为了了解这些标准如何影响我们在复杂情况下的行为选择，我们通常需要借助于计算机建模。鉴于实际情况和道德因素，没有这种模拟的帮助，预测这些行为的结果几乎是不可能的。
其中一个实际理由便是，人的大脑根本无法涵盖所有复杂自适应系统所固有的变化和可变性。这就是为什么过去我们只能通过极度的简化提炼出问题的本质推动科学的发展。即使涉及太阳、地球和月球的相对运动，我们也只能在忽视第三个星体影响的情况下，计算出任何一对星体间的运行轨道。同时精确计算三个星体的运动规律（即“三体”问题）则超出了我们的分析能力，因此我们只能通过计算机模拟来得到一个近似值。
社会中的相互作用更加复杂，直到强大的计算机诞生，我们才得以模拟出复杂性是如何从简单中产生的。现在，这种模型被用于探讨群体行为、网络以及我们这个复杂社会的其他方面。（道德问题往往会阻碍试验，特别是涉及将个体置于危险处境中的情况。）
这类模型与《古墓丽影》这类游戏的模型相当类似，其中的“虚拟”个体被赋予了特定的行为规则。但是，在复杂性科学的世界里，没有外来的“玩家”可以控制游戏的发展。相反，虚拟的个体只需遵守互动规则，便可以在虚拟世界里随心所欲，而程序员则在一旁观看事态发展。
例如，某个规则可能是猜测群体中的人们是如何相互作用的，而结果则可能是当个体遵循其他规则时，群体作为一个整体又是如何表现的。通过调整规则，程序员不仅可以为个体提供在人群中最有效的行为方式的合理建议，还可以为人群所生存的环境（诸如城市街道、体育场馆和夜总会）提供最佳的设计建议。
计算机编程的另一个用途是模仿社会性动物（特别是昆虫）利用群体智能解决问题的方式。一群虚拟个体无拘无束地待在人工计算机环境中，而设计的环境是为了反映出需要解决的问题。例如，个体可能被委以重任，在模拟城市街道或电信网络中寻找最快捷的路线。神奇的是，虚拟群体采取的解决方案通常比用最先进的数学计算出的方法更出色。
所有这些对计算机编程、科学规则的运用和从动物王国吸取来的经验，都包含在后面的内容当中。我们将从蝗虫、蜜蜂和蚂蚁提供的经验开始。它们都巧妙地使用了不同形式的群体智能，而它们使用的每种方法都为我们解决自身世界的群体问题提供了不同的参考。
