선행연구는연구 재원 할당 정책을 미리 평가할 방법을 ABM으로 구현했다. 지식 확산 시뮬레이션을 수행하자 연결선이 늘어날수록 지식 확산은 증가하나 그 속도는 감소했다. 다른 연구는 전문가 평가가 지식 확산을 방해함을 증명했으며, 지식 축적을 구현한 연구도 있다.
Ahweiler et al. (2015)는 복잡한 연구 재원 할당 정책을 수행하기 전에 미리 평가를 할 수 있는 방법을 ABM으로 구현하였다. 저자들은 유럽 연구 지원 프로그램을 대상으로 모델을 개발하여 지식 확산 시뮬레이션을 수행하였으며 이를 토대로 Horizon 2020의 대안 정책들을 제안하였다. 네트워크에서의 연결선의 수가 늘어날수록 지식 확산의 정도는 증가하나 지식 확산 속도가 감소하는 현상을 발견하였다. 이와 같은 패턴을 기초로 지식 확산을 조절할 수 있는 다양한 정책 구현이 가능할 것으로 예상했다. Sobkowicz (2015)는 논문 심사나 연구 과제 사업 심사에서 흔히 행해지는 전문가 심사 평가가 새로운 지식의 확산을 저해하고 파벌을 형성하고 논문이나 연구 과제 선정시 편향적인 결정을 하게 됨을 ABM으로 보였다. Zhuang et al. (2011)은 지식 확산과 갱신으로 구성된 지식 축적 현상을 다중 행위자 네트워크라는 ABM을 이용하여 구현하였다.