关于

网络

CABDyN复杂性网络成立于2003年。我们从事复杂系统和网络的研究,特别关注支撑大多数现代生活的社会、经济、金融、通信和基础设施网络。

缩写CABDyN代表基于复杂代理的动态网络,反映了一些技术,如复杂网络分析和基于代理的建模,我们通常使用这些技术来理解这些系统。

目标

我们的目标是定义共享的研究问题和可转移和可推广的方法和技术,以便更好地理解在不同环境和学科中遇到的网络结构的动态和功能属性。

研究

我们开发了新的统计方法来描述网络结构和属性,这样就可以有效地总结出未完全映射或有噪声的经验网络的关键特征。

  • INET牛津复杂性经济学课程应用从复杂系统理论的见解和方法来发展对经济现象的更深层次的理解。该组织使用了一系列的方法,包括基于主体的建模,网络理论,统计物理,进化理论,信息论,和非线性动态建模。
  • 预测金融危机。重点是显著提高我们对金融市场系统性风险的理解,并在可能的情况下预测全球金融不稳定。该组织旨在提供一种新颖的、综合的、以网络为导向的方法来理解金融危机。

  • 供应链映射。了解企业的供应链已经成为商业研究的关键问题,也是企业的核心问题。企业不是作为活动孤岛而竞争,而是在其他组织的复杂网络中竞争。企业的命运与其供应链伙伴息息相关。

  • 复杂性、弹性和风险。日益增长的复杂性是社会面临的许多挑战的核心,对系统弹性和风险具有重要影响。本研究采用复杂性科学的跨学科视角和方法来解决关键问题。

  • 基于弹性网络的自组织自适应技术。大规模的基于服务和ICT网络正日益成为英国关键基础设施和经济活动的基础。然而,迫切需要发展和扩展支持这种复杂系统所需的基础科学和工程原则。

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