第1章　緒論　
1.1　系統(tǒng)與模型
1.1.1　系統(tǒng)
1.1.2　系統(tǒng)模型
1.2　復(fù)雜系統(tǒng)模型　
1.2.1　復(fù)雜性的定義
1.2.2　復(fù)雜性科學(xué)的研究對象
1.2.3　復(fù)雜系統(tǒng)的基本特征　
1.2.4　系統(tǒng)建模方法論　
1.2.5　復(fù)雜系統(tǒng)的成因
1.2.6　復(fù)雜系統(tǒng)的分析與建模
1.3　復(fù)雜系統(tǒng)模型的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.1　自然科學(xué)領(lǐng)域
1.3.2　經(jīng)濟管理領(lǐng)域
1.3.3　桑塔菲研究所
第2章　建模工具
2.1　建模工具概述
2.2　Python建模工具包　
2.2.1　NumPy
2.2.2　SciPy　
2.2.3　Matplotlib　
2.2.4　SimPy
2.2.5　SimuPy
2.2.6　PyGame
2.2.7　SymPy
2.2.8　PIL　
2.2.9　Mesa　
2.2.1　0NetworkX
2.3　簡單案例：Schelling模型

第3章　元胞自動機　
3.1　元胞自動機概述　
3.1.1　元胞自動機的提出　
3.1.2　元胞自動機的定義　
3.2　初級元胞自動機　
3.3　二維元胞自動機　
3.4　元胞自動機應(yīng)用案例　
3.4.1　格子氣體模擬　
3.4.2　表決與退火模型
3.4.3　森林火災(zāi)模型　
3.4.4　DLA模型　
3.4.5　激發(fā)介質(zhì)中的非線性波
模型　
3.5　元胞自動機的應(yīng)用現(xiàn)狀

3.6　元胞自動機的優(yōu)勢與不足　
3.7　三維元胞自動機
第4章　多主體模型　
4.1　Agent的基本概念　
4.1.1　什么是Agent　
4.1.2　Agent的特征、分類和環(huán)境　
4.2　Multi-Agent系統(tǒng)　
4.2.1　Multi-Agent系統(tǒng)概述　
4.2.2　Multi-Agent軟件工具　
4.3　Multi-Agent模型的應(yīng)用　
4.4　案例
4.4.1　“大糖帝國”模型　
4.4.2　隨機游走模型　
4.4.3　Boltzmann財富模型　
4.4.4　Schelling模型　
4.4.5　Epstein內(nèi)亂模型
4.4.6　鳥群遷徙模型　
4.4.7　病毒傳播模型　
4.4.8　食物鏈模型
4.4.9　銀行準(zhǔn)備金模型
4.4.10　囚徒困境模型
第5章　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型　
5.1　網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.1.1　網(wǎng)絡(luò)基本概念和基礎(chǔ)操作　
5.1.2　網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典算法
5.2　網(wǎng)絡(luò)模型
5.2.1　網(wǎng)絡(luò)模型概述　
5.2.2網(wǎng)絡(luò)建�！�
5.2.3　網(wǎng)絡(luò)可視化布局
5.3　圖和網(wǎng)絡(luò)的特征　
5.3.1　圖的密度　
5.3.2　網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長度　
5.3.3節(jié)點的偏離度　
5.3.4　節(jié)點的中心率　
5.3.5　互聯(lián)網(wǎng)的PageRank　
5.3.6　圖的核心數(shù)
5.3.7　圖的度分布
5.3.8　網(wǎng)絡(luò)的群集化系數(shù)
5.4　復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型
5.4.1　拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型　
5.4.2　拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型　
5.4.3　自適應(yīng)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型


第6章　離散事件模型
6.1　基本概念
6.1.1　周期驅(qū)動模型與事件驅(qū)動模型　
6.1.2　事件驅(qū)動機制　
6.2　建模與仿真　
6.2.1　SimPy介紹
6.2.2　案例　
第7章　系統(tǒng)動力模型　
7.1　基本概念
7.2　簡單的系統(tǒng)動力模型　
7.2.1　RCL電路
7.2.2　單擺模型　
7.3　混沌
7.3.1　蘭頓螞蟻模型　
7.3.2　蝴蝶效應(yīng)　
7.3.3　Logistic方程　
7.3.4　物種競爭模型　
7.3.5　Mandelbrot集合
第8章　分形模型　
8.1　分形概述
8.2　分形應(yīng)用
8.3　分形建模方法
8.3.1　L系統(tǒng)（L-systems）
8.3.2　迭代函數(shù)系統(tǒng)　
8.4　分形設(shè)計
8.4.1　Sierpinski三角形　
8.4.2　萬花筒
8.4.3　樹
8.4.4　自然地貌模擬　
第9章　預(yù)測和學(xué)習(xí)模型
9.1　統(tǒng)計預(yù)測模型
9.1.1　回歸模型　
9.1.2　時間序列分析模型
9.2　機器學(xué)習(xí)模型
9.2.1　有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型
9.2.2　無監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型
9.3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.3.1　多層感知機
9.3.2　深度學(xué)習(xí)模型　
第10章　博弈模型　
10.1　計算機游戲模型
10.1.1　子模型　
10.1.2　主體模型及系統(tǒng)參數(shù)
10.1.3　邏輯規(guī)則
10.1.4　用戶界面
10.1.5　用戶交互
10.1.6　模型的實時性與資源優(yōu)化
10.2　Q-Learning模型
第11章　城市空間模型
11.1　虛擬城市空間模型
11.2　空間句法模型
11.2.1　軸線的連接度
11.2.2　路段的可達性
11.2.3　軸線的選擇度
11.3　分形虛擬城市模型
11.3.1　分形虛擬城市模型的復(fù)雜性　
11.3.2　分形虛擬城市模型的分形假設(shè)和分形過程
11.3.3　分形虛擬城市模型的定義
11.3.4　分形虛擬城市模型的實現(xiàn)
11.3.5　Python實現(xiàn)