Агафонов А.А., Пономарев А.В. Агентное моделирование коллективного принятия решений в малой группе: роль формального лидера // Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии, 2023, № 3. С.5-16.

Агеева А.Ф. Моделирование бюджетных процессов: агент-ориентированный подход // Искусственные общества. – 2023. – T. 18. – Выпуск 2.URL: https://artsoc.jes.su/s207751800025645-8-1/. DOI: 10.18254/S207751800025645-8.

Адволоткин Д.И., Верстак Г.А. Имитационное моделирование процесса транспортировки звеньев рельсошпальной решетки на путевых тележках // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». 2023. Т.18. №2. С.44-59. DOI: 10.37791/2687-0649-2023-18-2-44-59.

Акопов А.С. Моделирование и оптимизация стратегий принятия индивидуальных решений в много агентных социально-экономических системах с использованием машинного обучения // Бизнес-Информатика. 2023, Т. 17, № 2DOI: 10.17323/2587-814X.2023.2.7.19.

Акопов А.С., Бекларян Л.А. Агентное моделирование динамики взаимодействующих беспилотных автомобилей с использованием FLAME GPU // Программная инженерия. 2023. Том 14, № 3. С. 110-122. DOI: 10.17587/prin.14.110-122.

Ариун-Эрдэнэ Д., Очирбат Б., Ууганбаяр Б. Оценка воздействия крупных горнодобывающих проектов с использованием методологии системной динамики // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. 2023. № 1. С. 47-57.

Арский А.А. Агентное моделирование в управлении отраслевыми логистическими системами // Вестник Московского финансово-юридического университета (МФЮА). 2023. № 4. С.125-128. — Только в электронном виде. .

Бекжанова С.Е., Орунбеков М.Б., Сүлейменова Г.А. Имитационное моделирование железнодорожной линии с координатной системой интервального регулирования // Вестник КазАТК, № 3 (126), с.146-156. 2023. Казахстан. ISSN 2790-5802 (Online). DOI 10.52167/1609-1817.

Божко Л.М. Использование метода Монте-Карло в имитационном моделировании экономических систем // Сетевой электронный научный журнал «Интеллектуальные технологии на транспорте», №1, 2023. Санкт-Петербург. ФГБОУ ВО ПГУПС. С.38-42.

Бойко А.А., Евдокимова С.А., Новикова Т.П. Имитационное моделирование: виды и области применения // Новые аспекты моделирования систем и процессов : материалы Международной научно-практической конференции, Воронеж, 26 мая 2023 г. / отв. ред. В. К. Зольников, А. И. Заревич ; М-во науки и высшего образования РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ». – Воронеж, 2023. – 639 с. ISBN 978-5-7994-1066-7. С.18-26.
В работе рассматриваются виды имитационного моделирования, приводится обзор областей его применения для решения различных проблем.

Боровков А., Незамаева О., Болсуновская М., Елгина К., Гинцяк А., Бурлуцкая Ж. Поддержка принятия решений в социальной сфере на базе цифровой модели // Журнал исследований социальной политики. Том 21. № 4. 2023. С. 677-692. DOI: 10.17323/727-0634-2023-21-4-677-692.

Брусакова И.А.Имитационное моделирование бизнес-процессов для цифровых двойников // Петербургский экономический журнал: науч.-практ. рецензируемый журн. / Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. В. И. Ульянова (Ленина). СПб., 2023. № 1. С.51-61.

Бычков И.В., Феоктистов А.Г., Чекан М.А. Модель поведения агента микросети // Вычислительные технологии. 2023. Т. 28, № 6. С. 108-117. DOI: 10.25743/ICT.2023.28.6.010.

Воронцов И.А. Агент-ориентированная имитационная модель стохастических бартерных взаимодействий в среде AnyLogic // Искусственные общества. – 2023. –T. 18. – Выпуск 3. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800027094-2-1/. DOI:10.18254/S207751800027094-2.

Гаврилова М.В., Алешков А.М. Использование имитационного моделирования для оценки оснащенности лесопожарных формирований силами пожаротушения // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2023. № 1 (45). С. 60-65.
Представлена имитационная модель лесопожарных формирований для оценки оснащенности подразделений силами и средствами пожаротушения. Модель разработана в AnyLogic.

Гайкова Л.В. Прогнозирование продаж инновационного продукта на основе имитационного моделирования // Наука Красноярья. 2023. Т. 12, №1. С. 112-123. DOI: 10.12731/2070-7568-2023-12-1-112-123.
Рассматривается использование имитационного моделирования для прогнозирования продаж инновационного продукта, как одного из методов регулирования продаж в условиях цифровизации экономики.

