分布式虚拟生态系统的设想
摘 要： 关于单细胞合成简单生物、动物群体继而合成一个超有机体（Super Organism, 如蚁群）的观点，在生命科学领域由来已久；关于生态系统演进过程与市场经济系统演进理论的相似性和相互借鉴，已引起宏观经济学领域的关注；关于人工生命、 虚拟细胞的理论意义和应用前景，已受到国际生命科学、医学、复杂性等领域的高度关注。本文立足在分布式虚拟现实和网格计算三维仿真领域的研究，基于 Myxotricha paradoxa这种原生动物的物理化学规则和动力学机制建立虚拟细胞模型，模拟其基因表达、跨膜信号传递、ATP的能量产生与消耗、应激与激素作用、分 裂与分化、遗传与变异，从而演变成组织，器官，生物体，繁殖、进化成较高级的细胞生态圈，基于网络来模拟全相连细胞群落所带来的复杂性集体行为。进一步展 望地球生态史与人类经济史演进的相似性，利用此生态系统的进化机制对市场经济的演化、社会复杂性研究、信息资本规律的探索在建模的方法论上提供有效借鉴。
关键词： 虚拟细胞；人工生命；复杂性；分布式虚拟环境
Design of Distributed Virtual Ecosystem
Abstract: The viewpoint that single-celled organisms come together to form simple multi-cellular life、then form complex creature、then Super Organism (like colony of termites) has been long developed. The resemblance and inter-reference between the evolution of ecosystem and that of economic system is drawing attention of macro-economists. The theoretic significance and application perspective of virtual life and e-cell has been highly noticed in the fields of medicine and complexity. This paper based on the research of Distributed Virtual Environment (DVE) and Grid Computing on 3-D simulation, first built the virtual cell model of the protozoa, Myxotricha Paradoxa, according to the information of its physics-chemical rules and dynamics mechanisms, then simulated the gene expression, transmembrane signaling, producing and consuming of ATP, stress response, splitting and differentiation and inheritance. The simulation evolved into tissue, apparatus and organism, and propagated to high-level ecosystem, whose complexity is held by network distribution. The paper further predicted the similarity in history between the evolvement of global ecosystem and human economic environment, compared the developing mechanism of ecosystem model with that of market economy, and then explored into information capital rules in Internet period, which can be a meaningful suggestion of the methodology of computer modeling。
key words: Virtual Cell; Artificial Life; Complexity; Distributed Virtual Environment
1 引言
刘 易斯•托马斯[1]早就畅想过，基于对于一单个生命形式（如原生动物Myxotricha paradoxa）的完全理解，窥见从独立的细胞凑到一起，构成原生动物，再构成各种生物，然后结成群落、从而形成生态系统、最终结成生物圈的整个过程。 他秉持这样一种信念："生物的本性就是要合资，就是要一有可能就融合"。这印证了我们"全息生物圈[2]"的观点。
