個体ベースモデルは複雑で、多くの入力パラメータを調整する必要がありますが、モデルの制作者はこれらのパラメータの正確な値や受け入れ可能な範囲について十分な情報を持っていないことが一般的です。そのため、観測されたデータに合わせるために、さまざまなパラメータの組み合わせを試す必要が生じますが、全ての組み合わせを試すのは計算上不可能です。本研究では、進化的計算手法を用いたパラメータ推定を簡素化するRパッケージ「EvoPER」を提案しています。この手法は、シミュレーション結果と参照データセットとの偏差を最小化するための有効な方法を提供し、個体ベースモデルのパラメータ推定を容易にします。