Bir ajan tabanlı modelleme (Agent-based model, ABM), sistem üzerindeki etkilerini bir bütün olarak değerlendirmek amacıyla özerk temsilcilerin (kuruluşlar veya gruplar gibi bireysel veya toplu varlıklar) eylemlerini ve etkileşimlerini taklit etmek için bir hesaplama modelleri sınıfından biridir. Oyun teorisi, kompleks sistemler, ortaya çıkma, hesaplama sosyolojisi, çok etmenli sistemler ve evrimsel programlama unsurlarını birleştirir. Monte Carlo yöntemleri rassallığı tanıtmak için kullanılır. Özellikle ekoloji içerisinde, ABM'lere bireysel tabanlı modeller (IBM) adı da verilir ve IBM'lerdeki bireyler ABM'ler içindeki tamamen özerk ajanlardan daha basit olabilir. Bireysel tabanlı modeller, ajan tabanlı modeller ve çok ajanlı sistemler hakkındaki son literatürün gözden geçirilmesi, ABM'lerin biyoloji, ekoloji ve sosyal bilim de dahil olmak üzere bilgisayarla ilgisiz bilimsel alanlarda kullanıldığını göstermektedir. Ajan tabanlı modelleme, çok etmenli sistemler veya çoklu etmen simülasyonu kavramından farklıdır; ABM' nin amacı, genellikle doğal sistemlerde basit kurallara uyan temsilcilerin ortak davranışlarına açıklayıcı bir bakış açısı bulmaktır.
Ajan tabanlı modeller, karmaşık olayların görünümünü yeniden yaratma ve tahmin etme girişiminde birden çok aracının eş zamanlı işlemlerini ve etkileşimlerini taklit eden bir tür mikroselüt modelidir. Süreç, alt (mikro) seviyelerden daha yüksek (makro) seviyeye doğru ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, önemli bir düşünce, basit davranış kurallarının karmaşık davranışlar üretmesidir. K.I.S.S olarak bilinen bu ilke. ( "Basit, aptalca tutun"), modelleme topluluğunda kapsamlı bir şekilde benimsenmiştir. Başka bir temel ilke, bütünün parçaların toplamından daha büyük olmasıdır. Bireysel ajanların tipik olarak, üreme, ekonomik fayda veya sosyal statü gibi, kendi menfaatleri olarak algıladıklarında hareket ettiği varsayımsal yöntemler veya basit karar verme kuralları kullanarak sınırlı rasyonel olarak karakterize edilir. ABM temsilcileri "öğrenme", uyarlama ve üreme yaşayabilirler.
