基于演化和计算的管理科学，本文主要内容关键词为：管理科学论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
基于系统科学的研究进展，分析复杂性科学、演化经济学、理论与计算化学、计算经济学的方法论及研究思路对管理理论的影响，针对目前管理理论的现状，论述了复杂适应系统理论应用于管理理论研究的必要性，提出基于演化和计算思想的管理学研究新视角——计算管理学，探讨计算管理学研究的建模思想、建模分析框架和计算框架平台，分析了计算管理学研究的应用前景。
一、系统科学的发展
系统科学从20世纪30年代开始兴起，人们逐渐认识到系统大于其组成部分之和，系统具有层次性和功能结构，系统处于不断发展变化之中，系统经常与环境有物质、能量和信息的交换。系统科学的发展经历了三个大的阶段[1,2]。
1.第一阶段：20世纪40年代到60年代——一般系统观
科学家明确地把系统作为研究对象，一般公认为以贝塔朗菲提出的“一般系统论”概念为标志。20世纪40年代出现的系统论、运筹学、控制论、信息论是早期的系统科学论，而同时期出现的系统工程、系统分析、管理科学则是系统科学的工程应用。
2.第二阶段：20世纪70年代到80年代——自组织理论
这一时期的发展主要是系统自组织理论的建立，主要的理论创新有：普利高津提出的耗散结构理论、哈肯提出的协同学、艾根提出的超循环论、托姆创立的突变论以及混沌论、相变论。
3.第三阶段：20世纪80年代至今——非线性科学和复杂性科学
20世纪80年代国际学术界兴起了研究非线性科学的热潮。非线性科学研究各门科学中有关非线性的共性问题。系统的内部结构、外显功能、演化过程都是相互作用的显示，是非线性的。系统科学特别关心一个系统的性能怎样随着时间变化，有没有稳定的形态。任何系统都是一种稳态，非线性动力学中讨论的稳态大体有平衡、振荡和混沌，比过去只讨论平衡有了根本性的拓展，这为研究系统的复杂形态提供了科学依据和方法。
二、复杂性科学与管理
（一）复杂性科学的发展与现状[2,3,4]
1984年，由诺贝尔物理学奖获得者盖尔曼(Murray Gell-Mann)和安德逊(Philp Anderson)、经济学奖获得者阿罗(Kenneth Arrow)等人组织成立了圣菲研究所（Santa Fe Institute，简称SFI），其宗旨是开展跨学科、跨领域的复杂性科学研究，试图由此找到一条通过学科融合来解决复杂性问题的道路。1999年，美国《科学》杂志出版了一期以“复杂系统”为主题的专辑，分别就化学、生物学、神经学、动物学、自然地理、气候学、经济学等学科领域中的复杂性研究进行了报道。中国国家自然科学基金委员会自1999年起，专门设立了复杂性科学研究的专项基金。
从当前的研究来看，美英做了比较多的工作，我国也做了一些工作。在美国，复杂科学的研究已形成五个学派，即系统动力学学派、适应性系统学派、混沌学派、结构基础学派、交叉学派。英国有一个复杂科学论坛，论题包括突现的设计、复杂性理论的应用、复杂性与技术、创新的组织、组织设计等。我国学者钱学森等人于1990年提出开放复杂巨系统的概念，以及处理这类系统的方法论，即从定性到定量的综合集成法。
（二）复杂性科学与管理
1.系统动力学学派与管理
系统动力学学派的经典著作有福雷斯特(Jay W·Forrester)的《系统原理》[4]和圣吉(Peter Senge)的《第五项修炼》[5]。福雷斯特提出以信息反馈和延迟为基础的系统动力学方法研究社会系统的动力学行为。圣吉从自我超越、改善心智模式、建立共同愿景、团体学习和系统思考等五项修炼角度，建立学习型组织理论，提出用系统基模的方法找出管理复杂现象的症状解和根本解，从根本解中找出解决问题的杠杆点。圣吉分析了成长上限、舍本逐末、反应迟缓的调节环路、目标侵蚀、恶性竞争、富者愈富、共同悲剧、饮鸩止渴、成长与投资不足等系统基模原理、特点和应用。尽管圣吉特别强调系统思考的修炼，然而系统基模解决问题的方式还是陷入了单因素或多因素对系统功能影响的传统系统分析思路中。
