多智能体系统 (MAS) 通过模拟相互作用的个体实体（智能体）及其环境来建模种群动态，从而产生涌现的种群级模式。每个智能体代表种群的一个成员——例如生物、人或物种——并遵循管理行为（如移动、繁殖或资源使用）的规则。这些规则通常使用简单的条件逻辑或决策算法来定义。环境（可以包括空间网格或网络）约束智能体的行为（例如，食物供应有限）。在迭代的时间步长内，智能体根据交互调整其行为，导致种群指标（如大小、分布或生存率）发生变化。例如，智能体可能会争夺资源，如果资源稀缺，则导致种群数量下降，或者合作以提高集体生存率。
一个常见的例子是建模捕食者-猎物关系。在狼-羊生态系统模拟中，狼捕猎羊，而羊则啃食植被。每个智能体的行为（例如，狼向猎物移动，羊避开捕食者）都被编码为决策规则。环境跟踪植被的再生，这会影响羊的生存。通过运行模拟，开发人员可以观察到周期性的种群趋势：随着羊的数量增加，狼会茁壮成长，直到过度捕食减少了羊的数量，导致狼群崩溃。另一个例子是疾病传播，其中智能体具有健康状态（易感、感染、康复），并且传播规则基于接近程度。这有助于预测不同遏制政策下的感染率。NetLogo 或 Python 的 Mesa 库等工具通过提供用于定义智能体、环境和调度交互的框架来简化实现。
与传统的基于方程的模型（例如，微分方程）相比，MAS 提供了灵活性，因为它允许异构智能体特征和局部交互。例如，智能体可以具有独特的属性，例如免疫水平或移动速度，从而实现更真实的场景。但是，扩展到大型种群会增加计算需求。开发人员可以通过限制智能体的感知范围（例如，仅检查附近的智能体）或使用空间分区来优化此问题。验证是另一个挑战——确保模型反映真实世界的行为需要根据经验数据进行校准。尽管存在这些权衡，但 MAS 对于探索“假设”情景仍然很有价值，例如通过调整智能体规则并观察结果来测试保护策略或公共卫生干预措施。这种方法弥合了微观层面的行动和宏观层面的趋势，使其成为开发人员分析复杂系统的实用工具。