Статьи 2018 года (А...Я)



Абд Эльрахим А.К., Шихин В.А. Решение по мультиагентному представлению субъектов в задачах оптимального управления микроэнергосистемой // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». Том 13. №1 (73). 2018. С. 121-127.

Алиев И.А. Модель системы обслуживания-запасания с разнотипными заявками // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.274-280.

Антонова В.М., Гречишкина Н.А., Кузнецов Н.А. Анализ результатов моделирования пассажиропотока станции метро в программе AnyLogic // Информационные процессы, Том 18, № 1, 2018. Стр. 35–39.

Баймухаметов Р.М., Кадыров Р.Р. Имитационное моделирование эвакуации при пожаре на химическом производстве // Труды Шестой всероссийской научной конференции «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений», 28-31 мая, 2018. Уфа-Ставрополь, С.129-133.
В статье представлено использование средств имитационного моделирования для имитации процесса эвакуации при пожаре на химическом производстве. Разработанная агентная модель эвакуации людей при пожаре, движущихся по заранее принятой схеме эвакуации на химическом производстве, создавалась в среде AnyLogic.

Белов В.С., Самаркин А.И. Дискретно-событийное моделирование работы регистратуры амбулаторно-поликлинического учреждения средствами Simulink&Simevents // «Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения» Труды XIII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2018. Т.13, часть 1. 550 с. Санкт-Петербург. C.224-232.
Рассматриваются подходы к исследованию процессов функционирования амбулаторно-поликлинических учреждений (АПУ) на основе вычислительных экспериментов с модельными отображениями предметной области. Основное внимание уделено вопросам имитационного моделирования работы регистратуры АПУ, в частности, в модельных средах – GPSS, IDEF, UML, SimEvents. Для исследования регистратуры, как типичного представителя систем массового обслуживания, применена система SimEvents.

Белошеева П.В., Литвинов В.Л. Исследование современных сред имитационного моделирования инфокоммуникационных сетей // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. VII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция; сб. науч. ст. в 4 т. / Под. ред. С. В. Бачевского; сост. А. Г. Владыко, Е. А. Аникевич. СПб. : СПбГУТ, 2018. Т. 2. 670 с. С.76-79.
Имитационное моделирование позволяет получать наглядную картину поведения системы, рассматривать различные варианты модели, отвечающие различным сторонам функционирования системы и возможным структурным преобразованиям, получать значения необходимых количественных характеристик.

Блюмин С.Л. Мультиагентно-мультикомандные системы в военном деле // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Брежнев Д.Ю., Допира Р.В., Судариков А.А. Методический подход к моделированию обеспечения сложных технических систем запасными частями // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С. 374–381. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2. 374–381.
В статье рассмотрен методический подход к построению модели многоуровневой системы обеспечения запасными частями сложных технических систем. Модель предназначена для обоснования количественного и номенклатурного составов комплектов зенитных частей, имущества и принадлежностей в условиях реализации требований к оперативности восстановления работоспособности образцов техники в составе системы.

Бронер В.И., Балдаев Р.А. Имитационное моделирование системы релейного управления запасами с кусочно-постоянными параметрами экспоненциальных распределений объемов поступления и потребления ресурса // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.295-299.

Быков Н.В., Товарнов М.С. Имитационное моделирование взаимодействия мобильного робота с возможностью вертикального перемещения с окружением // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.300-305.

Волоха Н.П. Агентное имитационное моделирование механизированных технологических процессов выращивания сахарной свеклы // Наукові доповіді НУБіП. України. № 3 (73), 2018.

Гаряев Н.А., Рыбина А.В. Имитационная модель материально-технического обеспечения // Научно-практический журнал «Системные технологии», №26, 2018. С.142–149.
В статье рассмотрен алгоритм имитационной модели материально-технического обеспечения строительных объектов на языке программирования JAVA. Модель решает проблему выбора рационального пути доставки стройматериалов на удаленный строительный объект по временным и стоимостным характеристикам, а также дает комплексную оценку по выбранным параметрам.