2.复杂适应系统学派与管理
复杂适应系统理论（Complex Adaptive System，简称CAS）是美国学者霍兰(John Holland)[6]提出的。霍兰认为，一个普适性的CAS包括七个基本点，即聚集、非线性、流、多样性等特性和标识、内部模型、积木等机制。他提出适应性主体的概念和回声模型，并设计了回声模型的计算机模拟实现。适应性主体与环境及其他个体的相互作用，不断改变着自身结构、行为方式和环境，通过演化学习、获得经验，主体形成的系统自组织演化、突现，从而影响整体系统的行为或环境。霍兰[7]探讨了涌现现象的不同系统和模型，展现了它们之间共同的规律。
3.结构基础学派与管理
美国乔治·梅森大学的沃菲尔德(John N·Warfield)在研究管理方面的复杂性已有30年的历史。1983年沃菲尔德提出交互式管理原理。1994年他与Cardenas合作[22]，指出综合运用管理心理学、组织行为学、系统分析、关系论、集合论等理论，在系统分析的基础上，通过交互讨论、集思广义和民主决策的方法分析复杂问题，提出用解析结构建模对复杂问题进行结构化处理，从分析结构化的结果，得到解决复杂问题的方法。指出支持结构、认知障碍学、复杂性定律及复杂性工作程序是其基本要素，并对其相互关系进行了分析。
4.混沌学派与管理
20世纪初，庞加莱(Henri Poincare)在研究太阳系中三体运动问题时，发现某些系统中初始条件的微小差别可导致巨大的根本不同且不可预测的现象[8]。20世纪60年代，洛仑滋(Edward Lorenz)在模拟气象的研究中发现混沌现象为“引子”；曼德布洛特(B·Mandelbrot)对分形的深入研究则从另一个方面揭示了世界的复杂性。混沌理论的主要研究方向为物理、经济等系统。那么在管理系统中，混沌理论作用是什么呢？混沌理论认为，复杂性就是“混沌的边缘”，它的基本思想是没有新奇的东西能够从高度有序与稳定的系统和等级分明、实行严格的中心控制的组织环境里出现。刘洪认为[9]，目前已开展经济混沌管理及其在企业战略、企业系统进化等领域的研究，但把混沌理论与管理理论相联系，国内外的研究都还不多。
5.交叉学派与管理
一些独立研究的学者采用学科交叉及后现代主义方法，研究社会、科学、教育、语言等系统。伊利亚·普利高津(Ilya Prigogine)[10]提出量子力学可以推广到用来证明时间的天然不可逆性。这一观点与演化经济学中的路径依赖性是一致的。赫尔曼·哈肯(Hermann Haken)[11]提出关于大脑工作的一种新见解，认为大脑是一种具有涌现性的复杂自组织的巨系统。布莱思·阿瑟(Brian Arthur)在《经济中的递增回报与路径依存》中认为，在一些日常经济现象中存在递增回报，提出经济发展是路径依存的，认为建立在均衡、稳定、决定性等物理学理论基础上的旧经济学应当被建立在结构、特有形式、自组织、生命周期等生物学理论基础上的新经济学所取代。
6.和谐理论与管理
席酉民教授提出和谐管理理论。[12]和谐管理是组织为了达到其目标，在变动的环境中，围绕和谐主题的分辨，以优化和不确定性削减为手段提供问题解决方案的实践活动。和谐主题是指，在特定的时间、环境中，在人与物要素的互动过程中所产生的妨碍组织目标实现的问题。和谐管理放弃了“计划、组织、领导和控制”的基本框架，而成为紧密依赖于环境的“围绕和谐主题的问题解决学”。
（三）复杂性科学应用
复杂性科学的应用前景广阔，已经应用在自然、社会、经济、[2,25]政治、生物[1]、生态、管理与控制、物理学、软件开发”等领域。
三、演化经济学与管理
（一）演化经济学的发展与现状
自纳尔逊和温特1982年出版《经济变迁的演化理论》[14]以来，演化经济学的各种研究传统得到了很大的发展。目前已形成六大主要学派[15,16,17]，即：老制度主义、法国“调节”、奥地利经济学、“新熊彼特”、复杂系统理论和演化博弈论。这里主要介绍后四个学派。
1.奥地利经济学学派