Гайнанов Д.А., Мигранова Л.И. Агентные модели регионального рынка труда // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2023. № 5. С. 149-155.
В статье описан опыт авторов по разработке агентных моделей регионального рынка труда и сферы образования.

Гайсина А.Ш., Минязев А.И. Имитационная модель поведения выпускников учебных заведений среднего специального образования на рынке труда //Искусственные общества. – 2023. – T. 18. – Выпуск 2.URL: https://artsoc.jes.su/s207751800025572-8-1/. DOI: 10.18254/S207751800025572-8.

Гулин К.А., Дианов С.В., Алферьев Д.А., Дианов Д.С. Проблемы агент-ориентированного моделирования формирования эффективной территориальной сети лесных дорог // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2023. Т. 16, № 1. С. 68-84. DOI 10.15838/esc.2023.1.85.4.

Девятков Т.В., Девятков В.В., Габалин А.В. Применение имитационного моделирования при оперативном управлении сложными системами // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». 2023. Т.18. №2. С.60-72. DOI: 10.37791/2687-0649-2023-18-2-60-72.

Дианов С.В., Швецов А.Н., Дианов Д.С., Рапаков Г.Г. Среда формирования агент-ориентированных пространственно-распределенных систем // Вестник Череповецкого государственного университета. 2023. № 3 (114). С. 7-18. DOI 10.23859/1994-0637-2023-3-114-1.

Добровольская А.А. Исследование модели оценки загруженности инфраструктуры морского пассажирского порта с помощью моделей принятия решений при неопределенности // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2023. Т. 15. № 3. С. 537–548. DOI: 10.21821/2309-5180-2023-15-3-537-548.
Исследована современная ситуация, сформированная изменчивым влиянием внешней среды на взаимодействие систем «морской пассажирский порт – морская паромная / круизная компания», которая позволила сформировать новые задачи принятия решений при неопределенности по обоснованию инфраструктурных изменений.

Долгова О.И., Никитаева А.Ю. Имитационное моделирование бизнес-процессов промышленных компаний в условиях Индустрии 4.0 = Simulation modeling of business processes of industrial companies in the context of Industry 4.0 // (Цифровая экономика: теория и практика). — DOI 10.18721/JE.16402. Текст: электронный // π-Economy. 2023. С. 26-40. http://elib.spbstu.ru/dl/2/j23-360.pdf.

Ерохин В.А., Пушкарь О.Д. Дискретно-событийная имитационная модель внекорабельной деятельности космонавтов на поверхности Луны // Пилотируемые полеты в космос № 3(48). 2023. C.49-58.

Заболотнов Д.А., Матросова Е.В. Применение имитационного моделирования в программной среде AnyLogic для повышения эффективности управления продажами // Электронный научный журнал «Вектор экономики», №5, 2023. www.vectoreconomy.ru.
В работе показано преимущества применения имитационного моделирования в управлении продажами. Построена многоагентная модель средствами AnyLogic.

Зиновьев В.В., Кузнецов И.С., Николаев П.И., Стародубов А.Н. Имитационное моделирование роботизируемых технологий открытых и подземных горных работ. Горная промышленность. 2023, (S2). С.65-76.

Капитанов В.А., Осипова О.С., Максимова А.Ю. Модель социально-экономического расслоения общества на основе агентного подхода с учетом рангового обмена // Статистика и экономика. Т. 20. № 1. 2023. С.4-23.

Каратеев А.Ю. , Кизяковский Г.В. Идентичность в условиях современного цифрового общества: возможности агентного моделирования // Полилог/Polylogos.– 2023. T. 7. № 2. URL: https://polylogos-journal.ru/s258770110026409-1-1/. DOI:10.18254/S258770110026409-1.
В статье обсуждаются возможности применения агентного моделирования и, в частности, модифицированной модели «культурного распространения» Р. Аксельрода для изучения процессов формирования и трансформации идентичности.

Каримова Д., Хашимова Ч.С., Джураева Ш.Т. Имитационное моделирование объектов технических систем // Science and Innovation. 2023. Научная электронная библиотека «КиберЛенинка». Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/imitatsionnoe-modelirovanie-obektov-tehnicheskih-sistem (дата обращения: 04.05.2023).

Карпов О.Э., Субботин С.А., Замятин М.Н., Шишканов Д.В., Асташев П.Е., Прохорова Е.С. Имитационное моделирование деятельности современного многопрофильного медицинского учреждения // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова. 2018, № 6 (102). С.57-66.

