Articles 2021 (А...Я)

Акиншин А.А., Кузнецова О.И., Хачатрян Н.К. Агент-ориентированная модель «Интеллектуальная Россия» // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 44-ой Международной научной школы-семинара, г. Воронеж, 4 – 9 октября 2021 г. / под ред. д-ра экон. наук В.Г. Гребенникова, д-ра экон. наук И.Н. Щепиной. Воронеж : Изд-во «Истоки», 2021. 404 с. ISBN 978-5-4473-0320-4. С.39-43.

Акопов А.С., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л. Мультисекторная модель ограниченного соседства: сегрегация агентов и оптимизация характеристик среды // Математическое моделирование. 2021, Т. 33, № 11.

Акопов А.С., Хачатрян Н.К. Имитационная модель нефтеперерабатывающего предприятия со сложной схемой взаимодействия оборудования // Программная инженерия. 2021. Т. 12, № 6. С. 319-328.

Алексеев А.В. Методика инвариантной оценки качества и эффективности объектов морской техники и морской инфраструктуры // Морские интеллектуальные технологии. Marine intellectual technologies, No 1 (51), том 2, 2021, с. 60-67.

Алексеев А.В. Примеры реализации полимодельного квалиметрического метода системной оптимизации объектов морской техники и морской инфраструктуры // Морские интеллектуальные технологии. Marine intellectual technologies, No 2 (52), том 3, 2021, с. 69-81.

Аносова Т.С. Российский и зарубежный опыт агент-ориентированного моделирования межрегиональных цепочек создания стоимости // Балтийский экономический журнал, №1(33), март 2021 г., С.36-46.
Проведен обзор российского и зарубежного опыта применения агент-ориентированного моделирования для функционирования межрегиональных цепочек создания стоимости. Определены возможности агент-ориентированного моделирования и его отличия от других методов имитационного моделирования, а именно системной динамики и дискретно-событийного моделирования. Обоснована необходимость учета пространственного фактора при моделировании цепочек создания стоимости для корректного и объективного отображения взаимодействия агентов.

Апрышкин Д.С., Хазанович Г.Ш., Гутаревич В.О. Совершенствование программы технического обслуживания пассажирских лифтов на основе имитационного моделирования режимов их работы // Advanced Engineering Research. 2021. Т. 21. № 2. С. 171-183. DOI 10.23947/2687-1653-2021-21-2-171-183.

Асатрян М.Н., Герасимук Э.Р., Струков Д.Р., Шмыр И.С., Вехов А.О., Ершов И.Ф., Лабодин А.В., Ноздрачева А.В., Семененко Т.А., Народицкий Б.С., Пронин А.В. Разработка программных инструментов, основанных на мультиагентном моделировании и реализованных в геоинформационной системе нового поколения, для решения эпидемиологических задач // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2021, № 98(4), С.468-480. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-130.

Ахременко А.С., Петров А.П., Жеглов С.А. Как информационно-коммуникационные технологии меняют тренды в моделировании политических процессов: к агентному подходу // Политическая наука. 2021. № 1. С. 12-45. DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.01.01

Бахтизин А.Р., Макаров В.Л., Максаков А.А., Сушко Е.Д. (2021). Демографическая агент-ориентированная модель России и оценка ее применимости для решения практических управленческих задач // Искусственные общества. Т. 16. Вып. 2.

Безpядин Б.Э., Зарубина Е.Ю. Информационная модель управления аварийно-спасательными подразделениями при чрезвычайных ситуациях // Научный журнал «Пожарная и техносферная безопасность: проблемы и пути совершенствования», №2(9), 2021. С.45-48.
В статье рассматривается наиболее оптимальный вариант использования информационных моделей в чрезвычайных ситуациях. Приведены характеристики, особенности каждой из всевозможных систем имитационного моделирования.

Белотелов Н.В, Павлов С.А. Агентная модель культурных взаимодействий на неметризуемых хаусдорфовых пространствах // Математическое моделирование и численные методы, 2021, № 3, с. 105-119.

