社会计算是将计算理论与技术用于社会学的研究而形成的多学科交叉的对人类社会进行研究的领域。针对为人类社会建模这一首要问题,研究者们虽然对社会组织与个体的关系进行了一定描述,提出了一些社会组织模型,如基于复杂网络的社会网络建模、演化博弈建模等,但这些模型没有考虑到每个人对社会的认识是不同的,且基本都是对某一领域进行建模,没有从本质上对人类社会及其建模进行研究。本课题试图用基于一人一世界的AORBCO智能模型对人及其认识的社会进行建模,给出人类社会映射到人工社会的通用组织机构的基本模型,并研究基于自我（EGO）视角的社会交互与演化算法。首先对人类社会中的组织机构进行了建模。人类社会是Ego所认识的人及其关系的总和,每个人又属于不同的领域及领域中的各种组织机构。每个人看到的人类社会,只是基于自身经验,即一人一世界的思想,AORBCO模型中用Ego来表示每个人,其组成就是他的知识或智能。知识分为具体知识和抽象知识,抽象知识又分为不同的领域知识,如从大的方面分为哲学领域、自然科学领域和社会科学领域知识。而人类社会的组成细胞是组织机构,因此对人类社会进行建模应该从为组织机构建模开始。组织机构定义为人类依据自身愿望按照一定规则,协作完成同一愿望的熟人集合。本研究站在一人一世界的视角针对不同领域知识,将实体进行从哲学领域到社会科学领域再到社会科学领域中的组织机构的三级抽象,利用AORBCO描述语言构建出组织机构的基本框架,以形成人工社会。其次设计了一套社会计算中组织机构的形成与演化算法。Ego从自身愿望出发,与熟人通信产生的与熟人的共同目标,即组织愿望,形成了组织机构,而演化是为了达成组织愿望进行的一系列活动。为了反映人工社会中组织机构的形成演化过程,本文基于自我意识,将人分为我（Ego）和与我相关联的熟人（Acq）,通过将愿望定义为六元组,结合愿望所需能力与时间的关系改进现有的收益函数,设计不同的协商策略;研究了Ego作为组织发起者应该依据组织愿望和熟人的能力选择哪些熟人以形成组织机构,以及Ego作为普通社会个体应该加入哪个组织形成利益最大化。组织成员的加入与退出的不同情形,反映出组织的形成及其动态演化的效果,体现人在计算机中的社会性。通过算例证明,本研究提出的算法能够为Ego作为组织发起者时形成高效且低成本的组织机构,同时为Ego作为普通社会个体时带来更高的利益。最后对论文提出的模型和算法进行了验证性应用。在原AORBCO模型的基础上,将框架改进为基于自我意识的组织机构基本架构,模拟出Ego在人工社会中类人的解决问题的通用过程,并通过数学领域的实例验证其可行性。再将其应用于基于自我意识的智能Web系统中,为用户提供社会计算服务,形成从用户愿望出发的熟人群组推荐功能,丰富用户对网站个性化搜索的结果。