复杂适应性系统涉及范围广，包括自然现象工程、生物、经济、管理、军事、政治、社会等各个方面。研究复杂适应性系统所采用的最终有效手段是系统仿真，而建模与仿真方法学是其中首要的问题。目前，基于Agent的建模与仿真方法学是最具活力、有所突破的仿真方法学。本文的研究内容集中在，如何利用日益增强的计算机计算能力及仿真平台，依据基于Agent的建模与仿真方法学，建立分布仿真模型，进而达到理解和控制复杂适应性系统行为的目的。 首先对Agent的相关行为和特征进行了全面、系统的阐述，并以期货市场为例，建立期货市场仿真模型，在具体的市场机制的研究中，选择应用广泛的CDA市场，而CDA市场被认为是一种极为有效的市场机制，并以它的速率和效率而闻名，而期货市场的运行机制大体上就是一种CDA的市场机制，因此在实验中采用CDA市场机制对现实是有意义的。 由于复杂适应性系统规模大、结构复杂，需要充分开发复杂适应性系统及其模型中的并发性，提高系统仿真的效率，因此，如何运用一个面向复杂适应性系统的、采用基于Agent的建模与仿真方法学的分布仿真支持平台，对于应用领域专家开展更进一步的建模与仿真工作，具有积极的促进作用。于是根据复杂适应性系统和模型计算特点，选择Swarm仿真平台，建立基于Swarm的复杂适应性系统的分布仿真框架。 最后结合复杂适应性系统理论，建立期货市场的离散性事件仿真模型，并设计了市场交易机制和自动学习方法，介绍了公共仿真平台Swarm，并通过Swarm仿真平台编写仿真程序，对仿真结果进行了分析，研究了期货市场的一些运行情况，并对特殊情况下市场的变化做出了准确预测。