介绍完适应性主体模型和回声模型，作者开始总结复杂适应性理论的方法论内容。
首先他强调了数学在复杂性理论中的重要位置。数学的优势在于它可以进行严格的推广。因为它本身就是形式上的定理。这一点是物理学实验和计算机实验所无法比拟的。只有在数学上设计良好的模型才能进行更好的推广。
作者根据回声模型，提出了更为普遍和抽象的双层模型。双层模型有两个假设：主体可以聚集成物种或种类；同一种类的主体之间的资源可以快速地交换混合。这两个假设都是CAS能够轻易实现的。底层的主体相互作用的机制，类似于台球之间相互撞击。我们通过规则计算每个主体相应的反应率和资源比例。我们于是在下层结构中建立了一个流随时间变化的数学模型（比如Lotka-Volterra模型），呈现着快速、动态的特性。而上层“物种”呈现出缓慢的适应和进化过程。如何使上层模型和下层模型耦合起来，作者指出有用的方法就是将关键的“积木”进行有条件的复制，逐步形成一个类似主体组成的聚集体。上层模型应用这遗传算法或隐式适应度的模式定理作为它的的数学基础。而积木机制和生物体的趋同现象使得下层的快速流动网络呈现出一种规律性。
作者的双层模型中，底层的动力学模型应该是最为成熟和讨论最充分的，上层模型在生态学、宏观经济学、热力学和社会学中也有相应的理论。关键是如何找到连结上层模型和下层模型的机制。作者提出了积木机制这个中间层次，通过拥有相似积木之间的主体的聚集，把下层因为快速流动而抹消的差异性通过积累而逐渐放大并显著化。作者采用了生物学作为自己思考的源对象，从单个生物体（主体），再到物种（聚集），再到整个生物圈，贯穿了从下层模型到上层模型的整个过程。这是一个比较好的类比方式。其实从物理学的角度考察微观层次到宏观层次的联系，也是一种很有启发的形式。 最初，物理学家从分子运动论开始，应用统计学规律，得出了热力学规律，形成了统计物理学这门学科。然而传统统计物理学处理的是平衡状态下的物理现象，无法解释现实中形形色色的非平衡状态。于是产生了如普里高津的耗散结构论之类的非平衡统计物理学。然而生命作为一种更高一级的非平衡模式，需要在宏观上用更强有力的方法进行模拟。这个发展过程中积累了很多微观和宏观机制的数学模型。
正如开头所说，作者在描述双层模型理论框架的时候，试图寻找复杂性适应系统理论的数学框架。对此作者显得比较谨慎，没有给出绝对的答案，只是给出了一些建议。他认为两种数学模型对复杂性理论有帮助。一种是“基于方程组的组织化的动力学理论”，可以描述下层流的特性。一种是“发生策略（积木机制）与层次结构（如缺省层次）、策略（对策中的移动类别）和策略对应的值（对策得分）关联的一种理论”，也许可以用博弈论的观点进行考虑。用数学术语总结，作者希望找到“把生成函数、‘自动机’群和改进的马尔可夫过程结合起来的方法”。
最后作者提出了自己认为的复杂性理论的几个基本要求：学科交叉性、基于计算机的思想实验、对应原理、用于重组竞争过程的数学。这几点正是作者在本书中重点强调的。多学科视角的思维方式，能够最大化的激活人的想象力，而计算机模拟可以让自己的创意相对容易地转化为实际可以操作的模型，对其中的内涵进行更充分的检验和挖掘。对应原理（见附）要求我们能够最大限度地容纳相关领域旧成果的基础上建立新的模型。这可以尽可能避免模拟过程和原有现象这件的擦会议。而用于重组竞争过程的数学，是建立一个完备的数学模型所必需的。鉴于下层的动力学模型和上层的统计学模型已经有了深入的研究，作为中间层次的重组竞争过程需要更为成熟的数学。
以上就是作者试图向我们传达的复杂性适应系统的理论框架。虽然还不是完全成熟，但是充满了启发性。以简单个体之间的互动为基础，在整体上生成复杂多样的形态。作者模拟了简单生物之间交流、聚集、繁殖。我想能否用复杂性适应系统的理论来模拟心理现象，最近已经有一篇试图复杂性适应系统探讨意识层次的文章 （ http://www.santafe.edu/research/publications/workingpapers/08-12-048.pdf ）。 对于日常生活中记忆现象，能否可以用CAS等复杂性理论的方式来建立模型。比如先用实验的方式考察情绪、人际交互方式、目标、语言对记忆的影响，然后根据实验中的结论建立主体的规则（IF/THEN形式），然后让主体之间相互交互作用，完成信用分派，并用输入刺激信息的稳定模式作为积木组块，通过多次模拟来考察最终形成的记忆模式及特征。鉴于原有记忆研究中比较强的计算机范式，这种适应性主体模型的方法，应该是相对可以实现。这或许就是我读完《隐秩序》一书比较简单的感受。希望自己以后能有机会进一步的思考和发展。
附：对应原理
是波尔在建立氢原子的量子力学模型，所提出的一种推理方式。他认为：“在一点上……我们可以指望和普通观念的一种联系，那就是，在经典电动力学的基础上来计算【低的光学频率】将是可能的。”(转引自派斯著《尼尔斯波尔传》P221,商务印书馆，2000），波尔通过这一个思想，从量子理论和经典理论各得出一个公式，然后通过比较两者的差异，考察将量子理论模型转化为经典理论模型所需要的限制条件（具体的阐述可以看戈革教授的相应文章和卢昌海纪念戈革的文章，http://hps.phil.pku.edu.cn/viewarticle.php?sid=2567&st=0）。
后来对应原理就用来指新发展的理论在特定条件下可以等同于旧理论的情况，比如狭义相对论和牛顿经典力学、统计力学与热力学或染色体遗传理论和孟德尔遗传三定律之间的关系（参考维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Correspondence_principle）。
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