O Modelo Baseado em Agentes (ABM) é uma técnica de simulação que consiste em agentes autônomos interagindo entre si e com o ambiente em que estão inseridos. É um método de rápido crescimento para modelar fenômenos complexos, especialmente aqueles que surgem do comportamento individual e coletivo de os agentes. Os modelos baseados em agentes são frequentemente aplicados na ciência da computação e usados para modelar fenômenos sociais, como o surgimento de organizações e mercados complexos, tomada de decisão individual e consumo de recursos, redes sociais e propagação de epidemias.
Os modelos baseados em agentes são construídos usando vários processos relacionados. Isso inclui a criação de um ambiente no qual os agentes possam interagir, a definição de parâmetros e variáveis para os agentes e o ambiente e a implementação de regras que regem a forma como os agentes interagem. Os agentes em um ABM podem ter uma variedade de formas e tamanhos e podem possuir diferentes níveis de capacidades heterogêneas ou homogêneas. Tais agentes interagem com o seu ambiente e também com outros agentes, seja diretamente ou através do ambiente. Diferentes regras podem ser aplicadas aos agentes para fazê-los se comportar dessa maneira.
Modelos baseados em agentes são comumente usados para compreender melhor o comportamento de fenômenos do mundo real, realizar análises hipotéticas em processos, auxiliar no projeto de sistemas complexos e auxiliar na tomada de decisões. Além disso, os ABMs são cada vez mais utilizados para comparar teorias de sistemas sociais com o comportamento de sistemas empíricos.
Os cenários modelados criados por modelos baseados em agentes os tornaram cada vez mais populares para pesquisa aplicada. Os ABMs são usados em uma ampla variedade de aplicações, incluindo negócios, economia, ciências da saúde, inteligência artificial, ecologia, geografia e modelagem climática.