Бобков В.Н., Антипов В.И., Колмаков И.Б., Черных Е.А. Моделирование сценариев преодоления абсолютной монетарной бедности в России на основе концепции безусловного базового дохода // Уровень жизни населения регионов России. 2021. Том 17. №2. С. 204-215. DOI: 10.19181/lsprr.2021.17.2.4.

Бобков С.П., Астраханцева И.А., Волков В.С. Имитационное моделирование системы массового обслуживания с целью анализа ее работы // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение, 2021. № 3 (67). С. 58-62.

Бобков С.П., Астраханцева И.А., Галиаскаров Э.Г. Применение системного подхода при разработке математических моделей. Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2021. № 1 (65). С. 66-71. DOI:10.6060/snt.20216703.0008.

Болгарев Д.В., Борисов Д.Н. Моделирование деятельности медицинских организаций на эвакуационном направлении // Известия Российской Военно-медицинской академии. 2021. Т. 40. № 1. С. 59–64. DOI: https://doi.org/10.17816/rmmar64484.
Целью исследования являлось создание системы анализа и визуализации данных, используемых для оптимизации принятия решения о распределении сил и средств медицинской службы на эвакуационном направлении с применением имитационного моделирования. Моделирование осуществлялось в Anylogic. Имитационная модель дает возможность выводить информацию о нагрузке на отдельные подразделения или этапы, что позволяет оперативно оценить общую нагрузку на направление и принять решение о переброске сил и средств медицинской службы в более загруженный участок эвакуационного направления.

Бондаренко Ю.В., Щепина И.Н. Разработка имитационной модели влияния человеческого капитала на экономическое развитие региона в условиях цифровой экономики // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 44-ой Международной научной школы-семинара, г. Воронеж, 4 – 9 октября 2021 г. / под ред. д-ра экон. наук В.Г. Гребенникова, д-ра экон. наук И.Н. Щепиной. Воронеж : Изд-во «Истоки», 2021. 404 с. ISBN 978-5-4473-0320-4. С.303-307.

Вакушин А.А., Клебанов Б.И. Сравнительный анализ пакетов MATLAB.Stateflow/Simulink и AnyDynamics для построения имитационных моделей социальных систем // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 7. С. 18-23. URL: top-technologies.ru/ru/article/view?id=38748.

Веремчук Н.С. Об имитационном моделировании элементов дорожной сети // Перспективы науки. 2021. № 12. С. 38-41.

Вернигора Р., Малашкин В., Окороков А., Золотаревская О. Анализ эксплуатационной надежности железнодорожных станций на основе имитационного моделирования в AnyLogic // Інжиніринг криз та ризиків транспортних послуг = Crisis and Risk Engineering for Transport Services : зб. доповідей Міжнар. науково-метод. конф. (Маріуполь, 20–21 січня 2021 р.) / ДВНЗ «ПДТУ» [та ін.]. Маріуполь : ПДТУ, 2021. 639 с. С.138-141.
The report considers a simulation model of a railway station built in the AnyLogic based on the discrete-event paradigm. The station's model was used to evaluation measures aimed at improving the operational reliability of the plant and its elements.

Верзун Н.А., Колбанев М.О., Романова А.А. Имитационное моделирование информационного взаимодействия в кибертехнической системе // Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2021): Материалы XII Санкт-Петербургской межрегиональной конференции, Санкт-Петербург, 27-29 ноября 2021 года. Санкт-Петербург: Региональная общественная организация «Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления», 2021. С. 211-212.

Вивчарь Р.М., Птушкин А.И., Соколов Б.В. Риск-ориентированное управление созданием организационно-технических систем на основе использования имитационных моделей их функционирования // Вестник ВГУ, Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2021, № 2. С.17-31.
В статье предлагается методология построения и использования имитационных моделей при разработке системы риск-ориентированного управления созданием организационно-технических систем, функционирование и создание которых происходит в условиях неопределенности.

Влад А.И., Санникова Т.Е. Агентная модель динамики заболеваемости ОРВИ // Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ. Прикладная математика и информатика. Москва–Долгопрудный–Жуковский : МФТИ, 2021. С. 34-35.

Гайнанов Д.А., Минязев А.И. Управление поведением человека в мультиагентной системе рынков труда и образовательных услуг // Экономика труда. 2021. Т. 8. № 6. С. 615-630.

