第四节
复杂适应性系统理论

复杂适应系统理论（ complex adaptive system， CAS）是一种描述自然和人工系统的理论，强调系统内部组成部分之间的相互作用和反馈，以及系统如何在外部环境的影响下进行适应和演化。理论探讨了由许多相互作用、自我调节且能够在环境中演化的组成部分构成的系统。这些系统具有自我适应性和自组织性，其整体行为常常超出单个组成部分的简单累加，并且受到外部环境的影响。其研究深度不限于对客观事物的描述，而是更着重于揭示客观事物构成的原因及其演化的历程。复杂适应系统理论被广泛应用于生物学、社会科学、经济学、计算机科学等领域，用于研究和描述各种复杂系统的行为和特性。

一、复杂适应性系统理论的起源与发展

复杂适应系统理论（CAS）的起源可以追溯到20世纪初期的系统论和复杂性研究，但其现代形式的发展可以追溯到20世纪后半叶以及21世纪初。20世纪初期至20世纪中期，复杂适应系统理论的雏形可以在早期的系统论和控制论中找到，这些理论关注系统内部部分之间的相互作用以及系统如何对外部输入做出反应。诸如诺伯特·维纳 （Norbert Wiener）和罗斯·阿什比（Ross Ashby） 等人的工作对CAS理论的发展产生了影响。20世纪后半叶，因计算机科学和复杂性研究的崛起，学者开始利用计算模型来研究复杂系统。约翰·康威（ John Conway）的生命游戏（Game of Life）是一个经典的例子，它展示了简单规则下复杂行为的产生 。此外，斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）的《新科学》也对复杂系统的研究产生了重大影响 。

20世纪末至21世纪初，随着网络科学和复杂网络研究的兴起，人们开始研究网络结构下的复杂系统行为。这导致了对小世界网络、无标度网络等网络模型的提出和研究，这些模型为理解复杂系统的结构和动态提供了新的视角。一般认为是美国霍兰（John Holland）教授于1994年在专门致力这一理论研究的圣菲研究所（ the Santa Fe Institute）成立十周年时正式提出的 。

20世纪末至21世纪初，自组织理论兴起，并对复杂系统的形成和演化提供了重要思想。诸如斯图尔特·考夫曼（ Stuart Kauffman）的自组织系统理论对CAS理论的发展产生了重要影响 。21世纪初，复杂性科学作为一个跨学科领域开始形成，涵盖了从生物学到社会科学等各个领域中的复杂系统研究。 CAS理论成为这一领域的核心概念之一，为理解和解释复杂系统的行为提供了重要框架。其发展历程涵盖了系统论、控制论、计算机科学、网络科学、自组织理论以及复杂性科学等多个领域，形成了一个丰富而复杂的理论体系。

二、复杂适应性系统理论的基本内容

复杂适应性系统理论将系统中的成员称为具有适应性的行为主体（agent），简称为主体。适应性意味着主体能够与环境和其他主体交互，并在这个过程中学习或积累经验，根据所学经验改变自身的结构和行为方式。从生物学角度来看，适应性是生物体调整自己以适应环境的过程，即生物体结构的变化是经验引导的结果。因此，随着时间的推移，生物体能更好地利用环境达到自己的目的。霍兰德扩大了生物学中适应性术语的范围，包括了学习和相关过程。整个系统的演变或进化，包括新层次的产生、分化和多样性的出现，以及新的、聚合而成的、更大的主体的出现等，都是在适应产生复杂性的基础上发生的。在复杂适应性系统中，“适应性”是一个核心概念。虽然不同的CAS过程具有不同的时间尺度，但适应的概念可以应用于所有的CAS主体。有以下三个方面需要强调：

1．主体的主动性是复杂适应性系统演化的基本出发点

当系统由大量元素构成时，这些元素在形式和性能上都存在着差异，即个体具有异质性。霍兰德认为，这些元素应该是主动的，因此引入了经济学中的“主体”概念 ，并将其定义为“行为主体” 。将主体概念与适应性相结合，形成了“适应性主体”的概念。这一概念的提出并不仅仅是简单地改变名称，而是将个体的主动性置于系统演化的核心位置，成为研究复杂适应性系统的出发点。

在此之前，系统的组成部分通常被称为元素、单元、部件或子系统，被视为局部的、被动的概念。然而，适应性主体的概念与之截然不同。它将个体的主动性提升到了系统演化的基本动因地位，从而推动了对复杂适应性系统的研究和探索。霍兰德等复杂理论家的这一思路具有重大突破性。他们界定了主动性的内涵：“主体随着获取不同的信息，对自身的结构和行为方式进行不同的变化……主体为了实现生存和发展的目的，主动适应环境的变化。”复杂性正是在主体之间在主动交互和相互作用中形成和产生的 。个体主动的程度决定了整个系统行为的复杂性程度，进而影响着系统的演化和发展。

