人工生命（artificial life）是通过仿真建模、机器技术和生物化学等方式模拟自然生命系统，进而研究生命过程及其演变的领域。针对人工生命的研究范式近年来层出不穷，但捕捉人工生命的关键特征如自组织、涌现、适应、模块化、临界性等特征，则需要采用复杂系统的研究范式。本文梳理了2008年-2018年上百篇复杂系统视角的人工生命研究综述，从中提取出生物范式、社会范式、混合范式及复杂系统范式共93种，其中基于主体建模与元胞自动机是近十年主流，而最受关注的复杂系统属性是涌现、自组织和适应。未来人工生命研究可能要在对复杂系统的理解基础上，更关注模型的可扩展性。
人工生命（Arti?cial Life）的模型和算法以自然和生物过程及现象为依据，特别适用于模拟大型复杂系统，如大规模的生态系统或社交网络，其中系统实体之间的相互作用可能会产生突发行为。尽管复杂系统越来越受欢迎，而且无处不在，但在复杂系统建模中考虑人工生命方法的程度以及它们在复杂系统领域的应用仍不清楚。
为了更好地理解人工生命和复杂系统之间的重叠部分，我们对过去十年以复杂系统为重点的人工生命研究进行了系统的文献概览。确定了538篇初始论文，其中194篇为候选论文集，产生了115项主要研究。我们的结果显示，最常见的三个应用领域是模拟（simulation），社会建模（social modelling）和生物建模（biological modelling）。我们发现了大量的范式，可以大致分为三个主要类别，即生物（biological）、社会（social）和混合（hybrid）。我们确定了用于生成最常见的复杂系统属性的人工生命范式，以及对人工生命和复杂系统建模的发展至关重要的一些研究挑战。