Гончарова А.Б., Виль М.Ю. Имитационное моделирование лечения онкологического заболевания с использованием приложения MATLAB SimBiology // Моделирование систем и процессов. 2021. Т. 14, № 3. С. 90-96. DOI: 10.12737/2219-0767-2021-14-3-90-96.

Григорьев С.Н., Долгов В.А., Леонов А.А. Имитационное моделирование производственных процессов с применением логик планового и ситуационного резервирования рабочих мест // Автоматизация. Современные технологии, 2021, № 1. С. 3-10.

Гринченко А.В., Коростелев А.А. Разработка модели обслуживания автомобилей на автозаправочной станции города Липецка в среде Anylogic // Научно-технический журнал «Мир транспорта и технологических машин», Орловский ГУ, № 1(72), 2021.
Представлены результаты обследования территории Липецк на предмет целесообразности размещения новой автозаправочной станции (АЗС). Разработанная в среде AnyLogic модель функционирования АЗС предоставляет сведения о величине спроса на различные виды топлива, интенсивности потока обслуживаемых на АЗС автомобилей.

Гулый И.М. Мультиагентная модель оценки эффектов внедрения цифровой платформы мультимодальных перевозок грузов в контейнерах // Креативная экономика. 2021. Том 15. № 12. С. 4883-4898. doi: 10.18334/ce.15.12.114108.

Долгова О.И., Крюков С.В. Имитационное моделирование бизнес-процессов сервисной поддержки продуктов эквайринга в программной среде Anylogic // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2021. Т. 14, № 6. С. 117-133. DOI: https://doi.org/10.18721/JE.14609.
Разработана модель деятельности отдела по сервисной поддержке продуктов эквайринга отделения банка в программной среде Anylogic на основе комплексного использования методов дискретно-событийного и агентного подходов.

Дрипта Р., Машкова А. Л., Неволин И. В., Ришемжит К. Агент-ориентированная модель взаимосвязи доступности продуктов питания и динамики распространения анемии // Искусственные общества. 2021. T. 16. Выпуск 1 [Электронный ресурс]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800013573-9-1/ Дата обращения дата обращения: 12.08.2021.

Евдокимова С.А. Исследование свойств имитационной модели процесса рассмотрения заявлений граждан // Труды Северо-Кавказского филиала Московского технического университета связи и информатики. 2021. № 2. С. 143-150.

Жарков М.Л., Казаков А.Л., Супруновский А.В., Павидис М.М. Моделирование крупнейшей в мире железнодорожной сортировочной станции с использованием теории массового обслуживания // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения, 2021. № 3 (51). С. 4–15. ISSN 2079-0392.

Жарков М.Л., Павидис М.М. Моделирование сортировочных станций железнодорожной сети методами теории массового обслуживания // Надежность. 2021. №3. С. 27-34. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-3-27-34.
Представлены решения по построению имитационных моделей железнодорожной станции на основе агентного подхода.

Жаров М.В. Исследование перспектив применения программных сред имитационного моделирования при разработке и оптимизации производств машиностроения // Автоматизация. Современные технологии. 2021, № 12. Том 75, с. 531-536. doi: 10.36652/0869-4931-2021-75-12-531-536.

Жаров М.В. Обзор программных средств имитационного моделирования для исследования технологий и производств машиностроения // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, Материаловедение. 2021. Том 23, № 4. с. 85-92. doi: 10.15593/2224-9877/2021.4.10.

Жихарев А.Г., Баскакова В.В., Лукинова О.Ю. Имитационное моделирование организационно-деловых процессов // Научный результат. Информационные технологии. Т.6, №4, 2021. – С. 34-40. DOI: 10.18413/2518-1092-2021-6-4-0-5.

Жихарев А.Г., Маматов Р.А. Системно-объектный подход в контексте агентного моделирования // Научный результат. Информационные технологии. Т.6, №2, 2021. С.25-31.

Исламов И.Я. Разработка имитационной модели с применением метода Монте-Карло // Инновации и инвестиции. 2021. № 11. С. 16-18.

