胡晓峰，1957年出生，专业技术二级教授，博士生导师，少将军衔，兵棋工程总师。国防大学信息作战与指挥训练教研部原副主任，是中央组织部直接掌握联系的高级专家，多所大学的兼职教授，同时兼任中国仿真学会副理事长、中国指挥控制学会常务理事、中国系统工程学会常务理事等。获中国科协“求是”杰出青年实用工程奖、国家863计划先进个人、全国先进科技工作者等奖励，入选国家“百千万人才工程”、军队科技领军人才。
长期从事军事运筹与军事系统工程、战争模拟系统等领域的科研和教学工作，主持完成多项国家、军队重大课题研究，带领的团队获全军科技创新群体奖。出版《战争复杂系统仿真分析与实验》、《战争模拟引论》、《多媒体技术教程》等十余部，发表论文三百余篇。先后获国家科技进步奖二等奖3项，国家教学成果奖二等奖1项，部委与军队等科技进步奖二十余项。
《战争工程论：走向信息时代的战争方法学（修订版）》：
描述涌现：微观宏观联系是关键
要得到整体涌现的描述方法，也就是对整体涌现过程进行建模，建立起微观与宏观的联系是关键。但这个联系不可能是线性叠加那么简单，而是非线性的。非线性就不能按还原论方法简单地相加，比如“更多的兵力不一定有更强的作战效果”，这点凡是对战争有些了解的人都会承认，而必须采用其他的方法才行。
有时我们利用统计方法建立这种联系，这也是以前经常采用的方法，即按概率统计规律来得到宏观性质。例如，对热力学定律就是如此，气体在微观层面看其实就是一个一个像小球一样的分子，拥挤在一起，随着温度和压力的变化不断发生碰撞。如果从微观层面去描述这些分子，将是十分复杂的，但如果我们不去描述每个分子的碰撞，而是从宏观上得到基于统计的整体结果，就可以用十分简单的热力学公式加以描述，只与压强、体积和温度有关。但这是那种物理世界的宏观结果，使用统计的方法比较适合。因为气体分子不是“活”的，也就是不会适应和进化，也不会改变结构。但这种方法不太适合描述由智能个体组成的战争系统。
描述战争系统微观宏观联系比较好的应该是自组织适应性方法。就是每个组分个体获取外部环境信息，主动地去适应外部的变化，也包括适应各种不确定性的因素，并且不断地改变自己。通过个体的相互作用，最后形成系统的宏观性质，动态产生出整体的涌现结果。这种方法有很多，遗传算法就是其中一种。
通过适应性产生的宏观结果，不同于用统计性得到的宏观结果，主要区别在于个体具有主动的进化能力。这是一种快速的进化能力，有科学家做过计算，如果按照地球上雷电击中某种分子产生生命蛋白质的概率，现在地球上恐怕连一个细胞还都没有产生出来。但现在世界上早已是繁花似锦、生物万千了，依靠的就是个体在进化中对环境的适应，对自我的改造。
微观宏观联系模型的建立不但要自下而上地产生，而且还需要自上而下地规范，两者需要相互印证，即微观综合形成宏观模式，反过来，宏观模式也应该约束微观模式的设计。这反映了微观规律与宏观规律的辩证统一。
1.2.4 网络中心战理论与复杂性科学
美国海军军事学院院长塞布罗斯基是网络中心战的积极倡导者，也可以看成是这个概念的发明者之一。因为他是最早（1998年）发表的网络中心战论文《网络中心战：起源与未来》的署名人之一，虽然他不是最早提出这个思想的人。他曾经讲过这样一段话：“作为一种新发展的战争理论，网络中心战的基本概念是非线性、复杂性和混沌的，它的确定性更少而涌现性更多；它更多地强调行为而非实体，它更多强调相互关系而非具体事物。”从这段话可以看出，美军网络中心战的理论基础，实际上就是复杂性科学。更令人好奇的是，一个美军的海军高官，居然在讲话中能够引用这么多的复杂性科学术语，还不是结结巴巴地念稿子，是不是一件很不简单的事情？这些术语他能讲清楚、说明白，一方面说明这些理论确实已经成为美军军事变革的理论指导，另一方面说明美军在军事变革中确实启用了一批符合这个时代变革的人才。
网络中心战理论的前世今生
网络中心战理论的想法是由一个叫约翰·葛兹卡的人最早提出来的。1983年，葛兹卡还是空军的一名年轻军官，但他感到仕途无望，就申请奖学金去斯坦福大学学习。他获得的这个奖学金叫“赫茨奖学金”，非常有名，是专门提供用于选送学生去研究所学习如何将数理化的一些新的基础科学知识应用到现实问题中。葛兹卡去学习了两年，专门研究科学和政策分析，并得到了运筹学的学位，1985年又回到了空军。当时正是里根“星球大战”计划最高潮的时候，葛兹卡一回来就雄心勃勃地投入其中。但不幸的是1989年冷战结束，他又没有了用武之地。恰好此时国防部需要一个懂得信息系统和运筹学知识的人，空军一看他也没有什么事干，又比较符合要求，就把他派去了华盛顿。葛兹卡也很明白，这也不是什么迅速提升的捷径，所以他一直在关注世界上正在蓬勃发展的互联网及商务运作等事情，好为自己谋个后路。
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