مدلسازی عامل بنیان
امروزه عامل‌های هوشمند به‌طور وسیعی در پروژه‌های عملیاتی و تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. موسسات و شرکت‌هایی مانند IBM، دایملر کراسلر، وزارت دفاع آمریکا و ناسا به‌طور موفقیت‌آمیزی از سیستم‌های مبتنی بر عامل استفاده می‌کنند و بکارگیری عامل‌ها رفته رفته به یک موضوع حیاتی در فرایندهای توزیع شده و غیر متمرکز تبدیل شده‌است. تمامی این تلاش‌ها را می‌توان به ۴ گروه زیر طبقه‌بندی کرد. مدلسازی عامل بنیان (ABM) یک روش مناسب برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده اقتصادی، اجتماعی و به‌طور کلی سیستم‌های پیچیده‌است. این روش مکمل و بسط روش‌های اقتصادسنجی است که تعاملات میان عامل‌های سیستم و سازگاری در سیستم را ترکیب می‌کند. از آنجا که ABM مطالعه واحدهای فردی را ممکن می‌کند، ناهمگنی در میان عامل‌های سیستم ایجاد می‌شود.
ماندن در حالت خطا
یک مدل یا یک الگوریتم خاص برای شبیه‌سازی خطا و ابزارهای تولید الگوهای اتوماتیک تست است؛ ابزاری که برای تقلید نقص تولید در یک مدارمجتمع یکپارچه شده‌است و وروی سیگنال‌های خاص و پین‌ها مفروض می‌شوند در منطقی ۱ و ۰ و x می‌ماند. به ظور مثال به یک خروجی منطقی که در طول زمان برای اطمینان یک خطا در تولید است که آن را می‌توان با یک الگوی آزمون خاص یافت. به همین ترتیب خروجی که به یک منطقی صفر وصل است را می‌توان برای مدلسازی یک مدار معیوب بکار برد که پایه خروجی آن در حالت صفر روشن نیست. این مدل را می‌توان با استفاده ازماندن در حالت خطا تحلیل کرد. برای جلوگیری از خطاهای استاتیک و سیگنال‌های شاخه می‌توان یک مدار untestable را با استفاده از این مدل ارائه کرد و همچنین با استفاده از این مدل می‌توانید مداری که در این مدل قابل استفاده نیست را مورد آزمایش قرار داد. در این طراحی نتیجه فقط یک خطا که در خروجی تغییر نمی‌کند.