2．行为主体之间的相互作用突现复杂性

复杂适应性系统理论突破了传统观念，指出系统复杂性不仅来自外部，更是源自系统内部。自组织现象的研究首次将人们的视线从系统外部引向了内部，揭示了复杂性的内在生成过程。自组织是指在系统开放的情况下，系统自发形成内部有序结构的过程 。关键在于系统的复杂性是内部自发产生的，行为主体之间的相互作用凸显了复杂性。突现／涌现则是指复杂系统中的行为主体根据各自的行为规则相互作用所产生的一种行为模式，没有事先计划但实际却发生了，整体行为模式不能根据个体行为规则进行预测，也不能还原其个体行为。

复杂适应性系统理论强调了“个体与其他个体之间的相互作用”，这一点具有重要意义。首先，系统内不存在凌驾于所有个体之上的整体代表。每个个体都通过与其他个体的相互作用来表现整体的作用，同时也受到其他个体的影响。其次，个体之间的相互作用会导致从平等到分化的发展过程，即在系统演化的早期，个体的潜力大致相等，但随着相互作用的深入，个体之间的差异逐渐显现，导致系统结构的形成性和对称性被打破。因此，整个系统变得更加复杂，从简单到复杂的演化就此发生。相互作用是可记忆的，它表现为个体结构和行为方式的变化，以不同方式存储于个体的内部。

霍兰德将适应性的思想引入系统研究领域，充实和扩展了系统科学的思想方法，进一步丰富了系统观点的内容。在人类社会中，复杂适应性系统包括文化和社会制度，由许多行为主体组成的复杂网络。在这样的系统中，每个行为主体都发现自己处于一个由自己和其他主体相互作用而形成的系统环境中。因此，在人类社会的复杂系统中，控制力是相当分散的，系统产生的连续一致的行为结果是由行为主体之间的相互竞争与合作所决定的。

3．多层级秩序结构体系是处理部分可简化性的工具

层级结构是复杂性的主要根源之一。根据盖尔曼（M． Gell⁃Mann）对简单性和复杂性的词源学考察 ，简单性原意为“只包含了一层”，而复杂性源自“束在一起”，因此，复杂性的概念隐含了多层次的含义。复杂系统将多样性或多个层次束缚在一起，词义中暗示着复杂性源自层次结构的观念。由于只能在其所处的系统层次上观察到突现性质，而不能在其组成部分中发现，当存在内在的未知和不可知的成分时，对复杂系统的研究和描述就变得十分困难。

传统上，对复杂系统进行分析的方法之一是将问题的某些方面视为随机过程，假设它们不发挥作用。把不可解释变量以及噪声不影响系统结果忽略不计的情况下，可以用随机分析对某些复杂系统的主导行为进行不完全的和近似的描述。然而，如果未知或不可知因素不能被忽略，复杂系统就会表现出路径依赖性。它们对于微小差异和微小扰动非常敏感，即使再微小的变化也可以决定系统的结果，这便是著名的蝴蝶效应。在简单系统中，类似的微小扰动被简化为背景噪声，其影响被消解。然而，并非所有的微小扰动都会对系统行为产生重大影响，只有通过正反馈放大的才能决定结果。这就是混沌的本质。

复杂系统的偶然和异常行为揭示了它们部分的不可简化性，但并非绝对不可简化。复杂系统具有部分的可解释性和可预测性。西蒙提出通过多层次的秩序结构体系来解决复杂系统的部分可解性或不可简化性问题 。在这种体系中，每个层级的秩序取决于更基础层次的秩序，而后者又取决于更为基础的层次，通过组成部分之间的交互作用，整体大于部分之和。这种多层级的秩序结构体系为对复杂系统进行简化提供了一种工具。

4．复杂适应性系统理论的特征

人们每时每刻都能观察到许多复杂系统，例如蚁群、生态系统、胚胎、神经网络、人体免疫系统、计算机网络和全球经济系统。在这些系统中，众多独立的要素在多个方面相互作用。在每种情况下，这些无穷无尽的相互作用使得每个复杂系统都具有自发性的自组织能力。霍兰将这类复杂系统称为复杂适应系统。

在霍兰的复杂适应系统理论中，复杂适应系统被视为由相互作用的适应性主体组成的系统，这些主体通过规则进行描述。这些主体不断地学习或积累经验，并根据所学经验不断调整其规则、改变自身的结构和行为方式，体现了主体对环境变化的不断适应能力。整个宏观系统的演变或进化，包括新层次的产生、分化和多样性的出现以及新的、更大的主体的出现等，都是在这个基础上逐步派生出来的。在复杂适应系统中，任何特定适应性主体所处环境的主要部分都由其他适应性主体组成，主体在与环境的交互作用中遵循一般的刺激—反应模式。因此，任何主体在适应上所做的努力都是为了适应其他适应性主体，这一特征是复杂适应系统生成复杂动态模式的主要根源。