Калачин С.В. Нечеткое моделирование восприимчивости человека к паническим ситуациям // Компьютерные исследования и моделирование. 2021. Т. 13, № 1. С. 203-218. DOI: 10.20537/2076-7633-2021-13-1-203-218.

Карпенко А.А. Имитационное моделирование эксплуатации морских транспортных средств с учетом ветро-волнового режима // Морские интеллектуальные технологии / Marine intellectual technologies, № 2, том 1, 2021 / № 2 part 1, 2021. С.191-199.
В работе описан алгоритм учета влияния ветро-волновых режимов морских участков на эксплуатацию морских транспортных судов. Алгоритм реализован на примере модели системы поставок сжиженного природного газа морским транспортом потребителям г. Мурманск. Реализация модели выполнена в системе AnyLogic.

Карпов В.Э., Сорокоумов П.С. К вопросу о моральных аспектах адаптивного поведения искусственных агентов // Искусственные общества, 2021. 16(2).

Карпов В.Э., Сорокоумов П.С. Нормы морали как адаптивный механизм для социума искусственных агентов // XIII международная конференция «Теоретическая и прикладная этика: Традиции и перспективы». СПб.: СПбГУ, 18-20 ноября 2021 г. С. 208-209.

Кислицын Е.В., Гогулин В.В. Имитационное моделирование экологической ситуации в мегаполисе // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2021. № 1. С. 92–106. doi:10.21685/2227-8486-2021-1-8.
На основе проведенного анализа существующих методик оценки экологической ситуации в городе были определены основные факторы, на нее влияющие: загрязнение от промышленных предприятий, от автотранспорта, наличие зеленых насаждений. Сконструирована имитационная модель, состоящая из шести структурных агентов и базового класса Main. Моделирование выполнено в системе AnyLogic 8.6.

Кислицын Е.В., Городничев В.В. Имитационное моделирование развития отдельных отраслей тяжелой промышленности // Бизнес-информатика. 2021. Т. 15. № 1. С. 59-77. DOI: 10.17323/2587-814X.2021.1.59.77.
Статья посвящена разработке и апробации имитационной модели развития отдельных отраслей экономики. В качестве объекта исследования выступает металлургическая отрасль, а также такие смежные отрасли, как добыча руд, машиностроение и производство готовых металлических изделий. Модель разработана в среде AnyLogic.

Колеганова Е.А., Хаймович А.И. Применение имитационного и нейросетевого моделирования для определения сроков выполнения новых заказов и снижения рисков производственной деятельности // Проблемы и перспективы развития двигателестроения. Самара: Самарский университет, 2021. С. 264-266.

Кудряшова Е.В., Крючков Г.Г., Провидонова Н.В. Имитационное моделирование социально-демографических процессов развития сельских территорий // АПК: Экономика, управление. – 2021. – № 4. – С. 81–87.

Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Семенов А.Д. Оценка времени доставки в сложных цепях поставки с помощью моделирования // Вестник Государственного университета морского и реч¬ного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2021. Т. 13. № 3. С. 372-383. DOI: 10.21821/2309-5180- 2021-13-3-372-383.

Лебедева Л.Н. Имитационное моделирование как инструмент эффективного управления цепочкой поставок // Научно-практический ежеквартальный сетевой журнал «Московский экономический журнал», № 5, 2021. С.436-441.
В работе описана разработка инструмента для сценарного анализа цепочки поставок, основанного на имитационной модели подсистемы сбыта компании, производящей продукты питания.

Мазуренко О.И. Обоснование использования дискретно-событийного имитационного моделирования для планирования работы грузовых фронтов морских угольных терминалов // Научное обозрение, № 2, 2021. С.11-15.
Статья посвящена вопросу обоснования использования методов дискретно-событийного имитационного моделирования при формировании методики планирования работы грузовых фронтов морских угольных терминалов. Дана оценка существующих видов и методов имита¬ционного моделирования. Моделирование выполнено в среде Anylogic.

