复杂适应系统是一个处于混沌边缘的自组织系统，它包含了一些简单规则，通过这些简单规则不断迭代，从而具有涌现、共同演化、次优、多样性、连通性等特性。 基于个体的建模方法假定不论是社会结构还是社会事实都是通过agent间的相互作用自底向上形成的，它专注于局部的agent之间的相互作用如何服务于创造较大的甚至可能是全局的社会结构和行为模式。基于个体的建模描述系统中微观的变化，可以捕捉到传统的数学模型很难描述的众多自主自利的agent信息。 本文的第一个工作主要是在笔者所在小组研究的模型的基础上，利用基于agent的建模方法研究包含众多自利的agent的系统在没有中央计划和信息共享的条件下的演化情况。系统中各不相同的agent根据自己的处境和历史收益而学习和做出决策；根据历史交易情况制定各自的意愿价格，然后根据交易机制在市场上交易；agent在格点空间中自由移动需要支付移动成本。最终表明：即使没有中央计划，agent之间的简单的相互作用会导致agent之间、团体之间的自发地相互合作和集体行为的涌现，最终导致系统的宏观量发生了较大的变化。同时发现agent的财富分布具有双幂律特征：验证了市场交易在生产力发展中的重要地位。 本文的第二个工作是建立一个分散式市场模型，考察在市场中的agent对信息的利用方式和利用程度对整个市场演化的影响。市场演化包括市场空间结构演化和市场交易演化。模型中的Agent根据自己的记忆、格点空间中的信息和朋友的意见来利用历史交易信息；对于相同的信息利用方式，agent根据不同的决策来不同程度的利用历史交易信息。最终发现：通过信息共享，agent根据格点空间中的信息或者朋友的意见来利用信息可以演化形成具有幂律特征的市场规模统计分布；而在没有信息共享的情况下，agent仅仅依靠自己的记忆来利用信息可以演化形成具有指数特征的市场规模统计分布，但是无法形成具有幂律特征的市场规模统计分布。不过，在信息共享的情况下，agent即使通过相同的信息利用方式，但是不同程度的利用信息也会导致演化结果中市场规模统计结果各不相同。市场交易方式与市场规模统计结果没有直接关系。信息共享程度越高，越容易形成agent相对集中的市场：也越有利于agent之间进行交易，市场交易率也越大。