复杂自适应系统的一种算法语言定义
这篇文章介绍了复杂自适应系统（简称CAS）的定义和特征。什么是复杂自适应系统CAS？ 复杂自适应系统CAS的定义：包括多个相互连接和相互依赖的交互代理，并具有非线性行为。 复杂自适应系统的关键特征：包括代理的自主性、主动性、反应性，以及具有存储、学习、适应、自组织和新出现等属性。 CAS算法性框架：可以作为一个系统是否为复杂自适应系统的审核工具，并应用于不同领域的案例研究。 复杂自适应系统（CAS）的定义是基于两个阶段的算法方法，第一阶段关注复杂性相关属性，第二阶段涉及自组织和涌现的自适应特性。复杂系统的第一阶段定义要求系统包括多个相互连接和相互依赖的交互作用的元素，并且这些元素表现出非线性行
本文介绍了复杂自适应系统（CAS）的定义和特征，包括多个相互连接和相互依赖的交互代理，并具有非线性行为。CAS算法性框架可以作为一个系统是否为CAS的审核工具，并应用于不同领域的案例研究。CAS的例子包括人类系统、生态系统、股票市场等。CAS与一般复杂系统CS的区别在于预期性。CAS的定义难以达成共识的原因是属性之间的重叠和模糊界限。CAS的代理需要具有自主性、主动性、反应性和社交能力等属性。CAS的稳健算法定义可以作为审计工具的基础。CAS的核心是记忆、学习、适应、聚合行为、演化过程、自组织和涌现。文章提出了CAS的新定义框架，并通过案例研究展示了其应用。