尽管不同领域存在着许多复杂适应系统，每一个都表现出独有的特征，但随着人们对复杂适应系统认识的不断深化，可以发现它们都具有四个方面的主要特征。首先，基于适应性主体。适应性主体具有感知和效应能力，能够与环境及其他主体随机进行交互作用，自动调整自身状态以适应环境，或与其他主体进行合作或竞争。然而，它们并非全知全能，错误的预期和预判可能导致其失败。其次，共同演化。适应性主体通过正反馈加强自身存在，并可以转变形态，从而产生共同演化。共同演化是复杂适应系统突变和自组织的强大力量，永远导向混沌的边缘。再次，趋向混沌的边缘。复杂适应系统具有将秩序和混沌融入某种平衡的能力，其平衡点是混沌的边缘，即系统中的各要素在不断共同演化中向着混沌的边缘发展。最后，产生涌现现象。涌现现象由简单规则的相互作用产生，主体间的相互作用充满了非线性影响，使得涌现的整体行为比各部分行为的总和更为复杂。涌现现象能够在既有结构的基础上产生新的结构和模式，并且具有层次性和动态性。

三、复杂适应性系统理论的应用

1．复杂适应性系统理论在现实场景的应用

复杂适应性系统理论在现实场景中展现了广泛的应用，其核心理念是系统是由大量相互作用的个体组成，并且这些个体根据一定的规则进行自组织、自适应和演化。这一理论被成功应用于许多领域，包括社会科学、生态学、经济学等，为我们理解和解决复杂系统中的问题提供了新的视角和方法。

首先，社会科学领域是复杂适应性系统理论的主要应用之一。人类社会是一个典型的复杂系统，由大量个体和组织构成，相互作用和影响。通过运用这一理论，我们可以更好地理解社会现象的涌现和演变，如群体行为、市场机制、政治体系等。例如，网络社交平台的发展和影响便是一个典型的复杂适应性系统，其中用户之间的互动和信息传播符合该理论的基本原则。

其次，在生态学领域，复杂适应性系统理论也得到了广泛应用。生态系统由多种生物体组成，它们之间相互依赖、相互作用，共同维持着生态平衡。运用这一理论，我们可以更好地理解生物多样性的维持机制、生态系统的稳定性以及生态系统对外界干扰的响应。例如，研究生态系统中物种的相互作用网络，可以帮助我们预测生态系统的稳定性以及生物多样性的变化趋势。

最后，在经济学领域，复杂适应性系统理论也为我们解释经济现象提供了新的视角。经济系统是由大量个体（如消费者、企业）组成的复杂系统，其行为受到各种内外部因素的影响和调节。运用这一理论，我们可以更好地理解市场的波动、经济周期的演变以及制度变迁对经济发展的影响。例如，复杂适应性系统理论可以帮助我们理解金融市场中的非线性效应和突发事件对市场的影响。

2．复杂适应性系统理论在学术研究上的应用

鉴于复杂适应性系统理论在其他领域的应用及其巨大前景，国内CAS理论在企业管理领域的应用研究逐渐兴起。刘洪和姚立认为复杂适应系统的组织是现代经营环境下企业生存的重要形式。他对传统组织与复杂适应组织进行比较，指出企业要成为具有复杂适应系统特征的网络结构组织，内部单位需具备“自治”“关联”和“变革”的特征 。金吾伦和郭元林认为，学习型组织是复杂适应系统，由人性复杂性组织构成，以相互关系和作用构建的层级子系统形式存在，基于CAS理论分析了学习型组织的模式，主张转变思维方式从简单性到复杂性 。当谈及公共管理或行政管理学科时，复杂适应性系统理论同样提供了有益的理论框架和方法，以应对组织内外部的复杂性和变化性。

首先，公共管理领域常常涉及大规模组织、政府部门和公共服务的提供者，这些组织和机构之间相互作用、相互依赖，形成了一个复杂的系统。复杂适应性系统理论可以帮助我们理解这些组织和机构是如何进行自组织、自适应以及应对外部环境变化的。例如，在危机管理中，政府机构需要面对各种突发事件和挑战，复杂适应性系统理论可以指导政府机构建立更灵活、更有效的应急响应机制，以及更好地协调各方资源应对危机 。

其次，行政管理学科也涉及组织内部的管理和决策问题，而复杂适应性系统理论提供了一种新的管理范式。传统的管理模式通常是基于预设的规则和层级结构，而这在面对复杂、动态的环境时可能显得不够灵活和高效。包国宪和张弘认为提升决策能力是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，通过PV－GPG框架构建渐进调适的适应性决策系统，深入研究了我国党政融合机制下公共决策的过程、绩效领导特征、决策准则、学习机制和约束条件 。杨学敏等人概述了互联网平台在全球范围内快速扩张所带来的监管挑战与风险，以及通过构建基于复杂性理论视角的互联网平台协同监管模式来应对这些挑战的新型监管范式 。

此外，公共管理和行政管理领域也常常需要面对多利益相关者、多层次治理等复杂情境，这就要求管理者能够理解并应对系统内外部各种动态因素的相互作用。复杂适应性系统理论可以为管理者提供一种系统思维的方法，帮助他们更好地理解和平衡各种利益，协调各方资源，提升公共管理的效能和治理水平。 j0gJVpeOnRK25d8LZbI9394iTLiO7moHyLecYe4UkUqpkEyWahMZAUmVvpqH8u/B