商業銀行激勵約束機製的有效作用依賴於相關行為主體的相互作用。這種相互作用是一種相互依賴和相互影響的非線性動態過程。它的有效描述和求解是極為複雜的，仿真模擬是求解該類問題的一種重要方法。建立在複雜適應係統理論基礎之上的Swarm軟件平台為我們利用動態模擬方法研究商業銀行激勵約束機製問題提供了一個有效的工具。本章將建立一個簡單的商業銀行激勵約束機製Swarm模擬模型，利用該軟件平台對我國商業銀行激勵約束機製問題進行初步的模擬分析。
9.1Swarm模擬的基本原理
Swarm軟件平台是美國聖塔菲研究所開發的一個標準的軟件工具集，這個工具集可以提供一個非常好的軟件實驗環境，通過建立基於Swarm的計算機模型，調用平台中提供的豐富的類庫，我們可以方便地對許多領域的研究進行模擬。Swarm是在複雜適應係統理論（CAS）的基礎上開發的。
9.1.1複雜適應係統理論和Swarm軟件平台
複雜適應係統理論是一個全新的理論，它打破了幾百年來一直束縛我們的還原論思想，認為事物並非簡單地按照從複雜到簡單的道路發展，而應該從係統內部來尋找複雜性的原因。複雜適應係統認為係統中每個成員（或稱元素、部分、子係統）都是有適應能力的行為主體，強調每個行為主體都具有自己的目標、內部結構和生存動力，這些行為主體通過與（係統外部）環境和其他行為主體發生信息流、物質流或能量流的交換，變更自身的結構和行為方式，來適應自身的生存和發展。按照複雜適應係統思想，行為主體以及它們屬性的變化並非服從簡單的線性關係，由於行為主體在與其他行為主體和環境的交互作用中，會不斷修改自己的屬性和行為方式，從而導致事物的發展也是非線性的，行為主體行為的這種非線性特征也正是其複雜性產生的內在根源。
複雜適應係統理論還認為整個係統演變和進化的動力來自於行為主體間和行為主體與環境的相互影響和作用，整體的基礎不是孤立的個體，而是個體的相互作用。而多種行為主體間複雜的相互作用，以及由此帶來的更加複雜的行為主體的行為和屬性變化，使係統由簡單演化到複雜。我們了解的生物從簡單進化到高級，正是說明了這一點，另外係統科學中提出的“湧現”和“自組織”的概念，也是在各種行為主體的非線性相互作用的基礎上產生的。概率統計方法是從微觀到宏觀的一個重要橋梁，目前許多的研究中都大量用到這個方法，但采取統計方法的基礎是個體沒有主動性和適應性，如果個體是“有適應能力的行為主體”，那麼統計方法將無法描述。複雜適應係統理論則提供了不同於統計方法的新的思路，建立起了從微觀到宏觀的有機聯係。
運用複雜適應係統思想來研究問題的特點就是不必要建立整體的宏觀模型，而隻要定義各種行為主體的屬性以及各行為主體間和行為主體與環境間的行為規則，通過觀察行為主體長期運動後的變化來得到結果。一些需要建立複雜數學模型，進行大量數學計算的科學研究，從傳統的方法入手可能很難獲得結果，但基於複雜適應係統的Swarm軟件平台可以比較方便地解決這個問題。另外Swarm非常適合反映具有許多屬性的不同行為主體之間的行為關係。因此，對於具有許多行為主體類型，行為主體屬性多樣，行為主體間關係複雜的研究，采用Swarm建模來模擬實現是很合適的。而且在研究中我們可以把精力主要投入到行為主體屬性和行為主體間的行為關係上，盡可能多地考慮各種可能影響的因素，使模擬的結果更加現實可信。總之，利用Swarm來模擬經濟過程具有以下優點：
（1）這種建模方法不需要一個方程式來體現係統中內生的關係；（2）這種方法強調非均衡的發展路徑，它的分析是基於進化和突變行為而不是基於一種機械的觀點來看待社會；（3）這種方法是基於單個行為主體的，因此用戶必須為每個決策者建立微觀模型，而不是為整個市場建立宏觀模型；（4）這種方法將經濟係統看作是一個進化的複雜係統；（5）用戶可以使用Swarm提供的隨機數生成器輕鬆地引入隨機因素。
正是這些優點使Swarm模擬正在許多社會經濟複雜適應性係統的研究中得到更加廣泛的應用。
9.1.2Swarm建模的思想、結構和方法
Swarm模擬的基本單位是微觀行為主體。一個行為主體就像係統中的一個演員，是能夠產生動作並影響自身和其他個體的一個實體。模擬包括幾組交互作用的行為主體。行為主體定義Swarm係統中的基本對象———模擬部件。一個時間表定義這些對象的獨立事件發生的流程。
首先，我們建立待觀察的模擬世界，這個世界包括了時間、空間、待觀察物（觀察者和被觀察者）、行為時間表（這個時間表和現實社會中的時間順序有一定的區別。時間表的說明：由於現實環境中的各個行為主體對環境的反應都是實時的，所以他們之間的關係也較為複雜，需要在建模的時候充分考慮到各個環節，模擬其複雜的關係）和與外界發生聯係的控件。