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项目背景与目标
随着社会、企业、经济、贸易、交通、生态等各个层面的复杂性挑战层出不穷，面对真实的复杂系统问题，怎样利用计算工具建模分析、推演预测、指导决策？理论技术发展催生“计算实验”的新方法——它能够融合大数据、机器学习、复杂网络、多主体模拟、大模型等，为解决复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题提供新的且更加有效计算理论和手段。经过十余年的发展，已成为分析复杂系统的主流方法之一，在众多交叉学科领域发挥了越来越重要的作用，例如计算经济学、计算金融学、计算政治学、计算社会学、计算组织学、计算流行病学等。
项目的核心目标是开发一套计算实验的方法论和技术体系，以应对复杂系统的建模、仿真和优化。通过结合大数据分析、机器学习、复杂网络分析、多主体模拟等前沿技术，项目希望在社会经济系统、智能交通系统、政治生态系统等领域取得突破性进展。这一方法论不仅能够为文科研究者提供全新的研究工具，还能够为理工科研究者提供丰富的应用场景，促进多学科交叉研究的深入开展。
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团队介绍
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学生培养
于湘凝是天津大学的博士研究生，研究方向包括计算实验、大模型与因果发现、以及复杂系统的因果推断。她在学生综合测评中排名第一，主修课程成绩优异。入学两年内，她已经发表或录用了6篇论文，其中包括中科院1区论文3篇、中科院2区论文1篇、CCF A类期刊论文1篇以及CCF B类会议论文1篇。
在培养过程中，湘凝积极参与了多项国内外重要学术会议，如CCF国际服务科学大会和社会计算暑期夏令营，并多次进行主题报告，进一步提升了项目在学术界的影响力。她还多次荣获学术奖励，包括天津大学入学特等奖学金、天津大学一等奖学金以及天津大学三好学生等。
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创新特色
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多学科交叉融合
计算实验方法是一种系统的研究方法，结合了复杂性科学、计算机科学、系统科学、社会科学等多个学科领域的理论和技术。
项目通过开发计算实验课程，培养学生跨学科的研究能力，使其能够将不同领域的知识相结合，解决实际的科研和工程问题。对于计算机类专业学生而言，本课程是他们综合运用计算机科学知识的实践平台；而对于非计算机类专业学生，这门课程则为其提供了深入理解和应用信息技术解决本领域复杂问题的能力。
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创新的计算实验平台
项目开发了一个集成的计算实验平台，该平台支持从模型构建、实验设计到仿真运行和结果分析的全过程。平台的模块化设计使得研究者可以根据研究需求灵活配置，包括人工社会建模、复杂系统的仿真系统构建、干预策略设计与验证等功能模块。此平台的应用不仅提升了计算实验的效率和准确性，还为复杂系统的研究提供了一个低成本、高仿真的虚拟实验环境。
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前沿技术的应用与集成
项目将机器学习、大数据分析、复杂网络分析等先进技术应用于计算实验，开发了融合多主体模拟与深度学习的混合模型，提高了复杂系统仿真研究的精度和效能。特别是在社会网络分析、空间地理数据分析等方面的应用，开辟了新的研究路径，使得传统社会科学研究能够引入量化和精确分析的工具。
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推动新文科建设
通过计算实验方法的引入，项目有效地搭建了文科与理科研究者之间的桥梁，推动了新文科建设。文科领域的研究者能够借助计算实验方法，实现对复杂社会问题的定量分析和模拟预测，而理科研究者则能够找到与社会科学结合的切入点，扩展研究的深度和广度。这种新文科建设的理念，有助于培养具备跨学科视野的创新型人才，满足未来社会对高层次复合型人才的需求。
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未来展望
未来，项目将进一步深化计算实验方法的理论研究，完善计算实验平台的功能模块，拓展其在社会科学、管理科学、环境科学等领域的应用场景。项目团队计划加强与国内外高校、研究机构及产业界的合作，共同推进计算实验方法的标准化和推广应用。此外，项目还将继续探索新兴技术（如大语言模型、人工智能驱动的仿真技术）与计算实验的结合，开发新的计算实验工具和方法，推动社会科学研究范式的革新，为解决未来社会的复杂问题提供强有力的科学支持。