我们[2]在在观察生态史与经 济史的过程中发现生态系统和经济系统具有特殊的关系：从系统发展史的角度、从两个体系的特征角度、从能量信息的流通方式角度分别考察，都具有本质的相似 性。从而树立了这个目标：让仅有几百万年经验的人类经济活动向已有三十多亿年历史的生命生态演进活动学习，在系统论层面全方位地借鉴生态系统模型，以期为 人类市场与社会活动求得和谐共生的解决方案。
Santa Fe研究所[3]利用计算机技术分析大批量信息、模拟复杂系统，研究混沌和分形、耗散结构理论、协同学、突变理论、自组织现象、倍周期分岔现象等领域，从全局、发展的眼光去构筑全新的理论大厦，预示着一场科学思想大变革的到来。
网 络业界的IBM、HP等公司推出基于网格计算（Grid Computing）[4][5]的自治计算系统，可使网络实现发现故障和自我修复的能力、系统动态反应最优化的能力、系统动态添加组件的能力，等等。网 格计算作为基于Internet的"信息生态系统"，在物理层面突破了混沌边缘的瓶颈，为复杂性仿真研究提供了巧夺天工的平台。
我们[6]在政治经济学和当代信息经济研究的过程中发现，信息比特流作为新的商品形式，其流通已超越传统商品成为市场经济的主要内容，从而按照《资本论》的研究方法对互联网时代市场经济的发展规律、资本运营规律做了阐释。
我们立足上述四块基石：全息生物圈，经济仿生，网格仿真，新资本论，构筑了一套模拟方法，目标是在社会经济活动的各粒度各方面向生态系统的对应层次的活动寻求可资借鉴的理论模型。下表是我们建模的步骤：
建模阶段 理论基础 建模内容 建模手段 交互手段
单细胞 原生动物完全信息 基因表达、能量产生与消耗、跨膜信号传递、应激与激素作用 基因、物理、生化、动力模型 模型对象数据库管理系统
生物体 生物体构建理论 细胞群->组织->器官->生物体层次IPO构架 分裂、分化、遗传、变异模型 三维渲染引擎
生态系统 复杂性理论 生态系统能量转化和转移 分布虚拟环境 分布式交互漫游
经济系统 经济现象与生态现象的相似性 市场货币转化和转移 分布式虚拟环境 分布式交互式仿真
市场信息系统 信息资本论 信息技术转化和转移 网格计算 网格仿真
表1 建模步骤
Tab.1 Procedure of Modeling
下面三节分别阐述前三个建模阶段的工作：第二节为原生生物模型，第三节为单生物体模型，第四节为生态系统模型。第五节介绍经济系统模型的研究现状。第六节为对市场信息系统模型的展望。
2 单细胞模型
2.1 研究现状
虚 拟细胞是信息科学和生命科学的交叉产物，被称为"芯片上的生命科学（silicon biology）"[7], 有助于通过模拟人体生命活动来了解和控制疾病的发病过程，故医学价值巨大。随着IBM、HP等大公司 [8] 和政府（美国能源部将电子细胞列入继人类基因组计划后最重要的计划之一 [9] ）的日渐关注，各种虚拟细胞模型渐渐涌现。
Ann [10] 通过数学模型仿真细胞信号传递的过程，甚至了解单一分子在细胞内绕行的途径，可以模拟出液体或小分子物质，通过滤模式介质的过程，非常类似于细胞空间中流 体活动的真实环境。1997年日本学者 [11] 建立了M.Genitalium这种原核细胞的糖代谢相关的基因和蛋白质等活动引起的能量代谢模型。1995年日本学者[12] 建立的京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 收集了细胞中每个分子的位置、反应、功能等方面的完全信息。1999年美国学者[13][14][15] 建立了真核细胞钙转运的虚拟细胞，包括神经母细胞瘤的钙动力学、受精卵细胞的钙离子流、RNA转运、线粒体的作用和细胞核膜的作用等活动的模型。2000 年创立的细胞信号联盟 (AFCS)[16] 旨在找出哺乳动物细胞中所有的信号联系方式，通过研究一种以上的细胞发现它们之间重要的相似性和不同点。
2.2 建模步骤
我们遵循软件工程开发流程，按照如下步骤对虚拟细胞建模：
1，需求分析：选择细胞、要模拟的功能、生化反应数据库，定义对象管理系统；确定计算方式，定义分布式计算的网络平台；定义人机交互的内容。
2，概要设计：以基因和蛋白质的相互关系、生理过程为线索建立核心对象模型，搜集相关过程的数据。
3，详细设计：用面向对象的软件工程方法详细设计每个反应单元的类属性（结构、位置等静态信息）和类方法（生化反应方程、变化与变异的统计数据、应激反应规律等动态信息），面向对象方法赋予模型可继承、可扩展、可重用、可修改的灵活性与可交互性。
4，模块编码：使用C++（.NET构架下，也可使用Java在J2EE构架下）这样的面向对象语言实现各个子类的功能模块的数学反应公式，如各种氧化还原反应、磷酸化和脱磷酸化反应、酶联反应等。各种复杂功能，如光合作用、分裂，都以这些反应为基元。
5，模块联合：把人机交互界面、对象管理系统、分布式计算系统三方面的各个子模块联合起来，形成应用软件。
6，测试和维护：在升级数据库、修正模型参数、海量信息挖掘、Agent学习的长期过程中不断提高系统的模拟性能。
2.3 对象管理系统
对 象模型管理系统的功能是存取信息、用子模块分析、控制数据，充当界面与计算的中介。子模块是建模的核心，由多个子软件模块担当各种子功能，如[15]：用 隐马尔科夫链模型进行虚拟细胞的统计比照分析；用运筹学的最优化理论对细胞物质结构做抽象；用函数论和拓扑学模拟和分析系统结构；用信息论和数字信号处理 建模跨膜信号传导；用神经网络和遗传算法模拟细胞的应激行为、分裂和分化、进化和遗传机制，等等。
