COVID-19病毒是全世界范围的突然爆发的公共性的卫生危机,防控疫情是世界各国政府和人民工作的重中之重。在新型冠状病毒传播过程中,复杂的人为因素和环境交互作用,使问题变得多变。计算机技术与多智能体建模可以用来探究新型冠状病毒传播时的人为因素和环境因素间复杂的交互和影响。用多智能体仿真可以模拟和预测新型冠状病毒在复杂性、非线性和交互性等多种影响因素下的状态反馈和变化过程。将新型冠状病毒传播系统中各类居民和医护人员等元素抽象为实体,根据各类居民和医护人员的真实特性,抽象出各类实体的属性和行为之后用智能体描述各个仿真实体,各类智能体根据自身的属性和行为规则交互作用和学习,以此自下而上地建立起一个基于不同年龄段的多智能体COVID-19传播仿真模型（Agent-Based Model,ABM）。因此本研究基于山西省太原市疫情期间真实病毒扩散数据构建了COVID-19病毒防控多智能体仿真模型。模型采用多智能体仿真建模技术抽象出政府智能体、医院智能体和健康者、潜伏者、发病者、被隔离者四类居民智能体的属性和行为,探究了新型冠状病毒在不同的年龄群体中感染的概率大小以及不同种类的居民智能体是如何进行状态转变的,通过状态转换确立了各类智能体的行为规则。模型还针对不同医疗条件、政府发布的防控措施进行仿真实验,得到不同年龄段居民的感染情况,探究了新冠病毒随着环境温度变化其传播变化的规律,仿真结果为疫情防控工作中各个年龄段居民行为和政府决策提供科决策提供科学支持。