| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及研究方法 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 采用的研究方法 | 第13-14页 |
| 第2章 基于 AGENT 的资本市场复杂性简介 | 第14-24页 |
| 2.1 基于AGENT 资本市场模型的理论基础 | 第14-19页 |
| 2.1.1 复杂适应系统 CAS 理论 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Agent 思想 | 第15-19页 |
| 2.2 资本市场的复杂性介绍 | 第19-23页 |
| 2.2.1 经济系统的复杂性概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 资本市场的复杂性表现 | 第20-21页 |
| 2.2.3 资本市场复杂性相关模型 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小节 | 第23-24页 |
| 第3章 基于 AGENT 的资本市场建模研究 | 第24-38页 |
| 3.1 资本市场整体市场机制 | 第24-30页 |
| 3.1.1 现有的各种市场拍卖机制 | 第24-25页 |
| 3.1.2 连续双拍卖市场中的 ZIP 交易者 | 第25-27页 |
| 3.1.3 连续双拍卖市场的市场交易机制 | 第27-29页 |
| 3.1.4 使用遗传算法优化 ZIP 的适应性和交易过程 | 第29-30页 |
| 3.2 单个AGENT 决策制定过程 | 第30-37页 |
| 3.2.1 超对策分析(Supergame)理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 预期均衡模型 | 第32-35页 |
| 3.2.3 决策制定过程模型 | 第35页 |
| 3.2.4 决策制定过程优化 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小节 | 第37-38页 |
| 第4章 复杂适应系统软件平台——SWARM | 第38-51页 |
| 4.1 SWARM 的背景和历史 | 第38-39页 |
| 4.2 SWARM 与面向对象的技术 | 第39-41页 |
| 4.2.1 对象(object) | 第39-40页 |
| 4.2.2 面向对象技术的几个术语 | 第40页 |
| 4.2.3 面向对象编程的特点 | 第40-41页 |
| 4.3 SWARM 的编程环境 | 第41-42页 |
| 4.4 SWARM 的建模思想、逻辑结构以及建模方法 | 第42-46页 |
| 4.4.1 Swarm 的建模思想 | 第42-43页 |
| 4.4.2 Swarm 的逻辑结构 | 第43-45页 |
| 4.4.3 Swarm 的建模方法 | 第45-46页 |
| 4.5 SWARM 的类库 | 第46-49页 |
| 4.6 SWARM 建模的特点和优势 | 第49页 |
| 4.6.1 Swarm 建模的特点 | 第49页 |
| 4.6.2 Swarm 建模的优势 | 第49页 |
| 4.7 本章小节 | 第49-51页 |
| 第5章 资本市场交易过程 SWARM 建模仿真研究 | 第51-58页 |
| 5.1 SWARM 程序结构 | 第51-52页 |
| 5.2 模型的介绍 | 第52-53页 |
| 5.3 模型的分析 | 第53-54页 |
| 5.4 模型的实现 | 第54-55页 |
| 5.5 仿真运行结果及分析 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小节 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间的发表论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
