在 “合成现实” 中 “学习” 的 “代理” 是人工智能和/或多代理仿真中的常见术语，但它不属于运输建模的标准术语。本章从建模和仿真概念的角度解释了matsim的功能，这些概念在运输领域更为成熟。区分模型和模拟非常重要。模型描述了系统的某些方面; 仿真评估模型。例如，简单的路线选择模型可以声明以25% 概率选择路线a和以75% 概率选择路线B。然后，对该模型的模拟从此分布中得出一个或多个实现 (路线选择)。一个人总是需要一个模型才能模拟。从仿真到建模的可能反馈包括 (i) 对紧急模型属性的新见解以及 (ii) 禁止过于复杂的模型规范的计算约束。在MATSim中，两种反馈都是建模的强大驱动力。考虑图48.1，将MATSim显示为包括 (旅行) 需求模型和 (网络) 供应模型的模型系统。考虑到旅行者有关网络条件的信息，旅行需求模型可以预测旅行者的行为。网络供应模型使用系统中所有旅行者选择的某种旅行行为来预测这些网络状况。在某种意义上，由某种旅行行为产生的网络条件在统计上等于导致这种行为的网络条件的意义上，需求和供给是相互一致的建模假设对此进行了补充。
模拟解决了如何识别这种相互需求/供应一致性状态的问题，即它解决了模型。图48.1所示的模型系统是复杂的-它是非线性的，随机的和非常高维的。解决它的唯一已知的操作技术利用了一个额外的建模假设，该假设证明了需求/供应一致性的真实发生: 旅行者为了自己的利益而调整自己的行为，并且只有在进一步改进无足益时才停止这样做。需求/供应的一致性共同表征了所有旅行者这一过程的结果。