مدل‌های دینامیکی به نسبت همگن1 هستند؛ اما مدل‌های عامل‌بنیان آشفتگی بیشتری دارند و ناهمگن‌اند2. علت همگنی در مدل دینامیکی، بی‌توجهی آن به تک‌تک اجزاست. به همین خاطر نمودارهای شبیه‌سازی دینامیکی ساختاری منظم‌تر دارند و عامل‌بنیان‌ها نامنظم‌ترند. مثلاً در شبیه‌سازی مدل‌های انتشار نوآوری3، مدل‌های دینامیکی حالاتی مثل «آگاه»، «ناآگاه»، «درحال تطبیق» و… را برای جمعیت در نظر می‌گیرند و قوانین مدل تعداد افراد را در بین این حالات مختلف جابجا می‌کنند. همگن بودن در این حالت به این معناست که همهٔ افراد «آگاه» کاملاً شبیه هم‌اند و هیچ تفاوتی با هم ندارند. در حالی که در مدل‌سازی عامل‌بنیان، حالت هر شخص فقط یکی از ویژگی‌های اوست و ویژگی‌های فراوانی دیگری هم می‌تواند برای او تعریف شود.
مدل‌های دینامیکی حالت قطعی4 دارند. یعنی با ثابت نگه داشتن متغیرها، هر بار خروجی یکسانی تولید می‌کنند. اما آشفتگی بالای مدل‌های عامل‌بنیان باعث می‌شود که حین شبیه‌سازی خروجی‌های متفاوتی تولید شود و فهم فرآیندهای مدل دشوارتر از فرآیندهای مدل دینامیکی باشد. علاوه به این، شبیه‌سازی تک‌تک عامل‌ها به جای محاسبهٔ معادلات دیفرانسیلی مدل دینامیکی، قدرت پردازش بالاتری می‌طلبد.
نظم بالای مدل‌های دینامیکی امکان تحلیل حساسیت را فراهم می‌کند. بالا و پایین‌تر کردن متغیرها، به سادگی نتیجهٔ خودش را در مدل دینامیکی نشان می‌دهد؛ در حالی که این تغییرات در مدل‌های عامل‌بنیان ممکن است در سیستم‌های پیچیده هر بار نتیجه‌ای متناقض تولید کند.
 |
|---|
در مقالهٔ Heterogeneity and Network Structure in the Dynamics of Diffusion مقایسه‌ای بین این دو روش مدل‌سازی انجام شده است. در این مقاله با ساختن دو مدل دینامیکی و عامل‌بنیان از روند انتشار بیماری (مشابه پروژهٔ disEase) و یکسان نگه داشتن متغیرهای اساسی دو مدل، تفاوت‌های این دو رویکرد با شفافیت بیشتری آشکار شده‌اند:
| جنبه | مدل‌های دینامیکی (DE) | مدل‌های عامل‌بنیان (AB) |
|---|---|---|
| فرضیه | فرض همگنی و اختلاط کامل عوامل | ناهمگنی میان افراد و پیوندهای شبکه |
| دسته‌بندی | تقسیم جمعیت به دسته‌های مشخص | پیگیری رفتار و تعامل در سطح فردی |
| محاسبات | کارآمد از نظر محاسباتی، حتی در جمعیت‌های بزرگ | سنگین از نظر محاسباتی ، به‌ویژه با جمعیت‌های بزرگ |
| ساختار شبکه | تمام عوامل به‌طور کامل به هم متصل هستند | مدل‌سازی توپولوژی‌های مختلف (تصادفی، جهان کوچک، بدون مقیاس) |
| تصادفی بودن | قطعی است و رفتار میانگین را مدل می‌کند | تصادفی است |
| تحلیل حساسیت | به دلیل پیچیدگی کمتر، آسان‌تر است | به دلیل بار محاسباتی و پیچیدگی بیشتر، چالش‌برانگیزتر است |
| انعطاف‌پذیری | در نمایش تعاملات پیچیده و حلقه‌های بازخورد محدود است | می‌تواند حلقه‌های بازخورد پیچیده و رفتارهای نوظهور5 را نمایش دهد |