基于Agent的建模与仿真（Agent-Based Modeling and Simulation，ABMS）是一种用于研究复杂系统的方法。这种方法利用自主交互的Agent来模拟系统的各个组成部分，并通过Agent之间的交互来模拟系统的整体行为。

在ABMS中，Agent可以被认为是主体或代理，它们能够与外界环境信息自主交互并产生反应，即具有自主学习能力。这些Agent通常被赋予一定的属性和行为规则，以便在仿真过程中模拟实际系统中的各种实体。

基于Agent的建模与仿真方法具有交互性、自主性、反应性、主动性、学习型和社会性等特点。这意味着Agent能够根据组织内部状态和外部环境信息，智能控制和决定行为，这是传统的仿真方法无法做到的。

此外，基于Agent的建模与仿真方法在工业工程、生物、军事、管理等领域都有广泛的应用。例如，在水声对抗仿真系统中，可以使用多个不同的Agent来模拟真实的水下作战实体，从而更逼真地模拟海战环境和各参战实体的行为。

基于Agent的建模与仿真方法为复杂系统的研究提供了一种有效的手段，能够帮助研究人员更好地理解系统的动态行为和演化过程。然而，这种方法也存在一些挑战和限制，例如如何准确地定义和描述Agent的行为规则、如何处理大规模仿真中的计算效率问题等，这些都是需要进一步研究和探索的问题。