我们采用一种真核细胞的完全信息来建立对象管理 系统。我们基于Myxotricha paradoxa这种原生动物的物理化学规则和动力学机制建立虚拟细胞模型，从而用计算机编程实现。例如，模拟信号转导的迭代模型[17]为：[受体]= f0[激素]，[G蛋白]=f 1[受体]+f 01[激素]，[Ca2+]=f 2[G蛋白]+f 12[受体]，…如此依次建立基因表达的基因规则模型、ATP能量产生与消耗的物理模型、跨膜信号传递的生化模型、应激与激素作用的动力模型，从而将生物 反应过程实现数字化模拟。
3 生物体模型
生物体的建构过程可概括为：单细胞->细胞群->组织->器官->生物体。建模的依据为已有的分裂和分化、遗传和变异模型。
3.1 研究现状
在单一生命体建模方面，相关的工作以涂晓媛的"人工鱼"[18]为典型，其特色为：
属 性方面，运动和姿态采用基于自然鱼的生物物理和生物力学、形态学和解剖学的建模方法，从而使人工鱼在三维虚拟的海底世界中通过肌肉和骨骼的伸缩和变形的协 调控制，利用鱼鳍、鱼尾的动作和鱼体的姿态变化，以及海水及水中植物、岩石等的相互作用，在流体动力学条件下产生各种随意运动。
行为方面具备应激性、稳态能力、新陈代谢能力：采用基于动物行为学的智能行为动画模型，使人工鱼产生饥饿感、性欲、恐惧感，从而激发觅食、求偶、趋利避害行为。
Agent化：采用一个意图发生器作为人工鱼的感知中心，将各种感知信息与特性参量相结合，以"感知-动作"模式形成自主、自激发、自适应的Agent。
3.2 面向对象的Agent模型
我们使用面向对象的Agent模型[19]对生物体建模。运用Agent的原因在于Agent的如下 特点：1，自主性，面向对象；2，智能性，根据环境变化调整自己的行为；3，协作性，在特定语言基础上与其他Agent共同完成某项任务的能力；4，活动 性：Agent能够在分布环境中发生行为。其中智能学习的特性是我们选择Agent模型的原因，这使得每个Agent所代理的生命个体都表现出某些人工智 能，如自激发、自学习、自适应等特性，从而产生相应的智能行为，如：因饥饿而觅食；因性欲而求爱；学习被鱼钩钓住的教训而不去吞食有钩的鱼饵；保存自我的 本能促使逃避被天敌捕食，等等。
为了适合为生物体建模，我们的模型充分考虑生命的基本特征[20]，使其具有如下特点：
1、细胞组件。各种细胞的形式和机能虽有差异，但其基本结构却是一致的：细胞内的亚细胞结构（细胞器）都有特定的结构和机能，形成有序的系统。因此我们的亚显微模型基元（Primitive）有一致的基本结构和特定功能。
2、化学父类。除水外，细胞内的四类有机大分子均由单糖、氨基酸、核苷酸和脂肪酸构成。我们构造这四类分子模型作为化学方面的父类。
3、新陈代谢模块。主要的代谢途径在各种细胞中一致的，我们的模型具有可重用、可移植的代谢模块。
4、稳定。生物体是开放系统，却保持着内部的稳定状态。我们的模型是面向对象的，封装性保证了同样的特征。
5、应激性。我们的模型有对外界刺激作出响应的行为与方法。
6、生殖与遗传。子类可以继承父类的本质行为（基因），可派生父类属性（蛋白质）。
7、进化，生物体在历史的发展过程中通过遗传、变异和自然选择逐渐由简单到复杂，由低级到高级。我们的模型能够在一代代遗传过程中通过自然选择而进化，使得形态复杂度（蛋白质属性）、活动能力（基因行为）上升。
我们采用的.NET构架体现了上述特点：
1，继承和派生，子类有选择地继承父类的属性（成员变量）和行为（成员函数）特征，适于模拟生殖与遗传。
2，可扩展性，一代代子类通过父类的虚函数来扩展、提升父类的属性和行为能力，适于模拟进化；虚函数的功能可以通过重载而达到功能的变异。
3，可维护性，适于系统的测试和维护。
4，可重用性，这是非常重要的性质，使得能够模拟细胞内相同的四类分子模型的化学成分、模拟细胞的一致的基本结构、模块化地模拟各种细胞间相对一致的新陈代谢的途径。
5，封装性好，每个类作为开放系统通过接口与外界交互，却又维持着内部能量的平衡、保持内部属性不被外界轻易影响，适于模拟生物体的稳定性。
与涂晓媛的人工鱼相比，我们的面向对象的生物体Agent模型的仿真具有如下优势：
1，由于我们的生物体是在细胞及以上所有层面全息地搭建起来的，细胞形成的上皮、结缔、肌肉、神经四大组织具有其物理化学本质属性，这样形成的肌肉和骨骼不需外加干预即可获得完全自然的生物物理和生物力学、形态学和解剖学的模型。
2，我们的生物体在细胞层面是通过真核细胞的完全信息构建的，基因表达、能量产生与消耗、信号传递、应激等全部的微观生命活动都参与仿真，故在行为方面具备应激性、稳态能力、新陈代谢能力。
3，我们的Agent在其短暂的生命过程中可以通过学习而微调自身的属性参数值，这在相对长时期的多代之后会反映出进化现象，从而在本质上使基因具有变异之可能。
3.3 人机交互界面
人机交互界面的功能是对输入的参数做响应、传递给对象管理系统和计算系统，并可视化反馈。我们选择基于OpenGL的三维渲染引擎 [21] 搭建人机交互界面。
