סימולציות הן כלי ממוחשב לחיקוי תהליך המתרחש בעולם. הן מאפשרות לבצע חקר של סביבה שבאופן אחר היה קשה או יקר מאוד לייצר. הסימולציות מוגדרות לפי מודל שמתאר את כללי העולם המדובר, ועל המחשב לנהל את הסימולציה. סימולציות סוכנים הן סימולציות בהן מאפשרים לסוכן, שהיא פיסת תוכנה בסימולציה, לפעול באופן אוטונומי בתוך הסביבה המוגדרת בסימולציה, לעיתים בניסיון למצוא דרך אופטימלית לפתרון בעיה מסוימת. יש שיטות שונות לפתרון בעיות כאלו, ביניהן תכנון אוטומטי ולמידה מחיזוקים. את השיטות האלה ניתן לחלק לשיטות מבוססות מודלים ולא מבוססות מודלים: השיטות המבוססות מודלים הן כאלה הניגשות למאפייני המודל של הסימולציה, והשיטות שאינן מבוססות מודלים הן אלה שלא עושות זאת. במחקרנו ניסינו למצוא התאמה סטטיסטית בין שימוש בסוג מסוים של השיטות לשיפור בביצועים. לשם כך ייצרנו בעיות סטוכסטיות שיאפשרו לנסות באופן נסיוני את הסוכנים מהסוגים השונים, ויאפשרו לבדוק את הביצועים שלהם. הבעיות המקוריות היו הדטרמיניסטיות ונלקחו מ- International (IPCs (Competition Planning. בשימוש בסקריפט הפכנו בעיות דטרמיניסטיות לבעיות סטוכסטיות על ידי הוספת פרדיקטים באופן רנדומלי. הסוכנים נלקחו ממאגר של פרויקטי גמר של סטודנטים בקורס "מבוא למערכות תבוניות, חכמות וקוגניטיביות" בין השנים .2018-2022 את הסוכנים האלה ניתחנו וחילקנו על פי קריטרי ונים שקבענו לסוכנים מבוססי מודלים וסוכנים לא מבוססי מודלים. בסופו של דבר בדקנו את הביצועים של 12 סוכנים המשתמשים בשיטות שונות על 20 בעיות שאותן ייצרנו, כדי להראות יתרון של קבוצה אחת על הקבוצה השנייה. התוצאות המתקבלות מראות שהסוכנים שהשתמשו בתכנון, שהיא שיטה מבוססת מודלים, הצליחו משמעותית יותר מאשר הסוכנים האחרים. למרות תוצאה ברורה שקיבלנו יש לקחת בחשבון שהסוכנים שהוכנו על ידי הסטודנטים הם רחוקים מאוד מלהיות אופטימליים, ובנוסף שהמספר של סוכנים שניסינו הוא לא גבוה וזה מקשה להראות יתרון סטטיסטי אמיתי של הסוכנים מבוססי המודלים על אלה שאינם מבוססי מודלים.