Горбунова А.В., Наумов В.А., Гайдамака Ю.В., Самуйлов К.Е. Модели ресурсных систем массового обслуживания и перспективы их развития // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Гордеев А.С., Мишин Б.С. Имитационная модель определения местоположения корневой системы плодовых растений // ISSN 0136-5835. Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2018. Том 24. № 1. С.58-65.
Предложена имитационная модель, позволяющая на основании данных с приемных датчиков определять координаты местоположения корневой системы растений. Разработаны алгоритм и математическая модель определения координат базовой метки, которые предполагают наличие трех приемных датчиков, блока генератора случайных величин для входных параметров. Представлена программа реализации алгоритма определения координат базовой метки в среде AnyLogic.

Гришакина Н.И., Зарецкая А.С. Теоретические аспекты имитационного моделирования // Современные технологии принятия решений в цифровой экономике : сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых / Юргинский технологический институт. Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2018. 341 с. ISBN 978-5-4387-0836-0. С.16-18.
Авторами используется имитационное моделирование для анализа экономических систем. При решении задач финансового анализа используются стохастические модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения.

Ефимушкина Н.В., Орлов С.П. Комплекс имитационных моделей вычислительных систем и сетей // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Загитова А.И., Кондратьева Н.В., Валеев С.С. Cистема поддержки жизненного цикла сложного технического объекта на основе агентных технологий // Вестник УГАТУ. 2018. Т. 22, № 2 (80). С. 113–121.
Рассматривается задача управления потоками информации, генерируемыми в процессе реализации различных этапов жизненного цикла сложного технического объекта, например, авиационного газотурбинного двигателя, на основе интеллектуальных агентов.

Зенюк Д.А., Фаллер Д.С. Имитационная модель институциональной коррупции // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Казак А.Н. Применение дискретно-событийного моделирования в гостиничной деятельности // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Клименко А.А., Самарская М.В. Щербаков С.М. Имитационная модель учебно-методической деятельности вуза // Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием. – Ростов-на-Дону: РГЭУ (РИНХ), 2018. – 500 с. ISBN 978-5-98615-321-6. С.364-372.
Внедрение в учебный процесс вузов государственных образовательных стандартов привело к росту трудозатрат. Для их оценки и минимизации построена совокупность визуальных и имитационных моделей. Использован метод автоматизированного синтеза имитационных моделей и система СИМ-UML. Получены оценки затрат труда в ручном и автоматизированном вариантах. Предложены рекомендации по автоматизации формирования учебно-методической документации в вузе.

Климентьев К.Е. Мультиагентное моделирование процессов распространения и взаимодействия инфицирующих сущностей // Программные продукты и системы / Software & Systems. 1 (31). 2018. С.72–78.
В статье рассматриваются основные подходы к мультиагентному моделированию процессов инфицирования, характерных для технических сетей и живой природы. Примерами таких процессов являются развитие эпидемий болезнетворных микроорганизмов среди живых существ, распространение компьютерных вирусов и червей, расширение лесных пожаров и т.п. Кратко обрисованы традиционные подходы к решению этой и смежной задач.

Козлова Л.П., Морозова Е.В., Козлова О.А. Имитационное моделирование процессов стеклотарного производства // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Комаров А.В., Петров А.Н., Сартори А.В. (2018) Модель комплексной оценки технологической готовности инновационных научно-технологических проектов // Экономика науки. Т. 4. № 1. С. 47–57.
Описана модель комплексной оценки технологической готовности инновационных научно-технологических проектов, являющаяся составной частью методики экспертной оценки проектов. Модель может быть использована как на этапе отбора заявок на финансирование проектов, так и для создания инструментов измерения уровня технологической готовности проектов в ходе их выполнения.