引 擎是用于控制视景仿真软件功能的主程序。我们的三维渲染引擎是一套由多个子系统共同构成的复杂系统，从建模（包括单细胞建模、生物体建模、生态系统建 模）、动画到光影、粒子特效，从物理系统、碰撞检测到文件管理、网络特性、用户交互，可充分满足虚拟生态系统的仿真内容的需求。OpenGL (Open Graphics Library) 是独立于操作系统和硬件环境的三维图形软件库，由于其开放性和高度的可重用性，目前已成为业界标准。OpenGL认可开发人员对真实世界中的二维图形和三 维几何物体的描述, 提供了绘制复杂三维曲线的函数和强大的真实感交互式绘制功能。
三维交互界面开发的难点在于内部各种消息响应的协调和视图输出的人性化。我们界面的主要子模块包括：1、鼠标键盘消息处理，2、视口坐标变换，3、绘制主函数，5、交互设置生物体机能的对话模块。
4 生态系统模型
4.1 研究现状
托 马斯•雷早在1990年编写过Tierra[22]模型。各生物体由一系列能够自我复制的程序组成，由计算出错代表突变，刚开始时只有一个简单的祖先，后 来出现寒武纪大爆发、免疫能力、间断平衡现象、社会组织等几乎自然演化过程中的所有特征以及与地球生命相近的各类功能行为组织。Santa Fe 研究所1994 年开发的Swarm[23]通用平台，其中仿真对象以分布式多线程并行方式互相作用，Swarm提供了面向对象的可重用组件库，用来建模、分析、显示、实 验控制。微软的. NET框架示例游戏Terrarium [24] [25] 显示了.NET框架应用开发技术作为生态系统建模平台的先进性。它仿真一个基于"适者生存"模型和对等网络结构的生态系统，提供了一个近乎真实的进化生物 学和人工智能模型，以检验具有不同行为和属性的生物在生存斗争中的适应能力。它使用与DirectX集成的Windows Forms界面，采用XML Web Services服务，支持Peer-to-peer网络结构和支持多种编程语言，且能通过远程Web服务器升级智能客户端，即是一种基于Windows 的应用程序。
4.2 网络带来复杂性
对本文所述"网格计算突破了混沌边缘的瓶颈"，可能的批驳是计算主义[26]。处于进化的初期的软件文明，软件个体尚没有像人脑那样的网络结构，远没有复杂性可言，但终有一天，人们会看到软件的进化趋势是不可测度的复杂。
对 此观点可能的反对意见是，计算机本质上和杠杆齿轮系统同质，不会因为硅板上有高低电平的变化就脱离物质、变成形而上；但考虑到人脑也是元素周期表中原子与 电子的堆砌，却产生思想。当复杂性到达混沌的边缘、当无处不在的网格计算把物理世界有机化时，人们对于计算机复杂性的评价对象将不再局限于作为单个神经元 的单台计算机的能力，而将面对整个网络地球。人脑的进化史所揭示的，只是网络进化的未来图景。计算机集群将如蜂群、蚁群那样将量变导向质变：一群低智能个 体作为细胞合成一个超有机体（Super Organism）。智能就是大量的联系，拿破仑•希尔的"智囊团"也是类似的意见。
我们的分布式虚拟环境的将运行在真实的互联网络中，通过无处不在的计算来进行生态系统的模拟，每个互联网用户都通过点击网站交互式漫游游戏的方式参与其中。
4.3 分布式虚拟环境
分 布式虚拟环境 (Distributed Virtual Environment, DVE) 指采用协调一致的结构、标准、协议和数据库，通过局域网和广域网将分布在各地的各种仿真器互连，使人可参与交互作用的一种综合环境。我们的分布式虚拟生态 系统旨在利用分布式仿真系统的分布性、交互性、实时性、仿真性、集成性等特点，围绕视景建模、视景数据库组织、视景管理和视景绘制等内容展开研究，最终为 分布式虚拟生态系统提供通用的视景软件支撑平台。我们的网络拓扑系统采用多服务器/客户机 (Client/Server) 模型，服务器负责运行整个生态圈，用一套可以管理的容器方式让所有的生物在其中自由生活。
我们模型的服务器个数可随系统中客户数的增加而动态扩展。我们面向对象的Agent生物体模型构建生态系统模型数据库，支持生物体对象的实时加入、生成和消亡，实现生态系统、生物数规模和生态环境的可扩展性。在单机上采用交互式漫游引擎作为人机交互界面。
4.3.1 网络拓扑
我们的DVE的网络拓扑结构如下：
图1 DVE网络结构拓扑
Fig.1 DVE network topology
主要功能描述如下：
群落管理器：
1．接受生命的登录请求，验证生命请求的合法性。
2．根据生命的要求创建Family，并在每台群落管理器运行相应的家族管理程序。
3．根据负载平衡（生态平衡）原理将生命LifeAgent分配到相应的家族管理器上。
家族管理器：
1．跟踪管理各个加入本家族中的LifeAgent。
2．帮助本家族中LifeAgent进行数据通讯。
3．处理交互数据。
生命（LifeAgent）：
1．以交互式三维漫游引擎来提供人机交互界面
2．将交互数据发送给家族管理器
3．接收处理数据，并且显示。
4.3.2 DVE结构图
群落管理器上运行的是群落管理程序Colony Manager，家族管理器上运行的是家族管理程序Family Manager，用户机器上运行的是仿真对象程序LifeAgent，LifeAgent所有对外通讯都是通过Agent进行的。下图是DVE系统的结构 运行图。
图2 DVE结构运行图
