系统科学的研究已经有很多年的历史了。随着计算机技术的发展,系统科学尤其是复杂系统科学理论的发展日趋完善。集群动力学和行人流问题是复杂系统科学中两个重要的研究课题。集群运动是自然界普遍存在的多个体运动现象,集群动力学是研究集群运动的一门科学,是通过对自然界生物群体运动的规律总结,用数学和物理的一些方法对集群运动进行分析和预测的科学。集群动力学一方面可以用来解释生物运动中集体行为的涌现,另一方面还可以运用到人造多个体系统中。行人流问题人类社会的集群运动问题。相比于动物,人类具有更高的智力,人类运动的驱动性和相互作用方式更加复杂。研究行人流问题,可以帮助我们缓解在日益增长的人口压力下城市的行人的交通问题。恐慌人群疏散问题是行人流中的一个重要课题。通过对疏散动力学的完善,我们希望可以对紧急情况下行人的疏散提供更好的疏散方案。本文中,我们主要研究了两个问题,一是集群运动中运动同步问题；另一个是恐慌行人疏散问题。具体内容和创新点如下：研究集群动力学问题,我们首先回顾了集群动力学研究过程中的经典成果。其中Boid模型,Vicsek模型和Leader-follower模型是三个重要的模型,它们从不同的角度模拟了集群运动。集群运动中个体运动速度的同步是一个重要现象,我们分析了影响Vicsek模型同步的因素。为了完善Vicsek模型,我们建立了一个权重模型,使得模型更加的贴近实际生物运动。在我们的新模型中,邻居个体对中心个体的影响与他们所在位置到中心个体的连线与中心个体的运动方向的夹角有关,这个夹角越小,影响力越大。我们设定了一个含调节参数α的权重函数,并发现存在一个最优的调节参数α。pt使得系统可以最快达到同步。并且这个最优的调节参数具有很强的鲁棒性,在不同的条件下都有αopt≌1。这个新模型使得集群运动更快达到同步,可以更好的模拟生物的实际运动情况,稳定的最优参数也使得这个模型可能在其他领域有更多的运用。研究疏散问题,首先得研究行人流问题。本文中,我们对行人流的三个经典研究方法：流体力学方法,社会力模型,格子气模型进行了介绍。在研究恐慌行人疏散问题时,大家多使用其中社会力模型和格子气模型这样的微观模型,因为微观模型不但也可以展现出整体的运动趋势而且可以更好的体现个人的运动模式和行人之间的相互作用。以往的工作大多研究集体恐慌已经形成之后的行人动力学特点,而我们从集体恐慌的形成角度对疏散问题做了新的讨论。在格子气模型的基础上,行人的运动模式被分成了两类。一般行人只选择向空位移动；而另一类恐慌的行人会选择已经被占据的格点,并强迫原来占据这个格点的行人与自己交换位置。我们发现,恐慌行人的行为是造成疏散过程中效率低下的原因,同时也是形成伤亡的原因。进一步我们认为恐慌的情绪具有传染性,可能导致正常的行人也变得恐慌。我们用SIS模型模拟了恐慌传播的过程,我们发现存在一个模糊的传播阈值,当传播概率大于这个阈值之后,系统可能变成“高混乱状态”。从这些结果中,我们认为这种类似谣言传播的过程就是疏散过程中集体恐慌产生的潜在机制。此外我们还发现,在疏散过程中,无论行人的运动模式是否固定,行人受到最多的区域相对固定,并不会由于行人中恐慌行人的比例或传播概率大小的改变而改变。