| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1-1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1-2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1-3 研究思路与方法 | 第14-18页 |
| 1-3-1 研究目标 | 第14页 |
| 1-3-2 研究内容和框架 | 第14-16页 |
| 1-3-3 研究方法 | 第16-18页 |
| 第二章 公司治理及复杂性理论综述 | 第18-32页 |
| 2-1 公司治理的相关理论研究 | 第18-26页 |
| 2-1-1 公司治理的概念 | 第19-21页 |
| 2-1-2 公司治理结构相关研究 | 第21-26页 |
| 2-2 复杂性与复杂系统理论 | 第26-30页 |
| 2-2-1 复杂性的概念 | 第26-28页 |
| 2-2-2 复杂性科学研究 | 第28-29页 |
| 2-2-3 复杂系统的特征 | 第29-30页 |
| 2-3 公司治理的复杂性研究 | 第30-31页 |
| 2-4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 复杂适应系统及其仿真研究综述 | 第32-51页 |
| 3-1 复杂适应系统（CAS）理论 | 第32-37页 |
| 3-1-1 CAS理论的基本概念 | 第32-35页 |
| 3-1-2 CAS的主要特点 | 第35-36页 |
| 3-1-3 CAS理论的应用 | 第36-37页 |
| 3-1-4 CAS理论的贡献 | 第37页 |
| 3-2 系统仿真理论 | 第37-39页 |
| 3-3 基于AGENT的CAS建模与仿真 | 第39-45页 |
| 3-3-1 复杂系统建模与仿真的方法 | 第39-42页 |
| 3-3-2 基于多主体的CAS建模与仿真的方法 | 第42-45页 |
| 3-4 复杂适应系统仿真平台SWARM | 第45-50页 |
| 3-4-1 SWARM平台简介 | 第45-46页 |
| 3-4-2 面向对象的方法 | 第46-48页 |
| 3-4-3 SWARM的逻辑结构 | 第48-49页 |
| 3-4-4 SWARM的类库 | 第49-50页 |
| 3-5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于CAS的公司治理系统模型研究 | 第51-78页 |
| 4-1 公司治理系统主体的界定 | 第51-60页 |
| 4-1-1 股东 | 第51-52页 |
| 4-1-2 董事及董事会 | 第52-53页 |
| 4-1-3 监事及监事会 | 第53-54页 |
| 4-1-4 公司 | 第54-55页 |
| 4-1-5 经理 | 第55-57页 |
| 4-1-6 员工 | 第57页 |
| 4-1-7 税务部门 | 第57-58页 |
| 4-1-8 行业管理部门 | 第58-59页 |
| 4-1-9 债权人（金融机构） | 第59-60页 |
| 4-2 公司治理系统环境制约因素分析 | 第60-67页 |
| 4-2-1 政府行政干预 | 第60-61页 |
| 4-2-2 法律管理 | 第61-63页 |
| 4-2-3 市场治理要素 | 第63-65页 |
| 4-2-4 舆论治理 | 第65-66页 |
| 4-2-5 社会文化治理 | 第66-67页 |
| 4-3 公司治理系统多主体协调分析 | 第67-72页 |
| 4-3-1 基于多Agent的公司治理系统协调概念 | 第67-68页 |
| 4-3-2 基于多Agent的公司治理系统协调程序 | 第68-69页 |
| 4-3-3 股东之间的协调 | 第69-70页 |
| 4-3-4 经营管理委托代理机制中的协调 | 第70-71页 |
| 4-3-5 公司与金融机构的协调 | 第71-72页 |
| 4-4 公司治理系统多主体协作建模 | 第72-77页 |
| 4-4-1 网络通讯结构图 | 第72-73页 |
| 4-4-2 Agent的功能、行为与结构 | 第73-74页 |
| 4-4-3 多Agent智能协作模型 | 第74-77页 |
| 4-5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于CAS的公司治理系统演进模型研究 | 第78-111页 |
| 5-1 公司治理系统中主体智能模型 | 第78-87页 |
| 5-1-1 Agent人工神经网络模型 | 第78-83页 |
| 5-1-1-1 Agent人工神经网络基本模型 | 第78-79页 |
| 5-1-1-2 Agent人工神经网络模型进化学习 | 第79-80页 |
| 5-1-1-3 公司治理系统Agent人工神经网络智能模型 | 第80-83页 |
| 5-1-2 Agent模糊模型 | 第83-85页 |
| 5-1-3 Agent模糊神经网络模型 | 第85-87页 |
| 5-1-4 Agent专家系统模型 | 第87页 |
| 5-2 公司治理系统生命周期模型 | 第87-93页 |
| 5-2-1 企业生命周期模型 | 第88-89页 |
| 5-2-2 公司治理模式的演进 | 第89-90页 |
| 5-2-3 公司治理系统的生命周期 | 第90-93页 |
| 5-3 动态公司治理系统结构模型 | 第93-103页 |
| 5-3-1 形成期 | 第94-96页 |
| 5-3-2 成长期 | 第96-98页 |
| 5-3-3 发展期 | 第98-100页 |
| 5-3-4 成熟期 | 第100-103页 |
| 5-4 股权结构与复杂公司动态治理系统分析 | 第103-109页 |
| 5-4-1 基于Agent动态公司治理系统分析 | 第104-105页 |
| 5-4-2 模型建立 | 第105-107页 |
| 5-4-3 周期阶段模型分析 | 第107-109页 |
| 5-5 本章小结 | 第109-111页 |
| 第六章 公司治理系统仿真研究 | 第111-129页 |
| 6-1 仿真主体设计 | 第111-114页 |
| 6-2 主体仿真规则 | 第114-117页 |
| 6-3 基于SWARM的公司治理系统仿真研究 | 第117-128页 |
| 6-4 本章小结 | 第128-129页 |
| 第七章 结论 | 第129-131页 |
| 7-1 本文主要贡献 | 第129-130页 |
| 7-2 进一步研究展望 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 攻读博士期间发表论文和科研项目情况 | 第139页 |