Fig.2 DVE Runtime Structure
图中，实线表示模块间经常性通讯，虚线表示模块间非经常性通讯，在诞生或者死亡时通讯。其中：
蓝色虚线表示LifeAgent在加入 Family时，首先到Colony manager上去登录验证，Colony manager为LifeAgent寻找一个合适的Family manager，然后再通知LifeAgent指定的Family manager的通讯方式，让LifeAgent和指定的Family manager去通讯。
黑色虚线表示Family manager加入系统中时，首先到Colony manager上去登录验证。通过验证后，就一直在等待。Colony manager在接受第一个LifeAgent创建Family的请求后，通知Family manager运行Family。
黑线表示 LifeAgent和Family manager的通讯。LifeAgent的各种请求都是调用Agent传递给Family manager，由Family manager来帮助其完成各种请求，然后Family manager再把结果返回给LifeAgent。
红 线表示Family manager和Family manager之间的通讯。若涉及到不同Family manager的LifeAgent之间的通讯，则需通过Family manager完成转发的功能。例如，Family manager m对LifeAgent x负责，Family manager n对LifeAgent y负责，现在LifeAgent x要发送数据给 LifeAgent y，过程如下：LifeAgent x先将数据发送给Family manager m，Family manager m在把数据转发给Family manager n，再由Family manager n将数据发送给LifeAgent y。
4.3.3 系统工作流程图
下图是关于LifeAgent创建Family的流程图。
图3 LifeAgent创建Family
Fig.3 LifeAgent Creates Family
下图是LifeAgent加入Family的流程图。
图3 LifeAgent加入Family
Fig.3 LifeAgent Joins Family
下图是系统数据流的流程图。
图4系统数据流
Fig.4 System Flow
4.2.4交互式漫游引擎
对每个LifeAgent的界面，我们具备当下三维交互游戏中普遍具有的交互方式，如，直接以某个Agent为用户的化身(Avatar)，沉浸式地参与生命周期、与环境做物质交互；跟踪采访某一Agent的行为；人为地投入一个天敌来影响某个Agent的行为；等等。
我们的引擎能根据用户的实时鼠标、键盘输入变换渲染内容, 引擎的工作周期主要包括处理漫游控制、绘制显示、处理输入三个模块。
5 经济系统模型
本节通过分析经济规律和对应的生态规律的相似性，以及论证此相似性的成因，得到经济系统和生态系统具有相通性的结论，从而通过已有的虚拟生态系统的实验，为社会经济行为求得新的行动指引。
5.1 研究现状
复 杂性研究以Santa Fe研究所为首兴起, 其Swarm平台已开发有许多经典仿真示例[27]，其中大量是与市场经济系统相关的仿真模型，如人工金融市场(ASM)；城市人口迁移(SSS)；资源 聚集(Antsort)；银行信贷业务(Bank)；简单股票市场(Market)等。TNG Lab [28]研究多样化市场环境下的商业网络构成，买家、卖家和经销商人重复地选择更合适的商业伙伴，参与到无合作博弈的有风险的交易中，并随时间推移进化商 业策略。RePast[29]是提供了一系列的生成、运行Agent，显示和收集其数据的类库，是一个"类Swarm"的模拟软件架构，其游戏库 Games中包含了一些如囚徒问题等的程序。Ascape[30]也建立了囚徒问题之类在内的社会经济系统模型。
2004年7月上海东方科技论坛 [31] 上，Eric Smith从代谢网络的角度分析生命起源的动力学过程，从低等代谢系统的比较中提取基本代谢网络，以此重构生命起源的化学图景。Marcus Feldman和钟杨分别从基因组学和分子进化角度给出关于红树和人类的分类和进化关系分析。Homayoun Bagheri-Chianchian和Michael Lachmann报告了基因和环境之间、物群落之间的相互作用，广泛采用数学和物理学方法对生命科学对象的网络结构和相互作用进行定量的精确描述。 Sanjay Jain讨论了从生命演化现象中抽象出来的动力系统，说明其数学上行为。Peter Stadler用拓扑的观点描述进化理论。Michelle Girvan报告了网络分析的算法。Timothy Kohler和Henry Wright利用复杂性观念和数理语言描述古代社会形成和变迁，讨论了人类社会作为复杂系统的出现机制和演化行为。
5.2 经济规律与生态规律的相似性
