生态工业复杂适应系统研究

发布时间：2020-08-02 17:47

【摘要】：生态工业是一种新型的工业发展模式,是工业系统提高资源利用效率,解决环境污染问题,实现可持续发展的必由之路。针对生态工业系统的复杂性特征,论文以复杂适应系统(Complex adaptive system, CAS)理论为指导,通过基于主体(Agent)的模型仿真来探究生态工业系统的演化过程和发展规律,并以此指导生态工业实践。 生态工业系统的演化发展实际上是大量企业自主决策、相互作用、共生耦合的结果,生态工业系统的本质是 CAS。由此论文提出了自下而上,从微观到宏观的生态工业系统研究思路。并且开发了一套适合生态工业系统的基于 Agent的模型仿真框架,提出了“要素-流-模块-主体-聚集体-系统”金字塔式的模型设计过程,以此作为论文的研究方法。 论文指出了生态工业系统建设的关键是聚集。聚集是企业 Agent 由于外部环境变化而学习调整、加强合作的结果。聚集是适应的产物。并以“资源-企业-市场”模型和“磷工业系统发展模型”为例,基于上述仿真框架,设计了基于 Agent 的仿真模型,分别引入了产量决策机制、投资机制、原料选择机制等来描述 Agent 自主决策和适应性的行为特点,并仿真了系统的演化过程,比较了不同的聚集模式在资源利用、经济效益和环境影响上的差异。仿真实验表明通过改变Agent的目标函数和知识结构,利用Agent的适应性,可以引导Agent和系统向生态工业所希望的方向演化——实现异类聚集。 论文针对“开阳磷煤化工生态工业系统”这一实际案例,开发了基于 Agent的模型和一个图形化、动态化、交互式的仿真平台。该模型有效整合了技术、政策、环境、社会、市场等因素,详细刻画了 Agent 的目标、属性、行为和交互机制,通过“多模块”法和中观聚集等手段模拟出了 Agent 和系统内复杂的层次结构。模型仿真的结果则展示了该生态工业系统的演化过程及其产生的良好的经济和环境效益,揭示了系统建设中存在的问题及其解决方法,预测了系统的远景,分析了个别关键项目对整个系统的影响。该案例充分体现了 CAS 理论以及基于 Agent 的模型仿真方法对于生态工业实践重要的指导作用。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：F205

【引证文献】

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本文编号：2778854