多智能体系统通过模拟相互作用的智能体种群来建模演化动力学，这些智能体通过受生物进化启发的机制随时间推移进行适应。 每个智能体代表一个具有特质（例如，策略、行为）的个体，这些特质会影响其在共享环境中取得成功的程度。 智能体根据其适应度进行竞争、合作或繁殖；适应度是一种衡量其特质在实现生存或资源获取等目标方面的表现的指标。 经过连续几代，提高适应度的特质通过选择变得更加普遍，而突变和交叉引入变异，从而能够适应不断变化的环境。
例如，在捕食者-猎物模拟中，智能体可能会进化出狩猎或躲避的运动策略。 速度更快或检测范围更好的智能体可以存活更长时间，并将其特质传递给后代。 突变可能会随机改变速度值，而交叉可能会结合来自两个亲本的特质。 另一个例子是博弈论场景，其中进行重复囚徒困境博弈的智能体会进化出合作策略。 使用针锋相对策略（匹配对手之前的动作）的智能体可能比纯粹自私的智能体表现更好，从而导致种群随着时间的推移倾向于合作行为。 这些模型通常使用适应度比例选择，其中适应度更高的智能体有更大的繁殖机会。
实施此类系统的开发人员通常会定义智能体特质、交互规则和适应度指标。 诸如 NetLogo 或 Python 的 Mesa 等框架简化了基于智能体的模型的构建。 关键参数包括突变率、选择压力和种群大小。 例如，在遗传算法设置中，智能体的特质可以编码为二进制字符串，其中突变翻转位，而交叉在亲本之间交换段。 测试和调整这些参数对于避免过早收敛（其中多样性丢失过快）或停滞至关重要。 通过迭代改进这些元素，多智能体系统可以有效地建模复杂的进化过程，从而深入了解生物学、经济学或机器人学等领域的可适应性、竞争和涌现行为。