奥地利学派一直是新古典经济学理性经济人这个基本假设的批判者，认为，没有理由假设所有的个体对同一问题会有同样的感受，尤其是企业家在发现常人不能看到的机会上具有独创性。在一个充满不确定性的世界上，预期和想象力至关重要，突出强调主观知识对新奇的重要性。该学派对演化经济学的贡献主要集中在市场过程的演化理论方面。
2.“新熊彼特”学派[14]
在熊彼特的经济理论中，新奇是重要的本体论预设，他把创新看作是经济变化过程的实质，强调非均衡和质变在经济体系中的重要作用，突出企业家和技术创新在“创造性毁灭过程”中的核心作用。“新熊彼特”学派批判地继承熊彼特的传统，广泛讨论“熊彼特竞争”的各种问题，如创新收益率、竞争的可持续性、企业规模的分布、市场结构的决定因素和新企业创办的作用等；提出技术推动和技术、制度与产业结构共演的演化增长理论；发展目前对企业战略产生重大影响的企业能力理论；并以研究科学技术、知识经济和创新体系等闻名于世。
3.复杂系统理论学派[3,4,6,7]
20世纪50年代以来，非线性动力学和计算机模拟的发展推动了演化经济学的兴起。在经济学中，可以归类为“演化的”数学模型除了展示动态行为的不同类型外，还能对某种形式的非均衡进行建模，它们拥有路径依赖、自组织、多重均衡和混沌行为这四个方面的一个或多个特征。在演化经济学建模的发展中，特别值得一提的是圣菲研究所为经济学引入遗传算法的新工具，导致“人工经济学”的发展。
4.演化博弈论学派[15,16,17,26]
博弈论研究的主流对纳什均衡的讨论仍是基于完全理性和共同知识的假设，但在较复杂的情况下，西蒙的有限理性理论[18]和不确定性起到了关键作用，导致纳什均衡的不可行。演化博弈论是由梅纳德·史密斯和普赖斯在1973年引入，它以有限理性假设为基础，其关键性概念是进化稳定策略。在经济演化博弈论中，博弈参与人能够通过模仿、试错和学习过程不断地调整自己的策略，博弈分析的核心不再是博弈参与人的最优策略选择，而是基于有限理性假设对博弈群体成员间的策略调整和受到干扰后重新恢复稳定均衡的探讨，关注的焦点仍然是均衡选择。
（二）演化经济学的方法论[15]
新古典经济学以原子论和机械力学为理论基础，以完全理性和一致偏好为基本假设。演化经济学以达尔文的生物进化论和拉马克的遗传基因理论为基本思想。在演化经济学中，每个个体的行为及其与群体之间的关系可以得到单独的描述，从个体行为到集体行为的形成机制以及其中涉及到的组织和制度因素都在模型中得到反映。演化经济学的模型能够真实地表现经济行为主体的多样性及其复杂的相互作用关系，它所提供的解释比新古典理论更深刻、更贴近实际。
（三）演化经济学的应用
目前，演化经济学已广泛地应用于技术变迁、制度经济学、经济增长模型、产业演化、企业战略选择等领域的演化模拟分析[15,16]。
（四）演化经济学与管理
我们认为，复杂系统理论和演化博弈论是计算管理学的重要理论基础，“新熊彼特”学派和奥地利经济学派的理论也将对计算管理学有一定的借鉴意义。演化经济学的基本假设、方法论以及个体行为到群体行为的聚集涌现和演化原理，对研究管理理论具有重要的借鉴意义。
四、计算与科学
1.理论与计算化学
南京大学理论与计算化学研究所黎书华教授认为，传统化学到现代化学的演变过程是，纯实验观测→实验＋理论解释→理论预测＋实验＋理论解释，如图1所示。
理论化学主要包括量子化学、分子动力学和统计化学。理论化学通过数值计算模拟演变到计算化学，如图2所示。
2.计算与科学
理论与计算化学给我们以启示，展示了计算与科学的思想[23,24]，即通过计算机模拟和数值计算的方法，可以验证已有理论的有效性、给出实验结果的科学解释及发现新理论。
计算的思想已经被许多学科所采用，产生了计算物理学、计算化学、计算材料学、计算经济学、计算金融学、计算生物学等学科[23]，有效地推动了这些学科的发展。
五、计算与管理科学
1.管理理论的发展——管理理论丛林