曼昆[32]认为，经济现象有十大原理：原理一：人们面临权衡取舍；原理二：某种东西的成本是为了 得到它所放弃的东西；原理三：理性人考虑边际量；原理四：人们会对激励做出反应；原理五：贸易能使每个人状况更好；原理六：市场通常是组织经济活动的一种 好方法；原理七：政府有时可以改善市场结果；原理八：一国的生活水平取决于它生产物品与劳务的能力；原理九：当政府发行了过多货币时，物价上升；原理十： 社会面临通货膨胀与失业之间的短期权衡取舍。下面分析这些原理与对应的生态规律之间的相似性。
5.3.1个体决策中的规律
1，理性人考虑边际量
经济上，考虑边际量即追求利益最大化，这是由理性人的假设和资源的稀缺性（从而竞争的优胜劣汰规律）决定的；生态上，生物体本能地追求生命力最大化和将生产率调节到最大限度，这是由物竞天择规律和自然资源的稀缺性决定的。
2，人会对激励作出反应
经济上，企业内部机制中包含对外界经济环境变化作出反应的应变、创新和扩张机制，惟有创新才能生存；生态上，生物体基因中包含与环境变化相适应的变异和进化机制，适者生存。
机会成本、交替关系规律均可归于追求利益最大化的"理性人"假设，由其衍生出来。
5.3.2市场运行中的规律
1，贸易能使每个人的状况变得更好
事 实上人和人比较优势的差别如此之大，以致人们离开贸易就很难生存。生态上，生物循环（Circle of Life）能使每个生物体的状况变得更好，生物能在生态系统中的循环如此广泛而神奇，以致如果没有人为破坏，生态系统几乎可以达到效率最大化。（因此市场 需要向生态系统好好学习。）这里以生态过程的循环流向图为例，说明经济中的货币流通与生态中的生物能循环之间的相似性：
图5经济上，以劳、资流通为例
Fig.5 Labor and capital in economy
（注：此图中圆形表示外界能量源，接地表示废物排放。下同。）
需 要指出，这里的"企业家genious"包含了所有知识、技术含量在内，任何知识必然只能在商品中体现，知识含量高的商品其价值也高，这是因为知识的来源 是无差别人类劳动（作为脑力劳动的教育）。知识本身不是商品，知识蕴于商品中。这样就可以把知识从"商品"领域驱逐出去，取消"知识经济"说法，由此顺利 解决令古典经济学尴尬的关键性问题，如边际收益递增。
图6生态上，以植物为例
Fig.6 Plants in ecology
以上二图的相似处是本质上的：
(1）唯一的外界能源是太阳（当然企业还消耗燃料能源，但这也应归于太阳能，因为化石能源是蕴涵太阳能的古生物。另外，其它矿产资源和水在循环中能量和组成均未改变，在此可略去）。
(2）经济上的生产者吸收的劳动力和资本均以货币为交换价值，这说明货币是能源流通的载体。植物吸收的二氧化碳和腐殖质养分均以生物能（果实）为交换价值，这说明生物能是能源流通的载体。
(3)经济上有Cobb-Doglas函数对应于植物的光合作用生产函数，以二氧化碳、养分为变量。
2、市场通常是组织经济活动的好方法
市 场是自发产生的，供求规律这一看不见的手能维持市场平衡。不干预主义学说认为自然而未受干扰的环境是最佳环境，每个企业——生产者或消费者——不协商计 划，单凭追求私利最大化，就会导出社会整体福利最大化。同样地，生态上生态系统是自然产生的，自然规律能维持循环平衡。系统中复杂至极的交互作用不是经过 刻意统筹规划来维持平衡（暂不考虑上帝），生物体各自追求新陈代谢最适宜生命力，这也使得生态系统整体最有效率。下面以循环流向图形式进一步阐述此相似 性，并着重阐述货币和生物能在能量循环中的载体作用的相似性。
从反面说，政府干预市场常常适得其反，最低工资法造成失业即是一例，又如我国政府曾 保障该被淘汰的国企生存下来，后果是消耗了原本可用做其它发展的经济基础，从而导致整个社会经济受干扰。同样，人类干预生态系统也常常破坏生物种群，并且 人类的干预多数是恶意的（如乱砍滥伐），谋一己之私、短期之私的。（政治家干预市场不也一样有此可能吗？）又如，"人类"这个种群不顾自然规律，一切从本 种群利益出发，常常逆天道而行，这就消耗和破坏了本可用做其它种群发展的生态基础，导致生物圈平衡遭破坏。癌细胞之于整个生物体的新陈代谢也是如此。政府 对市场的干预常常是在补自己挖下的洞，人类对生态系统的干预也常常是在弥补自己犯下的错。
3．政府有时可以改善市场结果
前面列举了一些政 府带来的不利因素，其实在人道的前提下，政府对市场失灵是必不可少的，是市场的有力维护者和重要参与者。同样，人类帮助生态重建，可使"失灵"的生态系统 运转得更好。比如保护珍惜生物，人工繁殖濒危动物，都显然取得了成效，这些保护行为并未因为破坏了"自然选择"规律、扭曲了食物链而不被采用。由是观之， 政府为保护穷人而制订的最低工资法虽然引起失业，或者为保障长治久安而征税虽然带来无谓损失，也都可以理解了。
5.3.3 对一些反例的解释
经济和生态现象有些规律是有差别的，举几例：
1、经济上，由于行业的进入壁垒不同，故时间因素对决策的影响很大，一些短期看来可以接受的行为在长期会露出弊病，如租金控制对住房短缺的影响；而生态上任何种群的进入壁垒都是无穷大，因此所有生物体的行为都只反映长期利益。
2、经济上，社会公益虽然是一种利他主义，但这常常是由法规强制执行或有利可图才会被执行的；而生态上，同一种群的利他主义是本能，种族延续绝对优先。目光短浅的置伦理不顾的人，要想向这些古老的生物学习，估计还需要上天的眷顾才能有所领悟。
3、经济上，稀缺资源的竞争多是在同一行业中，比如几个服装企业对一个服装市场的争夺。而生态上多发生在不同种群之间，如海洋系统中两种鱼群对一种海藻的争夺。这种差异带来两个领域中个体与群体之间关系的巨大差异，如2中所述的差异。
