人类进化模拟器是研究生物演化过程的关键工具，通过数学模型和计算机技术重现自然选择、遗传变异等核心机制，为理解人类从古猿到现代的演化路径提供科学支撑。这些模拟器基于不同理论框架，各有侧重，共同构成了人类进化研究的多元视角。
基于遗传算法的进化模拟器是早期常用的模型，模拟自然选择中的“适者生存”原理。通过编码个体特征为基因串，模拟变异、交叉、选择等操作，观察群体在代际间的适应性提升。该类模拟器擅长研究基因水平上的演化，如特定性状的固定或消失，在生物信息学和演化遗传学领域应用广泛。
基于Agent-Based Modeling（ABM）的模拟器以个体Agent为核心，模拟个体间的交互和决策过程。每个Agent具有自主行为规则，通过互动形成群体涌现现象，如文化传承、社会结构演化。ABM模拟器能够捕捉人类进化的复杂性，如语言传播、技术扩散对群体适应性的影响，在演化社会学和复杂系统研究中具有重要价值。
基于系统动力学的进化模拟器关注系统结构中的反馈循环和因果链，分析长期演化趋势。通过构建系统流图，模拟人口增长、资源分配、技术进步等要素的相互作用，揭示人类演化中的平衡与失衡状态。该类模拟器强调系统整体性，适用于研究宏观层面的演化规律，如文明兴衰与人类进化的关联。
基于机器学习的进化预测模拟器结合大数据和机器学习技术，利用历史演化数据训练模型，预测未来进化趋势。通过监督学习或无监督学习算法，识别演化模式中的规律，如基因突变频率、行为模式变化的速度。这类模拟器为演化研究提供了数据驱动的预测能力，在个性化医疗和演化生物学领域具有潜在应用。
这些模拟器从不同维度解析人类进化，互补性强。遗传算法侧重微观基因层面，ABM关注个体交互与群体涌现，系统动力学分析宏观系统结构，机器学习则利用数据预测未来趋势。它们共同推动人类对自身演化历程的理解，为未来研究提供理论和方法论支持。