Макаров А.А. Имитационное моделирование как основа решения учебно-практических задач в условиях высшей школы // Самара. 2021. С.157-163.
Статья посвящена проблеме использования методов имитационного моделирования в практике работы преподавателя высшей школы.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Цифровой завод: методы дискретно-событийного моделирования и оптимизации производственных характеристик // Журнал «Бизнес-информатика», Т. 15, № 2, 2021. С.7-20.

Маслобоев А.В., Путилов В.А. Системная динамика в управлении междисциплинарными проектами // Экономика. Информатика. 48 (3), 2021. С.552–563. DOI 10.52575/2687-0932-2021-48-3-552-563.
В работе рассматриваются вопросы применения метода системной динамики для анализа и моделирования процессов управления комплексными междисциплинарными проектами и программами.

Машкова А.Л. Создание населения в агент-ориентированной модели динамики распространения анемии // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 44-ой Международной научной школы-семинара, г. Воронеж, 4 – 9 октября 2021 г. / под ред. д-ра экон. наук В.Г. Гребенникова, д-ра экон. наук И.Н. Щепиной. Воронеж : Изд-во «Истоки», 2021. 404 с. ISBN 978-5-4473-0320-4. С.44-49.

Мишкуров П.Н., Рахмангулов А.Н. Особенности построения агентной имитационной модели железнодорожной станции // Современные проблемы транспортного комплекса России. 2021. Т.11. №1. С.29-40. https://doi.org/10.18503/2222-9396-2021-11-1-29-40.

Мунтян С., Судачевски В., Абабий В., Борозан О., Бордиян Д., Цуркан А. Коалиционная много-агентная система принятия решений на базе мембранных вычислений // Прикладні науково-технічні дослідження, Івано-Франківськ, Україна, 5-7 квітня 2021 року. С.43-45.

Нагоев З.В., Пшенокова И.А., Бжихатлов К.Ч., Канкулов С.А. Имитационная модель интеллектуальной системы управления схватом сельскохозяйственного манипулятора на основе обучения мультиагентных нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2021. № 4(102). С. 28-37.

Намиот Д.Е., Покусаев О.Н., Куприяновский В.П., Жабицкий М.Г. Цифровые двойники и системы дискретно событийного моделирования // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 9, no.2, 2021. С.70-75.
В работе рассматривается связь систем разработки дискретных имитационных моделей и цифровых двойников.

Никишечкин П.А., Ивашин С.С., Черненко В.Е. и др. Система имитационного моделирования PlantTwin как инструмент верификации производственных планов и поддержки принятия решений для повышения эффективности производства // Вестник машиностроения, 2021, № 3, с. 80-85. DOI: https://doi.org/10.36652/0042-4633-2021-3-80-85.

Никишин К.И. Моделирование беспроводной сенсорной сети с использованием OMNET++ // Вестник Рязанского гос. радиотехнического ун-та. 2021. № 78. С. 46–54.

Павлов А.С. Имитационная модель локальной сети со звездообразной топологией // Дни науки – 2021. 76-я научно-техническая конференция обучающихся СамГТУ: сб. тезисов докл. / Отв. ред. М. В. Ненашев. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2021. С. 24-26.

Петров М.Б., Серков Л.А., Кожов К.Б. Имитационная модель обоснования приоритетов развития железнодорожных связей между Уралом и Западной Сибирью // Научный журнал «Вестник Уральского государственного университета путей сообщения» (Вестник УрГУПС), Екатеринбург, № 4 (52), 2021 год. С.50-58.
В статье рассмотрена имитационная модель на основе агент-ориентированного подхода для изучения пропускной способности новой, проектируемой в настоящее время железнодорожной связи между Средним Уралом и югом Западной Сибири.

Покусаев О.Н., Намиот Д.Е., Чекмарев А.Е. Дискретно-событийное моделирование для системы метро // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 9, no.7, 2021. С.107-113.
В статье рассматривается система дискретно-событийного моделирования для пассажирских потоков метро. Вместо разыгрывания (эмуляции) входных потоков данных предлагается использовать имеющуюся историческую информацию о пассажиропотоках метро, которая представлена в форме так называемых матриц корреспонденции.

Пуха Г.П. Применение имитационного моделирования для оценки экономических показателей производственных процессов // Экосистема цифровой экономики / Сборник статей. СПб: СПбГЭУ, 2021. С. 85-94.

