随着经济的飞速发展、科技水平的日渐进步以及城镇化水平的不断提升,大量重大基础设施等复杂工程随之出现。复杂性是复杂工程的重要特征,也是影响复杂工程绩效的一个重要因素,通常容易引发社会风险事件,影响社会稳定,威胁城市化进程的发展。当前复杂工程社会风险管理通常遵循风险识别、风险分析和风险应对三步骤,研究方法相对综合,但鲜有采用复杂性分析。因此本文从复杂性视角出发,基于复杂适应系统理论(Complex Adaptive System,CAS),对复杂工程社会风险形成与演化展开研究。论文通过文献识别复杂性因素和社会风险事件,以专家访谈方式收集数据,采取贝叶斯网络构建复杂工程社会风险形成模型,可视化项目复杂性和复杂性导致的社会风险间的关系。结果表明:相对于客观意义上的技术复杂性,认知层面的技术复杂性影响相对较低;组织复杂性尤其是复杂项目团队的管理能力对社会风险事件的产生影响相当明显;不论从收益感知或是安全忧虑方面,居民的满意度都是影响社会风险的重要环境复杂性因素之一。为模拟社会风险管理系统中各适应性主体自组织和自适应的变化过程,论文基于Agent建模仿真,运用强化学习Q-learning,构建复杂工程社会风险演化模型。研究发现:在社会风险爆发后,管理者的风险管理态度比介入时间更重要,在社会风险爆发初期积极处理,可缩短风险治理时间;沟通效率和连接概率(代表公众间关系强度)共同影响公众间信息传递交流,较低的沟通效率可以减少抗争者和诉求者的人数,较强的公众关系可能会导致更多的诉求者和抗争者,但倘若管理者积极引导,较强的公众关系也会加快公众的退出速度。最后,基于CAS建立“探测-效应”治理模式,针对社会风险形成和演化两个过程的特征提出复杂工程社会风险治理措施,以期实现社会风险负面影响最小化。本文为复杂工程社会风险的研究提供了新的方法和视角,为以后的复杂工程风险研究提供一定的理论支撑。