管理科学从19世纪末、20世纪初开始系统形成，经过理论研究和实践检验，已经发展成为“管理理论丛林”[19]。1961年，哈罗德·孔茨把各种管理理论归为6个学派。到1980年，哈罗德·孔茨不得不宣称，原来的6个学派已发展为11个学派。目前，“管理理论丛林”已变得更加茂盛。如何走出“管理理论丛林”，已成为影响管理实践优化和管理学理论发展的迫切课题。我们认为，利用计算的思想，研究管理学的问题，是走出“管理理论丛林”的有效路径。
Kluwer出版公司从1998年起已经出版计算管理科学研究进展系列文集(Advances in Computational Management Science)6集（主编为荷兰Eindhoven工业大学技术管理学院Han M.Amman和英国伦敦大学皇家科技和医学学院Berc Rustem）。1998年出版第1集《管理科学中的生物模拟方法》和第2集《计算金融学中的决策技术》。2001年出版第3集《信用风险的最优控制》和第4集《管理科学中的决策与控制》。2002年出版第5集《最优控制与差分对策》。2003年出版第6集《经济学与管理科学关联研究方法》。
附图
英国伦敦大学皇家学院计算系成立“计算管理科学研究小组”，主要从多目标决策、计算金融学、风险管理、线性和非线性规划等四个方面，研究不确定条件下的决策制定；线性、整数、半正定和非线性规划算法的设计分析；以及金融学、计划制定、危机案例分析和化学工程等问题。该研究小组成员作为国际项目委员会组织者或成员参加过运筹学、最优化、计算经济学、金融学等方面的国际会议。
2.计算管理学的方法论基础
演化和计算思想，是计算管理学的方法论基础。
计算机模型的好处，在于它们能够被随心所欲地启动、终止和操纵[4,23,24]。可以把计算实验分为两类：一类是用以验证基本理论的理论验证实验；另一类是研究理论所没有涉及的部分，这种实验称为理论建议实验。计算方法应用到管理学中，一方面是为了验证已有的理论及其假设前提；另一方面也是为了解释现实，提出新的理论。而且提出新理论、探索管理的基本规律是计算管理学研究的主要目标。
3.计算管理学的模型体系、建模思想和建模分析框架
(1)计算管理学的模型体系主要包括：演化博弈论、遗传算法、系统动力学、IF-THEN规则等。
(2)计算管理学的建模思想是：建立一系列独立的个体，通过独立个体之间进行交互，考察和研究系统的运行和演化规律。
(3)计算管理学的建模分析框架[20,21,24]
①问题识别。分析管理理论和实业界存在的问题，并提出解决问题的目标。
②模型框架。描述管理问题的框架，主要包括：主体类型、主体之间的相互作用、演化过程中的事件发生次序（即时间表[1]。特定的行为发生在特定的时间，行为的发展按照时间表的规定进行。时间表是一个数据结构，包括各种事件的执行顺序）、主体状态的积累等。
③主体描述。描述每一类主体的状态和行为模式。主体的状态决定其行为，主体的行为能改变其状态，甚至改变行为模式本身（行为进化）。
④实验设计。选择一种支持多Agent的技术和一种计算机程序设计语言。模拟主体行为模式和组织运行模式。确定每一类主体的数目，并采用合适的方法给所有主体状态赋初值。
⑤结果分析。观察模型运行的结果，并应用经济学和管理学理论给予解释。
4.计算管理学的计算框架平台
主要的计算框架平台[2,27]有：(1)MACE(Swarm Simulation Toolkit);(2)SDML(Swarm Simulation Toolkit);(3)Multi-agent Soar;(4)大群模拟工具Swarm Simulation Toolkit)；(5)元胞自动机；(6)人工生命；(7)系统动力学等。
5.计算管理学的展望
计算管理学是一个崭新的、极具创新性和发展前途的综合的交叉学科研究领域。它将与相关学科发展的国际前沿同步，采用综合集成的方法，开展管理系统的理论和仿真计算研究。相信经过数年的发展，将成为管理科学与工程领域一个极具特色和影响的研究阵地，以揭示管理系统的一般原理和整体规律，探索最优的管理模式和管理、决策、控制方法，丰富计算组织理论[27]，从而更好地指导管理实践。
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