Кизяковский Г.В., Каратеев А.Ю. Идентичность в условиях современного цифрового общества: возможности агентного моделирования // Полилог/Polylogos.– 2023. T. 7. № 2. URL: https://polylogos-journal.ru/s258770110026409-1-1/. DOI:10.18254/S258770110026409-1.
В статье обсуждаются возможности применения агентного моделирования и, в частности, модифицированной модели «культурного распространения» Р. Аксельрода для изучения процессов формирования и трансформации идентичности.

Клавсуц Д.А. Комплексное применение моделей системной динамики и агентного моделирования для принятия управленческих решений при внедрении инновационной технологии // Вестник СибГУТИ. 2023. Т. 17, № 2. С. 22-36. https://doi.org/10.55648/1998-6920-2023-17-2-22-36.
Предложен новый методический подход, направленный на развитие имитационных моделей системной динамики и агентного моделирования в условиях, когда предприятие внедряет инновационную запатентованную технологию на новых рынках. Модели реализованы в системе AnyLogic.

Ковалев М.А., Москвичев В.В. Имитационное моделирование процесса реализации риска аварии при проведении вскрышных работ на угольном разрезе // Безопасность техногенных и природных систем. 2023;7(4):40–54.

href="http://simulation.su/uploads/files/default/2023-kovaleva-saplina-kovalev-sidlyar-kazarin.pdf" target="_blank">Ковалева О.А., Саплина А.Б., Ковалев С.В., Сидляр М.Ю., Казарин И.С. Мультиагентное моделирование динамики развития городской среды // Вестник кибернетики. 2023. Т. 22, № 3. С. 32-42. DOI 10.35266/1999-7604-2023-3-32-42.
Предложена модель, предназначенная для реализации мультиагентного подхода и анализа динамических закономерностей развития городской среды с учетом индивидуальных свойств объектов системы и правил их взаимодействия.

Козлов Д.Ю., Кульшин А.В., Передельская Е.А., Сафьянова Т.В., Хворова Л.А. Имитационное моделирование процесса распространения вируса Varicella Zoster // Известия АлтГУ. Математика и механика. 2023. № 1 (129). С.106-112.

Козов А.В. Автоматизированное проектирование дискретно-событийной системы группового управления мобильными противопожарными роботами // Экстремальная робототехника. СПб, 2023. С. 65-70.

Козов А.В. Математическая модель дискретно-событийной системы группового управления мобильными роботами // Математические методы в технике и технологиях. Н. Новгород, 2023. С. 59-63.

Козов А.В., Мельникова М.В. Применение методов синтеза супервизора при проектировании дискретно-событийной системы группового управления мобильными роботами // Робототехника и техническая кибернетика. 2023. Т. 11, № 2. С. 110-117. DOI: 10.31776/RTCJ.11204.

Королев А.Л.Имитационное моделирование: клеточный автомат и агентное моделирование // Современные тенденции естественно-математического образования [Текст]: материалы XII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, 7 – 8 апреля 2023 года / Соликамский государственный педагогический институт (филиал) ФГАОУ ВО «ПГНИУ», Т. В. Рихтер, составление. – Соликамск: СГПИ; ООО «Типограф», 2023. – 97 с. ISBN 978-5-91252-178-2. C.30-38.
В статье рассматриваются задачи компьютерного моделирования развития популяций и развития эпидемии. Реализация моделей выполнена в среде MVS (Model Visio Studium).

Коткова Е.А., Матвеев А.В. Метод оценки эффективности организации эвакуации людей из общественного здания при пожаре с использованием агентно-ориентированного подхода // Инженерный вестник Дона. 2023. № 8. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n8y2023/8628 (дата обращения: 01.09.2023).

Коткова Е.А., Матвеев А.В., Нефедьев С.А., Таранцев А.А. Агентное моделирование процесса эвакуации людей при пожарах в зданиях: обзор подходов и исследований // Современные наукоемкие технологии, № 10, 2023. С.55-62.
В статье представлен обзор исследований, посвященных агентно-ориентированным моделям эвакуации. Выделены три класса поведенческих моделей принятия решений для отдельных агентов (на основе функциональных связей, на основе правил и комбинированные модели), а также два подхода к моделированию толпы (на основе ньютоновской механики и моделей движения жидкостей и газов).

Крючков Б.И., Долгов П.П. Имитационная математическая модель внекорабельной деятельности космонавтов на поверхности Марса // Пилотируемые полеты в космос. 2023. № 1(46). С. 61-73.

Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Семенов А.Д., Русинов И.В. Аналитическая симуляционная модель произвольной системы массового обслуживания // Научный журнал «Морские интеллектуальные технологии», № 1 часть 1, 2023. С. 278-281. DOI: 10.37220/MIT.2023.59.1.037.

