人类行为是复杂的,其中人类集体行为的复杂性主要源于个体间的相互作用,并结合自身的属性而做出不同决策,从而导致整个集体行为复杂性的涌现。理解这种复杂性的内在机制是复杂系统理论的主要研究命题。人口迁移作为社会现象中典型的集体决策行为,一直是复杂系统所关注的焦点。而受资源等自然因素制约的集体决策行为是少被关注的。本文结合“推拉理论”,在受自然因素制约下分别建立了区域亩产量确定与波动的人口迁移模型,两模型均考虑系统区域农业发展水平差异、区域间距离对迁出及迁入人口规模的影响。模型模拟给出了区域在这两种环境下的迁出、迁入区人口及人均粮食产量的变化趋势,并引入信息熵对其人口分布变化进行分析,结果表明：信息熵变化呈先增后减趋势,说明人口迁移行为经历了从无序到有序的发展进程。结合人口规模斑图与区域迁移关联图进一步说明迁移者由盲目转为理性是引起熵减的直接原因。观点的形成同样也是个人因素与环境因素共同作用的结果,本文在全连通社会网络上构建多力场影响下的个体认知行为模型,考虑了个人自身认知水平差异及周围个体的影响,模拟给出自身强度力与环境强度力在不同权重下的个体认知、集体认知过程。结果表明：当个体自身影响为主时,更加有利于新事物的发展;而当外界环境的影响占主导时,个体易出现“从众心理”,导致集体意见很快达成一致；并探讨两种权重下认知行为的熵变,发现系统信息熵呈指数衰减,进一步说明了当个体以自身为主时有利于集体共识的形成。