Пуха Г.П., Котомин М.А. Имитационное моделирование процесса деятельности объекта по предназначению с учетом целевых производственных и экономических показателей // Актуальные проблемы защиты и безопасности: Труды XXIV-ой Всероссийской научно-практической конференции РАРАН (31 марта – 3 апреля 2021 г.). Том 2. М: ФГБУ «РАРАН», 2021. С.322-329.

Рамазанов Р. Агентное моделирование в исследовании и прогнозировании социально-экономических систем и процессов // Экономика и математические методы. 2021. Т. 57. № 1. С. 19-32. DOI: 10.31857/S042473880010550-4.

Раменская А.В. О подходе к моделированию производственной программы комбикормового предприятия в условиях риска [Электронный ресурс] // Развитие и взаимодействие реального и финансового секторов экономики в условиях цифровой трансформации : материалы Междунар. науч.-практ. конф., 24-25 нояб. 2021 г., Оренбург / Оренбург. гос. ун-т [и др.] ; науч. ред. Ж. А. Ермакова. Электрон. дан. Оренбург : ОГУ, 2021. С. 547-554.

Рыжиков Ю.И., Уланов А.В. Численный метод расчета многоканальных систем массового обслуживания с потоком Парето // 2021. № 2. С. 1-11. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-2-1-11.
Предложен метод, позволяющий моделировать процесс обслуживания потока с распределением Парето. Представленный метод впервые позволяет получить аналитические выражения для вероятностно-временных характеристик многоканальных систем с входящим потоком, описываемым распределением Парето. Разработана реализующая вычисления программа на Фортране.

Светлов Н.М. Модель системной динамики региональных рынков зерна // Известия ТСХА, выпуск 3, 2021. С.88-105. DOI 10.26897/0021-342Х-2021-3-88-105.

Свистунова А.С., Хасанов Д.С. Повышение эффективности управления транспортными потоками мегаполиса на основе имитационного моделирования // Информатика, телекоммуникации и управление. Том 14, № 3, 2021. С. 33–42. DOI: 10.18721/JCSTCS.14303.
Рассмотрен алгоритм управления транспортными потоками. Описан процесс имитационного моделирования транспортного движения на перекрестке дорог в мегаполисе. Оптимизация полученной имитационной модели выполнена в системе Anylogic.

Сердюкова Е.В. Имитационное моделирование интегрированных энергетических систем: основные положения и иллюстрационный пример // Борисовские чтения: материалы III Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. 2021. С.62-66.

Смирнов А.П., Ивашиненко Е.А. Применение принципов имитационного моделирования среды AnyLogic к разработке физических моделей // Психолого-педагогические проблемы современного образования: пути и способы их решения: сборник материалов IV Международной научно-практической конференции, Дербент, 27 февраля 2021 года. Москва: ООО "Парнас"; 2021: 298-305.

Соколов, Б.В., Ушаков В.А. Динамическая модель и алгоритм управления приема, передачи и обработки информации в автоматизированной системе управления подвижными объектами // Технологические тренды и наукоемкая экономика: бизнес, отрасли, регионы : монография. СПб.: Астерион, 2021. С. 92-109.

Сохова З.Б., Редько В.Г. Агент-ориентированная модель сотрудничества автономных экономических агентов в конкурентной среде // Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 44-ой Международной научной школы-семинара, г. Воронеж, 4 – 9 октября 2021 г. / под ред. д-ра экон. наук В.Г. Гребенникова, д-ра экон. наук И.Н. Щепиной. Воронеж : Изд-во «Истоки», 2021. 404 с. ISBN 978-5-4473-0320-4. С.50-55.

Субботенко О.А., Ноздрачева Е.Д., Баженова А.Д., Бородкина В.Е. Моделирование социально - экономических процессов на основе системной динамики в интересах поддержки принятия управленческих решений // Информация и космос, №1, 2021. С.78-86.

Татарникова Т.М., Богданов П.Ю. Имитационная модель оценки срока службы интернета вещей в условиях атакующих воздействий, источающих энергию узлов // Программные продукты и системы. 2021. Т. 34. № 4. С. 564-571. DOI: 10.15827/0236-235X.136.564-571.

