Агентне соціальне моделювання, АСМ (англ. Agent-based social simulation)^[1][2] — це наукова дисципліна, пов'язана із моделюванням соціальних явищ, що використовує комп'ютерні багатоагентні моделі. В цих моделях особи або групи осіб представляються агентами. Багатоагентне соціальне моделювання є сумішшю суспільної науки, багатоагентної моделі й цифрового моделювання; складається із соціального моделювання, що базується на агентному моделюванні, і реалізовується із використанням технології інтелектуального агента.

АСМ моделює різні елементи соціальних систем, використовуючи інтелектуальних агентів і ставлячи їх у комп'ютерну симуляцію соціуму, щоб спостерігати за поведінкою агентів. З отриманих даних можна виокремити і вивчити реакції інтелектуальних агентів і перекласти їх в результати природних агентів і моделювання природних процесів. Три основні поля АСМ є агентне обчислення, суспільні науки і комп'ютерне моделювання.

Агентне обчислення — це дизайн моделі й агентів, а комп'ютерне моделювання є частиною моделювання агентів у моделі й наслідків. Суспільні науки — це поєднання науки і соціальної частини моделі. Тут суспільні явища розвиваються й для них створюються теорії. Основною ціллю АСМ є забезпечення моделями й інструментами для агентного моделювання соціальних явищ. За допомогою АСМ можна досліджувати різні наслідки явищ, яких, можливо, ми ніколи не зможемо побачити насправді. Це забезпечує нам цінну інформацію про суспільство і наслідки суспільних подій або явищ.

Цей розділ статті ще не написано. Ви можете допомогти проєкту, написавши його. (лютий 2013)

Багатоагентна система — це система, що створюється із багатьох автономних елементів, що взаємодіють і реагують одне на одного. Їх називають агентами. В моделюванні агенти можуть бути використані для моделювання багатьох різних елементів. Це можуть бути соціуми, організми, машини, особи або будь-який інший активний елемент, що існує або й навіть не існує в реальності. В багатоагентній системі агент — це програма або алгоритм. Ця програма містить в собі всі правила агентної поведінки. Ціллю моделі може бути симуляція соціальних явищ — переміщення, провалів ринку, співпраці й ескалації, поширення конфліктів. В агентному моделюванні можемо спостерігати явище, коли модель, побудована на простих правилах, результує в дуже складній динаміці. Цей феномен пов'язаний із появою однієї із недавніх тем у суспільній науці — концепту виникнення поведінки у суспільній науці (Kontopoulos, 1993; Archer, 1995; Sawyer, 2001).

Перша найбільш відома багатоагентна соціальна модель була розвинена у 1996 році Джошуа Епштейном і Робертом Акстеллом.^[3] Ціллю цієї моделі була симуляція і дослідження соціальних явищ — сезонних міграцій, забруднення навколишнього середовища, народжуваності, протистояння, поширення хвороб і культурних особливостей. Їхня модель базується на роботі економіста Томаса Шеллінга, у статті «Models of Segregation» Ця модель репрезентує перше покоління комп'ютерних соціальних моделей. Модель Епштейна та Акстела була розвинена Джоном Конвеєм.

Зараз проблеми агентного моделювання досліджуються багатьма вченими, зокрема, з України, як-от у Львівському національному університеті імені Івана Франка.^[4]

Є три основних об'єкти наукової реалізації АМС (Gilbert, Trotzsch; 2005)

Такими аспектами можуть бути такі, що пов'язані з дифузією, динамікою і результатами. Такі базові моделі мають базуватись на простиз правилах, тож спосіб, в результаті якого поведінка випливає із системи, спостерігається досить легко.

Ці моделі реалізуються через передбачення подій та явищ у реальному житті. Прикладами такого використання може бути транспортування (передбачення трафіку в майбутньому, щоб знайти місця, де можуть виникати затори), передбачення майбутніх темпів безробіття і т. д. Проблемою моделі є збільшення складності моделі із числом динамічно змінюваних параметрів у випадку, коли йдеться про точне передбачення.