Кузьмин Д.В., Багинова В.В., Краснобаев Д.А., Мусатов Д.В. Разработка имитационной дискретно-событийной модели транспортной инфраструктуры с использованием инструментов оптимизации // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Том 17. №2. С. 42-48.
В статье описан вариант имитационной дискретно-событийной модели работы транспортно-логистической инфраструктуры на примере автодорожного перекрестка. Моделирование выполнено в AnyLogic 8.

Ланцев Е.А., Доррер М.Г. Получение агентной имитационной модели из дискретно-событийного описания бизнес-процесса // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2013, 3(174). С. 44–52.

Лаптева Е.В., Лекарева Ю.С., Уманский С.С. Имитационное моделирование производственных процессов в среде FlexSim // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2023, Том 20, № 2 (128). С.16-23.

Левин С.Е., Тихонова А.С., Малина В.Р., Лоскутов Д.И., Рабинович О.А., Курпатов О.В. Составление оптимального расписания движения транспортных агентов в системе шахт с целью поддержания концентрации добываемой руды на входе обогатительного производства // Автоматизация в промышленности, 2023, №08.

Леонтьева К.А., Гебриал И.Е.З., Бурдина К.П., Бурцева С.А., Власкина А.С. К анализу политики перераспределения ресурса в управляемой системе массового обслуживания для нарезки сети 5G // В сборнике: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем. Материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, 2023. С. 82–86.

Липницкий Н.А., Огородников Р.Г., Устинова Я.В. Создание имитационной модели работы подземных усреднительных складов руды рудника сложноструктурных соляных месторождений // ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень, 2023;(1):142-158. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_1_0_142.

Маняшин А.В. Stamm – программа предварительной обработки данных и имитационного моделирования // Stamm – программа предварительной обработки данных и имитационного моделирования. 2023. URL: http://stamm.su (дата обращения: 16.03.2024).

Лютикова М.Н. Мультиагентная сеть управления группой автономных морских подвижных объектов // Научный журнал «Морские интеллектуальные технологии». 2023. № 2 часть 1, С. 144-154. DOI: 10.37220/MIT.2023.60.2.018.

Мельников А.М. Агентная имитационная модель цикла сна и бодрствования // Искусственные общества. – 2023. – T. 18. – Выпуск 2. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800024523-4-1/. DOI: 10.18254/S207751800024523-4.

Никишин К.И. Исследование и моделирование 5G сети и характеристик передачи в среде AnyLogic // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2023. Т. 16, № 3. С. 15-24. doi: 10.32603/2071-8985-2 023-16-3-15-24.

Новикова Т.П., Евдокимова С.А., Гоцуй У., Новиков А.И. Имитационная модель подбора акций при количественном инвестировании // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 3. С. 81-84.

Отмахова Ю.С., Девяткин Д.А., Усенко Н.И. Подходы к оценке развития и внедрения технологий компьютерного зрения в агропродовольственном комплексе на основе патентного ландшафта и агентного моделирования // Журнал «Информационное общество», № 1. 2023. С.28-40.
В работе представлены подходы к анализу и оценке цифровых технологий с применением агентного моделирования и методов построения научного и патентного ландшафта.

Поляков М.С., Кушников В.А., Богомолов А.С., Резчиков А.Ф. Модели системной динамики для анализа характеристик дорожно-транспортной системы России // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2023): Tруды XVI международной конференции. М.: ИПУ им. В.А. Трапезникова РАН. 2023. С. 1002-1012.

Равочкин Н.Н. Искусственные агенты социальных отношений // Искусственные общества. – 2023. – T. 18. – Выпуск 1. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800024813-3-1/. DOI: 10.18254/S207751800024813-3.

Родзин С.И., Боженюк А.В., Кравченко Ю.А., Родзина О.Н. Методы нечеткого многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации при чрезвычайных ситуациях // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 2 (232). С. 186-200. DOI: 10.18522/2311-3103-2023-2-186-200.

Росс Г.В., Конявский В.А. Моделирование процессов социальной самоорганизации интеллектуальных агентов // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». 2023. Т.18. №4. С.48-63. DOI: 10.37791/2687-0649-2023-18-4-48-63.

Рыжова П.А., Заревич А.И. Моделирование логистических систем в среде AnyLogic / Новые аспекты моделирования систем и процессов : материалы Международной научно-практической конференции, Воронеж, 26 мая 2023 г. / отв. ред. В. К. Зольников, А. И. Заревич ; М-во науки и высшего образования РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ». – Воронеж, 2023. – 639 с. ISBN 978-5-7994-1066-7. С.427-434.
В работе рассматриваются факторы, обуславливающие популярность использования логистического моделирования для решения актуальных задач, а также основные преимущества имитационного моделирования.

