本文分析了国内外关于复杂系统、混沌预测和多层决策方法的研究状况;围绕复杂经济系统混沌预测方法的改进问题、多层局势决策问题及其在农村经济系统结构调整中的应用问题展开研究。主要内容如下: 第一,根据Kolmogorov连续性定理,建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。 第二,分析了复杂系统的层次性,给出了复杂系统多层次结构的数学描述;基于单层局势决策建立了复杂系统多层局势决策的理论、模型和方法;所建立的从第ⅰ层→第ⅰ-1层→第ⅰ-2层的复杂系统最优协调局势决策模型和求解方法,也是从最底层(n层)逐层向上直到顶层CS的多层(逐层)递推建模(最优协调局势决策模型)决策方法。这将为解决复杂系统最优协调局势决策问题提供了一种新的方法和途径。 第三,通过引入局势决策空间、局势效果测度、局势决策满意程度等一些新的概念,建立了满意局势决策集和满意决策局势区,提出了利用其寻找局势决策满意解的一种新方法。这种方法是一种充分考虑了人的因素在内的、定性与定量相结合的决策方法。 第四,通过引入时间因素,给出了局势效果的(t期)时间序列矩阵及其各个局势相应的效益预测矩阵,在此基础上建立了动态局势决策模型,为在预测的基础上进行复杂系统动态局势决策提供了新的思路和方法。 第五,运用多层局势决策模型与方法进行了从县域→地区→全省的三层决策分析;解决了综合利用两部分信息(本层信息和下层传递上来的最优局势决策信息)进行局势决策的问题;通过实证分析进一步证明了多层局势决策理论是一种比单层局势决策理论更具有效的决策方法。因此,我们有理由说,多层局势决策理论(模型)是基于单层局势决策理论的一种新的决策方法。