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エージェント・ベース・モデル
エージェント・ベース・モデル（Agent-based model, ABM）は、コンピュータによるモデルの1種で、自律的なエージェント（個体であることもあれば、組織やグループのような集合体であることもある）の行為と相互作用を、それらがシステム全体に与える影響を評価するためにシミュレートするものである。ゲーム理論、複雑系、計算社会科学、マルチエージェントシステム、進化的プログラミングの要素を取り入れている。ランダム性を導入するためにモンテカルロ法を用いる。個体ベースモデルと呼ばれることもある。
ABMは、複数のエージェントが同時に活動し、相互作用する状況をシミュレートすることによって、複雑な現象を再現し、予測することを目指す。ここで扱うプロセスは、システムの下位レベル（ミクロ）から上位レベル（マクロ）への創発現象の1つである。そのため、「単純な行動ルールが複雑な挙動を作り出す」ことが鍵となる。これはKISSの原則として知られる原則で、モデリングの分野ではよく採用されている。もう1つの中心原理は「全体は部分の総和を超える」である。個別のエージェントはふつう限定合理的で、発見的ルールか単純な意思決定ルールを用いて、繁殖、経済的利益、社会的地位など、彼らが自身の利害とみなすものを求めて行動すると想定される。ABMのエージェントは、「学習」したり、適応したり、繁殖したりすることがある。
ほとんどのエージェント・ベース・モデルは、次により構成される： (1) 様々なスケールで特定された多数のエージェント（エージェントの粒度） ; (2) 発見的学習意思決定 ; (3) 規則の学習あるいは適応の過程 ; (4) 相互作用のトポロジー ; (5) エージェント以外の環境。