课程概览
内容简介
1.复杂系统管理的研究方法：多主体建模在地下水资源管理中的应用
通过模拟微观个体的相互作用，从而达到对整个复杂系统的宏观现象模拟的技术有一个特别的名字，叫做多主体模拟（multi agents simulation，MAS），而构建这样一种多主体模拟模型的过程就叫做多主体建模。
多智能体系统中的智能体有如下几个重要特点：
自主性：智能体至少是部分独立的，可以自我感知、自主行动。
局部视野：没有一个智能体可以掌握系统的全貌，或者由于系统十分复杂，没有一个智能体可以利用全局性的知识。
无中心性：不指定任何一个控制性的智能体（或者说多智能体系统不会退化为一个单一化系统）。
多智能体系统常常可以在没有干预的情况下为它们的问题找到最好的解决方案，这与物理现象有很高的相似性。比如在能量最小化的例子中，物理智能体倾向于在物理条件约束的世界中达到可能的最低能量。
系统还具有防止故障传播、自恢复和容错的特点，这主要是由于组件的冗余性。
2.介绍国内外政策信息学发展特点，政策信息学的概念内涵，政策信息学研究内容及其发展前瞻。政策信息学与政策智能学科的发展过程中除了大数据与人工智能技术外还离不开系统建模仿真技术、自然语言处理技术、网络分析技术等，因此也介绍了可用于政策信息学的网络分析技术，包括网络划归思想、网络要素重要性度量、网络链路预测等。
同时分享一篇有关政策信息学论文《Heterogeneity evaluation of China's provincial energy technology》，此论文基于大规模文本数据，运用自然语言处理技术量化能源技术内容，构建LDA模型，对中国能源技术进行专题分析，并且在LDA基本主题模型基础上构建LDA省级主题模型进行区域研究，考察中国31省能源技术含量时空特征并对各省能源技术的异质性测度，最后提供相应的政策建议。
参考资料
1.Castilla-Rho, J. C., Mariethoz, G., Rojas, R., Andersen, M. S. & Kelly, B. F. J. An agent-based platform for simulating complex human–aquifer interactions in managed groundwater systems. Environmental Modelling & Software 73, 305–323 (2015).
2.Castilla-Rho, J., Rojas, R., Andersen, M. S., Holley, C. & Mariéthoz, G. Sustainable groundwater management: How long and what will it take? Global Environmental Change (2019) doi:10.1016/j.gloenvcha.2019.101972.
3.Castilla-Rho, J. C., Rojas, R., Andersen, M. S., Holley, C. & Mariethoz, G. Social tipping points in global groundwater management. Nature Human Behaviour 1, 640–649 (2017).
4.Castilla-Rho, J. C., Rojas, R., Andersen, M. S., Holley, C. & Mariethoz, G. Sustainable groundwater management: How long and what will it take? Global Environmental Change 58, 101972 (2019).
5.曹玲静,张志强.政策信息学的发展与前瞻[J/OL].图书情报工作:1-13[2021-12-20]. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2021.21.011 .
6.李永立,刘超,张涵钧,叶强.面向政策信息学与政策智能的网络分析技术[J].中国科学基金,2021,35(05):726-741.DOI:10.16262/j.cnki.1000-8217.2021.05.009.
7.曾大军,霍红,陈国青,吴俊杰,骆祥峰,张楠.政策信息学与政策智能研究中的关键科学问题[J].中国科学基金,2021,35(05):719-725.DOI:10.16262/j.cnki.1000-8217.2021.05.008.
8.Bo Wang,Zhaohua Wang. Heterogeneity evaluation of China's provincial energy technology based on large-scale technical text data mining[J]. Journal of Cleaner Production,2018,202:
讲师介绍
宋 爽
北京师范大学地理科学学部博士生，研究方向为人地系统耦合与可持续发展
孔杉杉
山东理东大学管理科学与工程研究生，第三届全国高校数据驱动创新研究大赛团队三等奖，研究兴趣为复杂网络、智慧城市、政策信息学。
课程学习
学习地址：
https://campus.swarma.org/course/3439
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