 风险传递的动力学机制
5.1.3 风险传递仿真要素及流程
5.2 风险传递Arena仿真模型构建
5.2.1 事故系统模型重构与描述
5.2.2 Arena仿真模型
5.2.3 仿真目的与实验设计
5.3 初始风险涌现规律的影响分析
5.3.1 涌现均值对风险熵增长速率的影响
5.3.2 涌现均值对系统风险处置能力的影响
5.3.3 涌现均值对节点风险处置能力的影响
5.3.4 结果与讨论
5.4 节点参数对系统风险处置能力的影响分析
5.4.1 节点风险免疫力的影响
5.4.2 节点风险处置速率的影响
5.4.3 结果与讨论
5.5 网络结构对系统风险处置能力的影响分析
5.5.1 改变风险处置资源数的影响分析
5.5.2 改变初始风险涌现节点的影响分析
5.5.3 改变节点风险传递概率的影响分析
5.5.4 结果与讨论

第6章 事故系统关键致因节点的约束控制
6.1 熵权集结多维数据的节点重要度评估
6.1.1 静态评估参数提取
6.1.2 专家经验数据处理
6.1.3 动态风险传递的数据分析
6.1.4 熵权集结多维数据的致因节点重要度评估算法
6.1.5 计算结果及分析
6.2 基于约束熵的事故系统致因节点崩溃控制策略
6.2.1 约束熵概念的引入
6.2.2 约束熵度量模型的构建
6.3 基于Arena仿真的节点重要度排序结果验证
6.3.1 基于备用风险处置资源的验证
6.3.2 基于节点风险处置速率的验证
6.3.3 结果与讨论
6.4 应急约束熵配置的仿真分析
6.4.1 应急约束熵被所有节点共享时的配置分析
6.4.2 应急约束熵被重要节点独享时的配置分析
6.4.3 应急约束熵被重要节点按级共享时的配置分析
6.4.4 应急约束熵数量对系统性能的影响分析
6.4.5 结果与讨论
6.5 实证研究
6.5.1 约束熵的工程意义
6.5.2 空军某飞行团安全控制策略分析

第7章 研制项目复杂系统GERT网络上的风险传递
7.1 装备项目型供应链概述
7.1.1 装备供应链研究现状
7.1.2 航空装备项目型供应链
7.2 GERT随机网络概述
7.2.1 GAN网络的构成与特点
7.2.2 矩母函数
7.2.3 信号流图
7.2.4 GERT随机网络解析法原理
7.3 研制项目GERT网络上的风险传递
7.3.1 研制项目的GERT网络建模
7.3.2 GERT网络上单风险传递的解析法求解
7.3.3 GERT网络上多风险传递的解析法求解
7.4 GERT网络上多风险传递解析法求解案例
7.4.1 案例背景
7.4.2 计算过程及分析
7.5 cERT网络上多风险传递的蒙特卡洛模拟
7.5.1 蒙特卡洛方法
7.5.2 Crystal Ball仿真软件
7.5.3 GERT网络中环路的等价化简
7.5.4 仿真过程及结果分析

第8章 基于贡献度和风险分担的风险传递控制策略
8.1 供应链利益分配方法
8.1.1 按劳分酬法
8.1.2 契约式利益分配法
8.1.3 基于Shapley值的利益分配法
8.2 基于节点重要度的行为主体贡献度建模
8.2.1 行为主体贡献度的含义
8.2.2 节点位置重要度
8.2.3 节点属性重要度
8.2.4 节点贡献度模型
8.3 行为主体抗风险努力程度评价
8.3.1 主动识别风险因素的评价
8.3.2 积极控制本环节风险的评价
8.3.3 藏匿和转嫁风险的惩罚
8.4 基于贡献度和抗风险努力程度的利益分配
8.4.1 基于贡献度的固定利益分配
8.4.2 基于抗风险努力程度的超额利益分配
参考文献