- 基于代理模型的体育博彩交易中动态投注的 XGBoost 学习
使用 XGBoost 机器学习方法在布里斯托尔 Betting Exchange（BBE）的一项研究结果表明，XGBoost 可以学习到盈利的赌博策略，并且可以推广学习到优于训练数据中的策略。
- 运用基于代理的建模方法对爱尔兰奶牛农场的电力消耗进行建模
提出了一种代理模型来模拟爱尔兰奶牛场的用电量消耗，并验证了其准确性，该模型考虑了奶牛场的多种因素，如养殖规模、挤奶机台数和时间等。该模型的可解释性较高，相对于其他人工智能技术（如深度学习）具有优势。
- IJCAI具有连续类型的 Schelling 博弈
研究居住区划分如何受到非范畴属性的影响，并通过代理机制的多种模型，分析其平衡状态及稳定性，并进行了模拟结果比较。
- 有害的评论降低维基百科志愿编辑的活动性
本研究分析了在六种最活跃的语言版本的 Wikipedia 上，850 万名编辑者的所有 5700 万条留言，研究有毒言论对编辑者行为的潜在影响。我们发现，有毒留言一致降低编辑者的活动水平，短期内对每个用户的活动损失为 0.5-2 天，长期来 - 基于数据驱动智能体模型的最优可扩展疏散规划
本研究针对灾难管理中的撤离规划问题，结合数学优化和启发式搜索，提出了可优化多种目标函数的规划方法 MIP-LNS 及其进化版 MIP-LNS-SIM，前者在限制时间内能够找到更优的方案，而后者结合基于代理模型的延误评估可同时达到高效的撤离规 - 以善意消灭混乱：亲和力提高不确定情况下的团队表现
通过计算建模，研究发现团队绩效与性格特征、任务不确定性息息相关，特别是开放性、尽责性、神经质对团队绩效的影响较为稳定，而亲和性因任务不确定性不同表现出高低不一的关系。
- 基于纵向数据的模糊认知地图个性化自动生成
通过使用遗传算法，为每个代理创建模糊认知图 (Fuzzy Cognitive Maps)，从而实现对行为异质性的模拟，研究以营养干预为例子，证实了该方法可以生成和真实人类相似的异质代理人口并跟踪其发展轨迹。
- 在 ABM 中学习复杂的空间行为：一个实验观察研究
本文介绍了一种利用深度强化学习方法，如 PPO 算法，基于智能代理模型实现的智能自适应行为仿真方法。通过捕捉和模拟代理模型中的隐藏，躲避和觅食等行为，探索并展示了深度强化学习方法在智能自适应行为建模中的应用研究。
- 社交网络中的基于代理的观点形成建模：社会心理学的视角
本文介绍了一个基于态度变化理论、群体行为理论和演化博弈理论的代理人在线舆论形成模型，该模型考虑了信誉度、接受者特征和群体环境对说服过程的影响，并将该模型应用于 Twitter，分析了话题类型、参数变化和意见领袖对舆论形成的影响。实验结果显示 - 光导性的主动推断实现
本文通过一个简单的基于代理的模型，展示了积极推理作为感知和行动的一种可能的统一理论，并且解释了行为和感知之间的深层对称性。
- 极简主动推理代理
介绍了自由能原理与活动推断关键思想，并利用基于代理的模型进行模拟实验，以进一步探讨其在一维离散世界预测中的应用。