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基于多个体的建模方法是复杂系统研究领域的重要工具，它将社会、经济、生物等系统看成由自主的相互作用的agent组成的演化系统，通过个体之间简单的相互作用及自适应学习，使系统自底向上的形成宏观现象和规律，关注于局部agent之间的相互作用如何服务于创造全局的社会结构或行为模式。
在现实生活中，信息的作用至关重要，不同的信息的利用方式导致个体的不同决策，进而影响系统的整体结构，同时也影响政策制定者做出合适的宏观决策。本文的工作是研究信息利用程度对市场形成的影响，通过建立一个分散式多个体市场模型，考察市场中的agent对信息的利用方式和利用程度是如何影响整个市场演化的。本文将信息的利用抽象成为三种形式：局部全局信息共享、朋友信息交流、无交流个体信息，并通过建立记忆叠加模型对其进行统一，全面综合的理解微观机制对宏观结构造成的影响。
文章首先对三种信息利用方式进行了深入分析。研究结果表明，在特定参数条件下，公共信息可以使市场的空间结构会从分散演化到集中；当个体仅依靠自身记忆信息时，不能产生集中的市场空间结构，agent分散的分布在空间中；在相当程度的信息交流情况下，集中的市场空间结构可以形成。信息素、朋友交流和个体记忆模型的市场规模依次呈现幂率分布、指数分布、指数分布的特点。参数敏感性分析结果显示，在个体仅依靠自身记忆进行决策时，即使其具有无限的移动能力和视野范围，也不能形成集中的大市场。在信息交流情况下，随着agent朋友数量的增加，市场交易率和聚集度都随之增加。在利用公共信息的情况下，扩大利用信息的广度（视野半径）及增加agent数量并不能使agent聚集的更紧密；随着视野半径的扩大，系统演化为分散的市场结构；系统随着密度增加更趋近于一个松散结构的集中市场；随机行走概率越大，集中的市场越不易形成。
文章最后对三种信息利用方式进行了统一，提出信息叠加模型，通过控制朋友个数从无到有，使该模型回归到三种信息利用方式的模型中去。随着朋友个数的增加，系统聚集度逐渐增加，简单熵减小。在改进agent的移动策略后，交易成功率有明显提高，在视野半径较小时可以形成稳定的中等规模的市场；视野半径对系统空间结构产生的影响与原策略不同，随着视野半径的增加，agent聚集程度先增加后减小；在存在初始刺激的情况下，agent并不能在刺激点形成大规模的聚集。通过建立信息叠加模型，在参数没有增加的情况下对系统进行了更综合全面的描述，有利于我们理解参数、机制变化对系统的影响。