随着全球经济一体化和现代科学技术的进步,我国旅游目的地的发展环境变得更加复杂、市场竞争也更为激烈。而传统的研究方法在面对旅游目的地系统的综合性、复杂性和系统演化分析等方面所具有的局限性也逐渐显现。因此,本文尝试以新的方法对旅游目的地核心竞争力进行研究。本文把旅游目的地看作一个复杂系统,尝试将复杂性理论作为旅游目的地核心竞争力理论构建的研究基础,结合旅游目的地系统与核心竞争力理论,综合运用“还原论”与“整体论”的科学方法论,采用“有机”和“系统智能”的观点,从对旅游目的地核心竞争力的复杂性分析入手,构建了旅游目的地核心竞争力理论体系,并对旅游目的地核心竞争力的内涵、特征、形成机制等内在机理进行了分析研究。提出旅游目的地核心竞争力是旅游目的地复杂系统在自身演化及与环境动力学关系中所获得的自组织、自适应、自维生功的能。旅游目的地核心竞争力的形成是旅游目的地系统“结构优化”与系统“智能优化”的结果,并能使旅游目的地保持持续竞争优势。本文集理论研究与实证分析为一体,在对旅游目的地核心竞争力复杂性特征与云南旅游目的地的实际发展现状分析的基础上,运用计算机仿真模拟系统分析方法,构建了旅游目的地核心竞争力适应性与预见性研究模型,对云南旅游目的地核心竞争力进行了实证研究。并据此提出以旅游目的地系统的适应性和预见性作为旅游目的地核心竞争力的评价标准。全文共分六章,具体研究内容如下：第一章通过对研究背景的分析,在对旅游目的地研究现状综述的基础上,针对目前旅游目的地理论研究的不足及空白点,提出本文研究选题的依据、研究目的、研究意义,确定了本文的研究重点和研究方法。第二章对复杂性理论的起源、演进及分析方法进行了阐述,并对旅游目的地系统的复杂性进行了研究。第三章理论研究。从复杂性理论的观点,界定了旅游目的地核心竞争力的内涵、内容和特征。提出旅游目的地核心竞争力是旅游目的地系统能够通过系统内各旅游主体要素之间的非线性相互作用,在路径依赖和涨落作用下自行演化,最终使旅游目的地系统产生自组织、自适应、自维生、自催化、自复制作用,并具有保持旅游目的地持续竞争优势的功能。同时对目的地核心竞争力与相关的目的地竞争力、目的地资源和目的地创新等概念的关系进行了辨析。第四章对旅游目的地核心竞争力的形成条件、形成主体及主体之间的关系进行了分析,对旅游目的地核心竞争力的构建路径、动力来源、培育机制进行了阐述,借鉴遗传算法和人工神经网络方法构建了旅游目的地核心竞争力适应性与预见性模型。第五章实证研究。对云南省旅游发展现状进行了分析,将云南旅游与全国旅游发展现状进行了比较研究,运用旅游目的地核心竞争力适应性模型与预见性模型对云南旅游目的地核心竞争力进行了实证分析,并对实证研究结果进行了分析评价。第六章总结了本文的主要观点、主要创新点,并提出研究展望。主要创新点及研究结论：本文“有机”系统的“智能性”是研究旅游目的地核心竞争力的一个新的观念。本文认为旅游目的地核心竞争力的形成过程是系统结构的优化过程,是目的地系统“智能形成”和“智能优化”、最终实现“组织效益”最大化的过程,继而实现目的地核心竞争力的社会、经济与环境的整体效益。从这个意义上来看,目的地核心竞争力就是目的地的“系统智能”。目的地的“系统智能”不仅体现为目的地作为整体所具有的自适应、自组织、自维生等能力。更是一个目的地系统具有搜集信息、产生知识、自我改造、并依据所产生的知识采取有效行动的能力,也是目的地系统主动适应环境变化或创造适合目的地系统自身发展环境的能力。目的地的“系统智能”不但无法被其他目的地系统组织成功照搬与复制,而且能让目的地系统自身保持持续的竞争优势,即目的地系统的智能优势决定其竞争优势。运用人工神经网络与遗传算法开发出的旅游目的地核心竞争力预见性模型与旅游目的地核心竞争力适应性模型实证分析结果表明,在和与云南地域相近、经济发展条件相近的四川、贵州、广西等旅游目的地相比较时,考量旅游目的地核心竞争力的预见性,云南旅游目的地的预见性比贵州、广西弱,仅比四川稍强。而运用旅游目的地核心竞争力适应性模型实证分析的结果则显示,随着协同竞争机制的引入,云南旅游目的地整体的适应性会得到不断增强。综合而言,实证分析的结论与本文的理论构建是相互支撑和相互印证的。