シミュレーションは大きく
　　離散型シミュレーション：待ち行列などを使ったシミュレーション
　　連続型シミュレーション：微分方程式を使ったシミュレーション
　　エージェントシミュレーション：自律的に行動するエージェントの振る舞いや、それらの相互作用を使ったシミュレーション
に分けることができます。
http://www.msi.jp/s4/introduction/index.html

離散型シミュレーションとは、
待ち行列型モデルの混雑現象を分析・評価するためのシミュレーションのことです。
スーパーなどでの客の到着とレジ処理時間による待ち時間の計算や、病院外来での所要時間などに用いられる。
http://www.kogures.com/hitoshi/webtext/or-simulation/index.html

連続型シミュレーションとは、
時間経過とともに連続的に変化する状態量を分析するためのシミュレーションです。
例えば、インフルエンザなどの感染症の広がりのモデル化においては、
非感染者（S）、感染しているが発症していない者（E）、発症者（I）、治癒者（R)を変数し、
それぞれの変化量を、感染率、治癒率というパラメータを用いた常微分方程式としてモデル化します。
http://www.msi.jp/s4/introduction/continuity.html

エージェントシミュレーションとは一定のルールに基づいて、
自律的に行動するエージェントの振る舞いや、それらの相互作用から現れる、複雑な社会現象をシミュレーションするものです。

エージェントシミュレーションの例として、ツイッター上に新製品発売に関する情報が広がる様子をを考えます。
これをエージェントシミュレーションでモデル化すると、エージェントはツイッターユーザであり、
エージェントの行動は情報を目にしてツイートする、リツーイトする、何も行動しない、とパターン化されます。
また、エージェントが活動する社会は、ユーザ間のフォロー、フォロワー関係のネットワーク構造であり、
口コミは構築されているユーザ同士のネットワーク上を伝播していきます。
このようにコンピュータ上で ユーザの個々の行動をシミュレーションしてみると、ツイッター上で新製品に関する情報を目にするユーザ数の推移を予測できます。
http://www.msi.jp/s4/introduction/agent.html