На відміну двох основних об'єктів, що мають використання і поза суспільними науками, останній об'єкт часто використовується в основному лише в царині суспільних наук. Агентні соціальні моделі часто використовуються протягом дослідження нових гіпотез. Моделювання може бути корисним у випадку, коли немає ніяких інших способів спостерігати за агентами та їхніми діями. Наприклад, протягом створення нової мови, що є дуже довготривалим процесом. Інакшою перевагою моделювання є той факт, що  для того, щоб підтвердити теорію в симуляції, достатньо, щоб вона була представлена у формальній та логічній формі. Це призводить до більш ясного формулювання теорії.

В академічних статтях широко досліджується агентне моделювання дифузії інфомації в соціальних мережах, зокрема, у Facebook.^[5]

Для реалізації процесів використовується різноманітне агентне програмне забезпечення:

• #k@ (HASHKAT) [Архівовано 15 травня 2022 у Wayback Machine.] Симулятор онлайн соціальної мережі (наприклад, Twitter, Instagram, LinkedIn), що описує динаміку в реальному часі, передачу повідомлень та поведінку користувача. Доступка на Windows, OS X, та Linux (Free Software)
• Repast
• Multi Agent Simulation Suite (MASS). Fables є компонентою MASS, що генерує моделі Repast J
• Swarm (симуляція) (Terna, 1998)
• Ascape^[6] (реалізація агентної моделі Sugarscape (Epstein та Axtell, 1996)) (Auer та Norris, 2001)
• Ingenias^[7] (Pavon та ін., 2008)
• SeSAm [Архівовано 20 березня 2022 у Wayback Machine.] Багатоагентний симулятор і середовище для графічного моделювання (вільне програмне забезпечення)
• NetLogo (вільне програмне забезпечення)
• GlobalSimulate Симуляція мультипарадигм та середовище для моделювання (відкрите програмне забезпечення)
• GAMA [Архівовано 21 травня 2017 у Wayback Machine.] — агентне моделювання, просторово явне, та платформа для симуляції (відкрите програмне забезпечення)
• MASON (Multi-Agent Simulator Of Neighborhoods) (відкрите програмне забезпечення)

• Штучне життя
• Імітація дійсності
• Соціальне моделювання

• Auer, Klaus; Norris, Tim (2001). "ArrierosAlife" a Multi-Agent Approach Simulating the Evolution of a Social System: Modeling the Emergence of Social Networks with "Ascape". Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 4 (1). Архів оригіналу за 4 травня 2020. Процитовано 8 квітня 2020.
• Epstein, Joshua; Axtell, Robert; Project, 2050 (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom-Up. MIT Press. с. 208. ISBN 0-262-55025-3. Архів оригіналу за 7 листопада 2020. Процитовано 8 квітня 2020.
• Pavon, Juan; Sansores, Candelaria; Gomez-Sanz, Jorge J.; Wang, Fei-Yue (2008). Modelling and simulation of social systems with INGENIAS. International Journal of Agent-Oriented Software Engineering. 2 (2): 196—221. doi:10.1504/IJAOSE.2008.017315. Архів оригіналу за 28 січня 2013.
• Terna, Pietro (1998). Simulation Tools for Social Scientists: Building Agent Based Models with SWARM. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 1 (2). Архів оригіналу за 4 травня 2020. Процитовано 8 квітня 2020.
• Tobias, Robert; Hofmann, Carole (2004). Evaluation of free Java-libraries for social-scientific agent based simulation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 7 (1). Архів оригіналу за 30 квітня 2020. Процитовано 8 квітня 2020.
• EPSTEIN, Joshua M. Generative Social Science: studies in agent-based computational modeling. Princeton University Press. 2006
• GILBERT, N. and Troitzsch, K. G. (1999). Simulation for the Social Scientist, Open University Press.

• JASSS — The Journal of Artificial Societies and Social Simulation [Архівовано 24 травня 2021 у Wayback Machine.]
• ESSA — The European Social Simulation Association [Архівовано 17 травня 2017 у Wayback Machine.]
• The Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behaviour [Архівовано 30 травня 2017 у Wayback Machine.]
• Dynamics Lab University College Dublin Ireland