4、在上面的几个循环流图中，生物能与货币相对应是不准确的，因为生物能不能毁灭或创生，而货币却可以销毁。生物能实际上与无差别人类劳动相对应，货币只是其标志。
5.3 对相似性的解释
5.3.1 用系统论方法解释相似性
比较经济系统和生态系统的相似性，可从比较这两个系统的决定性特征入手。一个系统的决定性特征有四：系统中的能量流向；系统与外部特征的关系；系统内部元素之间的关系；系统运动的规律。现分别分析之。
1、能量流向
前面的循环流向图采用了系统论中能流图的简化形式。必须注意到，图中能量导致了一切，能量是隐藏在货币下面、商品里面的血液，凝结在商品中的无差别人类劳动也以能量来度量，能量的流通是交换的实质对象。那么，从太阳中获取的能量到哪里去了？
对 于生物，由细胞组成的器官在调节生物体的器官并使之发挥功能时消耗能量。在植物的光合作用中，光子（携带能量）把植物中的原子合成分子，比如把O、H、C 合成碳水化合物，使光能转化为化学能。动物则靠分解有机物（氧化作用或发酵）获得能量。任何生物都有一个普遍规律：消耗的能量比释放的多。其中的能量差 额，即太阳能那一部分，用来保证生物体自身生长。
对于经济中的生产者（也就是另一角度上的消费者）吸收的能量（劳动力、知识才能，和凝结在货币中的劳动）比它的产品中的能量多。这个能量差额，即原初形态是太阳的那一部分，保证生产者自身成长（如企业的扩大再生产）。
从上可得，两个系统的能量均从太阳流向系统内元素的生长。
2、系统与环境的关系
这两个系统均为开放式系统，外部能源单一，均为太阳。
3、系统内部元素之间的关系
首 先，由于资源的稀缺性，元素之间在竞争中求发展是这两个系统共同的主题。然后，两个系统都有一定的规律自发控制循环的平衡，经济系统遵从供求规律，生态系 统遵从自然选择规律。最后，两个系统的元素在组织上均表现为多等级有序性结构。企业内部有不同分工，不同的企业集群相互依存地构成市场；生物内部各个器官 各司其职，不同的生物种群相互依存地构成生态系统。一个市场上可以按种类划分出企业属于食品、机械、造纸等行业，可以按机制划分出企业具有股份制、有限责 任制等形式，也可以按环境划分出企业所在的不同国家和地区。一个生态系统中可以按种类划分出生物体属于脊椎、软体、节肢等动物门，可以按基因划分出生物体 属于动物、植物还是微生物，也可以按环境划分出生物体所在的是海洋、沙漠、草原等亚系统。
4、系统的运动规律
这两个系统均遵从物竞天择，适者生存的淘汰选择规律，遵从元素在适应变化的过程中遗传与变异的进化规律。
综上，可得出经济系统与生态系统具有相似性的结论。
5.3.2 从进化角度说明相似性
1、生物进化史
约40亿年前，原始单细胞动物通过吞食"弱者"细胞并摄取环境中的有机分子材料和能源（如氨基酸、核酸等）。偶然性的变异使某些细胞变成自养型（例如光合作用的蓝藻），开始利用太阳能将水和二氧化碳转化成有机物。
约18 亿年前，单细胞体积增大到与环境的能量交换不能满足整体需要的地步，遂开始分裂。细胞的"团体化"为变异提供了机会，细胞开始分化，产生了多细胞生物。此 后生物体内遗传性的调节机制为自己陆续创造出各种器官和附于其上的物种本能。多种相互依赖的生物种群最终聚居成生态系统。
2、经济发展史
约14 万年前，自然原因消灭了一些森林，把古猿驱赶到平原上。因平原果实匮乏，古猿不得不发展前肢，直立行走，使用工具，产生语言，转变为人。进入原始社会，偶 然性的发现使古人发明了畜牧和农耕，开始使用火。资源的单一和氏族之间的比较优势促使氏族间开始了交换，部落公有的土地也开始私有，这为商业的产生提供了 物质基础。进入奴隶社会，产生了货币作为物物交换的中介。封建社会，地主通过地租缚住农民和手工业者，形成以封建主庄园为单位的自给自足经济。农民和手工 业者交换物品的市集发展为商业城市，大商人开设的大作坊开始了分工以提高劳动效率，形成手工工场。18世纪末，机器应用到工业上使得手工工场发展成大工 厂，资本主义企业和市场由此形成。
以上两个系统的发展史可以概括为下图，这张历史演进图令人振奋，它出色而精确地代表了经济和生态两个领域共同的发展轨迹：
（注：箭头代表经济和生态两领域演化的共同动因，上下两层分别代表生态和经济领域）
这两个系统的发展历程的惊人的相似性并非巧合，而是有严格的原因：两个系统的历史推动力相同，都是以资源的稀缺性为不变的主题，以偶然性和系统元素追求利益最大化为导引，以进化机制为物质基础的。
不过，正如生物界的变异的随机性使得有时候"不适者"也能比"适者"更能生存下来那样，并非机制先进的企业无一例外地都能获得成功。然而偶然中存在必然，经济史和生态史这两条长河终究都向着增大生产力、提高生产率的方向流去。
5.4 小结
以 上通过系统论和历史视角两个途径论证了经济规律和生态规律相似性的原因，经济学和生态学这两门理论自然也就具有相通性。本文尚未列举实例来证明生态学对经 济学的指导意义，若完成则将具有一定现实意义。旨在仿照生态系统建造社会的社会仿生学已出现，那么一旦拥有理论性的指引，我们必可以让仅有几千年历史的市 场向拥有几十亿年历史的生态系统好好学习，经济学和生态学相辅相成，把市场改造得更好。
6 信息市场模型展望
