복잡 적응계(Complex Adaptive System, CAS)는 상호작용하는 다수의 구성 요소(에이전트)들로 이루어진 동적 네트워크 시스템으로, 이들 구성 요소가 환경 변화에 대응하여 적응하고 자기 조직화하는 특성을 지닌 시스템을 의미한다. 전체 시스템의 행동은 개별 구성 요소의 행동만으로는 예측하기 어려우며, 창발(emergence) 현상이 나타난다는 점이 주요 특징이다.
이 개념은 1968년 사회학자 월터 F. 버클리(Walter F. Buckley)가 처음 제안하였으며, 이후 존 H. 홀랜드(John H. Holland), 머리 겔만(Murray Gell-Mann) 등 산타페 연구소(Santa Fe Institute)의 연구자들에 의해 체계적으로 발전되었다. 홀랜드는 복잡 적응계를 "상호작용하고 적응하거나 학습하는 에이전트라고 불리는 많은 수의 구성 요소를 가진 시스템"으로 정의하였다.
복잡 적응계의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 시스템을 구성하는 요소의 수가 충분히 많아 기존의 미분방정식 체계로 설명하기 어렵다. 둘째, 요소 간 상호작용은 비선형적이어서 작은 입력 변화가 출력에 큰 영향을 미칠 수 있다. 셋째, 상호작용은 피드백 루프를 포함하며, 이는 시스템의 행동을 증폭하거나 안정화하는 방향으로 작용한다. 넷째, 시스템은 개방형이며 비평형 상태에서 작동한다. 다섯째, 시스템의 에이전트는 적응적이며 지역적 정보에 기반하여 행동한다. 여섯째, 전체 시스템의 행동은 개별 요소의 행동으로 환원될 수 없는 창발적 속성을 지닌다.
복잡 적응계의 대표적인 사례로는 생태계, 기후, 뇌와 면역계, 개미 군집, 도시, 기업, 시장, 정부, 사회 연결망, 인터넷, 교통 흐름, 공급망 등이 거론된다. 이들 시스템은 모두 다수의 개체가 상호작용하며 환경 변화에 적응하는 과정에서 전체 수준의 질서가 창발적으로 나타난다는 공통점을 가진다.
복잡 적응계의 연구 방법론으로는 행위자 기반 모델(Agent-Based Model), 복잡 네트워크 기반 모델, 시스템 다이내믹스, 게임 이론, 비선형 동역학 등이 활용된다. 이러한 방법들은 대규모 인프라 시스템, 경제 현상, 조직 관리, 정책 연구, 미래 연구 등 다양한 분야에 응용되고 있다.
복잡 적응계는 복잡계 과학(complexity science)의 핵심 연구 대상 중 하나로, 물리학, 생물학, 경제학, 사회학, 컴퓨터 과학 등 여러 학문 분야에 걸친 학제적 연구가 활발히 진행되고 있다.
