Charakter wzrostu i oddziaływań pomiędzy wieloma osobnikami jest bardzo trudny do przewidzenia innymi metodami matematycznymi. Dzięki ABM można uzyskać wyniki, które pozwolą zrozumieć m.in. jak może wyglądać sukcesja lasu w zależności od warunków początkowych. Taki model można dowolnie rozwijać, wprowadzając np. nachylenie podłoża lub zmienną długość doby. W wyniku symulacji można uzyskać wiarygodny obraz tego, jak będzie wyglądała dana populacja drzew w stosunkowo krótkim czasie (znacząco krótszym, niż skala czasowa wzrostu lasu).
Można spotkać się również z modelami, w których symulowane jednostki należą do jednej kategorii i nie różnią się między sobą cechami, a jedyna różnica w warunkach początkowych dotyczy ich rozmieszczenia w przestrzeni. Do ciekawszych modeli, które badają ruch w przestrzeni należą m.in. model "boidów" (boid, ang. bird-like object) ilustrujący kolektywny ruch stada ptaków lub ryb w ławicy, czy model próbujący wyjaśnić mechanizm ucieczki grupy ludzi z pomieszczenia w razie pożaru.
Zobacz też Chaos deterministyczny Modele agentowe w biologii Programowanie obiektowe
Przypisy
Kategoria:Programowanie obiektowe Kategoria:Chmura obliczeniowa