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.
الگوریتم تقسیم و حل
هم‌چنین، می‌توان حالات پایهٔ بزرگی را به کار بست که کماکان از الگوریتم تقسیم و حل استفاده کنند. اما پیاده‌سازی الگوریتم برای مجموعه‌های از پیش تعیین‌شده با اندازهٔ ثابت می‌تواند کاملاً به کدی بدون هیچ‌گونه بازگشت، حلقه یا عبارات شرطی (بسته به روش ) تبدیل شود. به عنوان مثال، این راهبرد در بعضی از پیاده‌سازی‌های کارآمد FFT که در آن‌ها حالات پایه، پیاده‌سازی‌های تبدیل‌شدهٔ الگوریتم‌های تقسیم و حل FFT برای یک مجموعه از اندازه‌های ثابت می‌باشند، مورد استفاده قرار گرفته‌است. بعضی اوقات تعداد زیادِ حالات پایهٔ جدا از هم که درخورِ پیاده‌سازی مستقل هستند به روش‌های تولید کد منبع ایجاد می‌شوند.