Прогнозирование эпидемических процессов позволяет разработать и обосновать мероприятия по предупреждению распространения инфекционных болезней среди населения, а также ликвидировать негативные последствия, вызванных эпидемиями. Представляемая работа посвящена моделированию развития эпидемического процесса с использованием индивидуум-ориентированной модели, в которой моделирование осуществляется не на усредненном групповом, а на индивидуальном уровне с учетом персональных характеристик. Каждый индивидуум может находиться в одном из трех эпидемиологических состояний: восприимчивом (S), инфицированном (I) или выздоровевшем (R). Передача инфекции в популяции осуществляется от индивидуумов в состоянии I к индивидуумам в состоянии S. Инфицированные индивидуумы I после болезни меняют состояние на R и приобретают иммунитет. Иммунитет со временем ослабевает, и индивидуумы в состоянии R возвращаются в восприимчивое состояние S. Данная работа посвящена разработке и программной реализации алгоритма решения индивидуум-ориентированной модели, позволяющей исследовать динамику численности указанных групп популяции. Приводятся результаты, полученные при различных значениях параметров модели. Результаты, полученные с помощью индивидуум-ориентированного моделирования, сравниваются с результатами, полученными путем численного решения известной модели SIRS, представляющей собой систему обыкновенных дифференциальных уравнений. В качестве дальнейшей работы предполагается модификация используемой модели путем введения дополнительных групп индивидуумов, а также учета дополнительных индивидуальных параметров (в том числе возраста, пространственных координат, социальных контактов и др.). Для сокращения времени вычислений при исследовании распространения эпидемий в больших популяциях перспективным является распараллеливание алгоритма.