Скворцова Д. А., Чувильгин Е.Л., Смирнов А.В., Романов Н.О. Разработка гибридной имитационной модели сборочного цеха // Компьютерные исследования и моделирование. 2023. Т. 15. № 5. С. 1359-1379. DOI: 10.20537/2076-7633-2023-15-5-1359-1379.
В статье представлена гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы.

Словохотов Ю.Л., Новиков Д.А. Распределенный интеллект мультиагентных систем. Ч. 1. Основные характеристики и простейшие формы // Проблемы управления. 2023. № 5. С. 3-22.

Смирнов А.А., Кудрявцев А.М. Автоматизация формирования наборов размеченных данных в интересах машинного обучения на основе имитационного моделирования // «Экстремальная робототехника», международная научно-техническая конференция. Сборник тезисов 34-й Международной научно-технической конференции. – Санкт-Петербург: ООО «Типография Фурсова», 2023. – 306 с.: ил. С.149-152.

Соколов Д.А. Генезис методологии системно-динамического моделирования и перспективы ее применения для решения задач цифровизации корпоративного управления изменениями // Вестник университета. 2023. № 7. С. 71-80.

Сорокин Д.Э. DVCompute++ Sisulator: декомпозиция для дискретно-событийного моделирования // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». 2023. Т.18. №3. С.72-91. DOI: 10.37791/2687-0649-2023-18-3-72-91.

Табылов А., Суйеуова Н., Юсупов А., Рзаева К., Билашова Г. (2023). Математическое моделирование технологического взаимодействия морских и тыловых контейнерных терминалов // Вестник КазАТК, 126(3), С.106-116. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-126-3-106-116.

Тараник А.В., Лебедев С.Н., Литвиненко И.А., Байдин Г.В., Белова М.Г., Павленко О.Н., Бесова Е.В. Прогноз развития эпидемической ситуации COVID-19 в Москве в 2022-2023 годах // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 11, no.2, 2023. P.8-15.
Рассмотрено распространение COVID-19 в 2020-2022 годах в Москве и построен долгосрочный прогноз развития эпидемии до конца 2023 года. Описана модель распространения инфекции COVID-19 и способ построения прогноза. Основным инструментом построения стал вариант агентного моделирования.

Хисамутдинова Г.А., Санников И.А. Решение задач балансировки нагрузки производства в среде AnyLogic // Ученые записки УлГУ. Сер. Математика и информационные технологии. 2023, № 1, с. 165-170.
Рассматривается задача балансировки нагрузки производства авиационных деталей на примере механо-каркасного цеха с использованием имитационного моделирования в среде AnyLogic для анализа и нахождения узких мест.

Хроль Е.В., Уварова А.Г., Кужильный А.В. (2023). Разработка имитационных моделей с помощью AnyLogic // Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies, 3(4). С. 0119–0131.

Швецов А.Н., Дианов С.В., Дианов Д.С., Сидоренко К.Э., Зорин Д.А. Сервис-ориентированный подход к проектированию агент-ориентированных моделей оптимального пространственного размещения объектов инфраструктуры здравоохранения // Вестник Череповецкого государственного университета. 2023. № 1 (112). С. 79-99. DOI 10.23859/1994-0637-2023-1-112-6.

Шишов Н.В., Ломазов В.А., Ломазова В.И. Имитационное моделирование реализации компьютерной атаки с повышением привилегий пользователя системы электронного документооборота // Электронный научный журнал «Инженерный вестник Дона», №2 (2023). ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2023/8186.
Исследуется проблематика защиты системы документооборота органов государственного управления. Создана имитационная модель реализации целевой компьютерной атаки с учетом одновременного (протекающего с незначительным запаздыванием) реагирования средств защиты системы документооборота. Использован аппарат сетей Петри-Маркова.

Шкляев Д.О. Имитационное моделирование как инструмент обеспечения эффективности планирования цепочек поставок в нефтяной отрасли. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2023;8(3):179–185. https://doi.org/10.51890/2587-7399-2023-8-3-179-185.

Щирый А.О. Концепция современного курса по теоретическим основам компьютерного имитационного моделирования // Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. Вып. 7. С.656-658.
Обсуждаются проблемные вопросы создания курса по теоретическим основам имитационного моделирования. Предложено примерное содержание курса, включающее наряду с каноническими темами, такими как метод Монте-Карло и системы массового обслуживания, также новейшие подходы (мультиагентное моделирование). Рассмотрены основные стандарты в имитационном моделировании; обсуждается совместное использование имитационного моделирования и машинного обучения.