Актуальность. Полноценное изучение особенностей протекания эпидемии COVID-19 и принятие своевременных и эффективных мер требуют использования статистических моделей, которые способны прогнозировать влияние различных противоэпидемических мероприятий на динамику заболеваемости. В связи с этим представляется целесообразным применение агентных моделей, дающих возможность учитывать различные демографические факторы (например, возрастно-половой состав, социальную активность), ограничительные меры, лабораторные исследования и т.п. Кроме того, функционал такого моделирования также позволяет предусмотреть и влияние случайных факторов, которые обычно не учитываются в традиционно используемых модификациях SIR-моделей. Цель. Усовершенствование предложенной ранее агентной модели [23,24] для моделирования распространения COVID-19 в различных регионах Российской Федерации. На данном этапе произведено моделирование шести волн распространения COVID-19 в Нижегородской области как целого региона, а также в отдельных ее городах с учетом ограничительных мер и вакцинации населения. Материалы и методы. В данной работе представлено развитие ранее предложенной агентной модели с реализацией метода Монте-Карло для численного моделирования распространения COVID-19 с учетом тестирования и вакцинации населения. Статистический анализ выполнен в cреде MATLAB/GNU Octave. Мультицентровая версия модели позволяет более точно смоделировать динамику эпидемического процесса внутри одной области, когда нулевой пациент обычно прибывает в областной административный центр, после чего распространение инфекции за счет маятниковой миграции начинает захватывать периферию области. Результаты. Показано прикладное значение разработанной модели на примере анализа распространения инфекции в Нижегородской области. Смоделированная динамика суточного абсолютного прироста новых выявленных случаев и смертей от COVID-19 хорошо согласовывалась с данными официальной регистрации как для региона в целом, так и для отдельных районов и городов. Заключение. Результаты моделирования позволяют предположить, что фактическое количество заболеваний COVID-19 в 1,5–3,0 раза превышало число зарегистрированных случаев. С помощью разработанной модели также была дана оценка влиянию вакцинопрофилактики. Показано, что при тех же параметрах моделирования, но без вакцинации, третья и четвертая волны пандемии объединились бы в одну со значительным ростом заболеваемости, формированием естественного иммунитета и, как следствие, отсутствием дальнейших волн пандемии, но число смертей превысило бы реальное примерно в 9–10 раз.