Тимошек Е.С., Маликова Т.Е. Аналитический обзор моделей и методов в управлении работой флота // Эксплуатация морского транспорта. 2021. № 4 (101). С. 38-51. DOI: 10.34046/ aumsuomtl01/7.

Удальцов Н.П. Кудрявцев А.М., Смирнов А.А. Методика построения имитационной модели радиоэлектронной обстановки на основе агентного подхода // Успехи современной радиоэлектроники. – 2021. – Т. 75, № 4. – С. 6-12.

Ушаков В.А. Модельно-алгоритмическое обеспечение оперативного оценивания и анализа показателей качества управления информационными процессами // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 8. С. 688-692. DOI: 10.17586/0021-3454-2021-64-8-688-692.

Ушаков В.А. Оценка робастности динамической модели управления информационными процессами в автоматизированной системе управления подвижными объектами // Научная сессия ТУСУР–2021: сборник избранных статей (Томск, 19–21 мая 2021 г.): в 3 частях. Томск: В-Спектр, 2021. Ч. 2. С. 176-179.

Ушаков В.А. Разработка статической модели управления структурной динамикой автоматизированной системы управления подвижными объектами // XLV Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королева и других выдающихся отечественных ученых – пионеров освоения космического пространства : сборник тезисов в 4 т. (Москва, 30 марта – 2 апреля 2021 г.). М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. Т. 3. С. 55-57.

Фялковский Е.Е. Использование имитационного моделирования для решения задач реинжиниринга бизнес-процессов в среде моделирования Anylogic // Прикладная математика и фундаментальная информатика. 2021. Т. 8. № 1. С. 67-75. DOI 10.25206/2311-4908-2021-8-1-67-75.

Хильченко Р.Г., Неугомонов С.Р. Компьютерная имитационная модель процесса функционирования малогабаритных разведывательных беспилотных летательных аппаратов с учетом возможного радиоэлектронного противодействия // 2021 год.
В среде MATLAB Simulink разработана имитационная модель процесса функционирования малогабаритных разведывательных беспилотных летательных аппаратов при выполнении ими разведывательных задач.

Чайка Ю.А., Мирончук А.А. Применение имитационного моделирования для эффективного управления работой транспортно-пересадочных узлов // Актуальные проблемы науки и техники. 2021. Материалы Всероссийской (национальной) научно-практической конференции. Ростов-на-Дону, 2021. С. 660-661.

Шиныкулова А.Б., Умбетов У. Имитационное моделирование систем массового обслуживания // Промышленный транспорт Казахстана. 2021. №2. С.243-251. ISSN 1814-5787.

Юргин И.В., Короткий А.А. Применение мультиагентного моделирования доставки грузов с использованием контейнеров-трансформеров // Мир транспорта и технологических машин. 2021. №3 (74). С.115-121.

Яркова О.Н. Труфанова А.В. Математическое моделирование характеристик эффективности производственной программы автотранспортного предприятия [Электронный ресурс] // Актуальные проблемы социально-экономического развития общества : сб. тр. по материалам III Нац. науч.-практ. конф., Керчь, 18 февраля 2021 г. / отв. ред. Е. П. Масюткин ; сост. Е. В. Корнеева, К. М. Зубрилин, В. К. Дуденко-Федорова. - Электрон. дан. Керчь : ФГБОУ ВО «Керченский государственный морской технологический университет», 2021. С. 114-120.

Яркова О.Н., Чудинова О.С. Инструментарий для моделирования динамики капитала финансовых организаций // Прикладная информатика. 2021. Т. 16. № 5. С. 48–65. DOI: 10.37791/2687-0649-2021-16-5-48-65.
Предложен алгоритм моделирования, который позволяет на основе данных о потоках денежных средств по разным видам договоров и доходностях (темпах роста) активов, представленных в форме статистических данных и/или характеристик моделей временных рядов, оценить в динамике денежный капитал финансовых организаций, собрать описательную статистику распределений финансовых ресурсов, исследовать «достаточность» средств компании для выполнения финансовых обязательств.