通过上述研究现状[27] [28][29][30][31]，我们看到早已有之的构架计划已有人在做了。我们的市场经济系统模型将从系统论的基本内涵出发，首先比较香农信息系统， 构建市场信息系统，依据其规律和关系构建社会经济系统模型，将之解释与指导社会经济活动。我们的结论将成为信息经济时代的新资本论。
7 参考文献
[1] 刘易斯•托马斯著，李绍明译，细胞生命的礼赞 [M] ，湖南科技出版社1992，一个诚恳的建议
[2] 杨珂，生态现象与经济现象的比较 [J] ，浙江大学混合班西方经济学论文，2001.7
[3] Mitchell M. Waldrop，陈玲译，复杂——诞生于秩序与边缘的科学 [M] ，三联书店1997
[4] Ian Foster, Carl Kesselman, Jeffrey M. Nick, etc., The Physiology of the Grid, Globus Project, 2002.
www.globus.org/research/papers/ogsa.pdf[5] 王怀民，可成长性：网络计算的基本特征 [J] ，计算机世界报 第40期B5、B6
[6] 杨珂，关于共产主义的演讲 [J] ，浙江大学混合班政治经济学论文，2002.7
[7] Normile D, Building working cells 'in silico' [J], Science, 1999, 284(5411): 80-1.
[8]
http://www.nrcam.uchc.edu/conference/index.html [9] Microbial Cell Project, U.S. Department of Energy Office of Science Biological and Environmental Research Program 2001
[10] Ann Marie Sastry Yun-Bo Yi, Proceedings of the Royal Society of London, 2004 July 8
[11]
http://www.nrcam.uchc.edu/vcell_development/vcell_dev.html[12] Minoru Kanehisa*, Susumu Goto, Shuichi Kawashima etc., The KEGG databases at GenomeNet
[13] Halim, N. S, The Virtual Cell: Modeling Cellular Processes [J], The Scientist, 1999, 13[10].
[14] Schaff, J, Loew, LM, The Virtual Cell [J], Pacific Symposium on Biocomputing, 1999, 4:228-39.
[15] 孙冬泳，徐琦，卢铭等，虚拟细胞—人工生命的模型 [J] ，
http://cmbi.bjmu.edu.cn/cmbidata/vcell/DOE/review/Vcell.htm[16]
http://www.nigms.nih.gov/research/announcements.html [17] 邓宇，生物信号转导的理化质变模型 [J] ，
http://www.oridream.com/biotheory/shminxinhao_7.htm[18] 涂晓媛，人工鱼－计算机动画的人工生命方法 [M] ，清华大学出版社，2001.4
[19] 高济，基于知识的软件智能化技术 [M] ，浙江大学出版社，2000
[20] 陈守良等，人类生物学 [M] ，北京大学出版社，2001
[21] 杨珂，三维渲染引擎的设计与实现 [J] ，浙江大学计算机学院本科毕业论文，2003.6
[22]
http://www.talkorigins.org/faqs/tierra.html[23]
www.santafe.edu[24]
http://www.windowsforms.net/Default.aspx?tabindex=6&tabid=42[25]
http://forcode.51.net/cgi-bin/lb/topic.cgi?forum=12&topic=43[26] 李建会，走向计算主义—数字时代人工创造生命的哲学 [M] ，中国书籍出版社，2004
[27]
http://swarm.com.cn[28]
http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi[29]
http://icg.harvard.edu/~gov2015/Technical_Notes/InstallationNotesForRepast.doc [30]
http://www.brook.edu/dybdocroot/Collab/CSED/install.htm[31]
http://www.cas.ac.cn/html/Dir/2004/07/22/6504.htm [32] N•格里高利•曼昆，经济学原理[M]，机械工业出版社，梁小民译，2003.8
手机阅读
下载:
