人口迁移是区域人口规模变化的主要原因,对人类迁移行为的研究,可为公共设施的选址、交通站点的布网等提供参考,是关乎社会民生的重要课题。本学位论文用动力学建模和类比于电子在原子间迁移的蒙特卡罗模拟方法研究人口分布和区域经济发展程度,力图通过研究人口迁移行为来描述和理解人类社会系统的复杂性以及规律形成的内在机制。主要内容如下:论文对美国170个城市2012到2017年的人口(L)和国内生产总值(GDP,Y)数据进行统计分析,获得其概率分布分别满足高斯和指数关系。此结果与相应的中国数据的统计结果进行对比,发现不同经济发展程度下,人口分布规律存在巨大差异。为揭示这种差异的根源以及分布规律的形成机制,预测人口与经济发展趋势,本论文以追求高经济利益为驱动力,以两地间心理距离为阻力,构建合力作用下的人口迁移动力学模型。模拟结果表明,区域间人口迁移导致人口分布由初始的随机分布经类高斯分布最终稳定于指数分布,而区域经济发展水平(GDP)满足指数分布。另外,模型借助复杂网络思想,将参与人口迁移行为的区域视为网络节点,以迁移网络图展现人口迁移行为演化过程。在此基础上,以网络连接度分布和人口结构信息熵来定量描述人口迁移行为的时空特征及其物理机制。人口迁移行为具有较强随机性,且影响因素众多。为此,引入统计动力学思想,在经典原子模型的基础上,将区域人口类比为原子的核外电子,区域的综合资源量视作核电荷数,将区域经济发展程度当做原子总能量的绝对值,基于Monte Carlo模拟方法,构建原子间电子转移的人口迁移模型。用原子模型中的核电荷数(Ze)、电子能量(ε)分别对应社会系统中的区域特征和个体特征因素,在系统总能量(E)的约束下,研究社会系统随时间演化趋于稳态时的区域人口规模(L)和区域经济发展程度(Y)的分布情形,进而获得对人口迁移行为的新理解,进一步揭示人口迁移行为的内在机制。