Кораблев Ю.А., Лосева Д.М. Разработка benchmark-модели перевернутого маятника для исследования отказоустойчивых систем управления в среде AnyLogic // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Краснов Ф.В., Докука С.В., Яворский Р.Э. Командообразования в научной деятельности: анализ подходов на основании имитационной модели для научно-технического центра в нефтегазовой отрасли // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162, vol. 6, no.1, 2018. P.17-24.
Авторы рассмотрели научную деятельность как коллективное, многокомпонентное действие и проанализировали методические основы командообразования для проведения научных исследований. Для проверки исследовательских вопросов был использован аппарат имитационного моделирования. Для калибровки имитационной модели были использованы открытые данные о результатах научной деятельности научно-технического центра Газпромнефть.

Краснов Ф.В., Докука С.В., Яворский Р.Э. Командообразования в научной деятельности: анализ подходов на основании имитационной модели для научно-технического центра в нефтегазовой отрасли // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162, vol. 6, no.1, 2018. С.17–24.
Авторы рассмотрели научную деятельность как коллективное, многокомпонентное действие и проанализировали методические основы командообразования для проведения научных исследований. Для проверки исследовательских вопросов использован аппарат имитационного моделирования. Авторы создали многоагентную имитационную модель процесса научной деятельности и провели ряд цифровых экспериментов. Для калибровки модели использованы открытые данные о результатах научной деятельности научно-технического центра Газпромнефть.

Кузнецов А.В. Краткий обзор многоагентных систем // Управление большими системами. Выпуск 71. С.6-44.
Представлен обзор различных областей применения многоагентных систем. Рассматриваются примеры многоагентных моделей разных типов в механике, биологии, транспорте, моделировании роя и строя роботов и в экономике.

Курочкин Л.М., Чуватов М.В., Глазунов В.В., Чернышев А.С. Сравнение результатов моделирования транспортных потоков сплошносредными и дискретно-событийным методами // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Кутузов О.И., Татарникова Т.М. К ускорению имитационного моделирования // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Логин Э.В., Канаев А.К. Модель транспортной сети связи как составляющая мультиагентной системы управления // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2018. Т. 10. № 2. С.34–42. doi 10.24411/2409-5419-2018-10039.
Целью работы является выявление взаимозависимостей между надежностными показателями функционирования транспортной сети на основе технологии Сarrier Ethernet и процессом функционирования подсистем управления и восстановления транспортной сети. Для создания модели выбран аппарат имитационного моделирования AnyLogic.

Логин Э.В., Муравцов А.А. Методика построения системы управления транспортной сетью связи // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №3. С. 69-74.

Маслобоев А.В. Мультиагентная технология информационной поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью // Информационно-технологический вестник. №2(16). 2018. С.92-102.
В работе представлены результаты исследований в области разработки прикладных мультиагентных систем поддержки принятия решений в сфере управления региональной безопасностью. Предложены модельный инструментарий и средства автоматизации деятельности участников процессов обеспечения региональной безопасности, взаимодействующих в единой информационной среде.

Маслобоев А.В., Путилов В.А. Технология и средства автоматизации имитационного моделирования процессов управления региональной безопасностью // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С.343-352. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2.343–352.
Работа посвящена созданию инструментария для решения задач информационной поддержки принятия решений в сфере управления региональной безопасностью. С этой целью разработан программный тренажерно-моделирующий комплекс информационной поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью.

Медведева М.А., Глумова Ю.Э. Методика построения концептуальной модели логистической системы на основе имитационного моделирования // Материалы IX Международной научно-технической конференции «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование» (ИУСМКМ-2018). – Донецк: ДонНТУ, 2018. – 290 с. С.78-82.
Современные высокотехнологичные коммерческие симуляторы являются весомым аналитическим инструментом, вобравшим в себя большой перечень информационных технологий, включая развитые графические оболочки с целью конструирования моделей и интерпретации результатов моделирования, а также мультимедийные средства и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени.

Пауль С.В., Назаров А.А. Анализ RQ-системы M/GI/GI/1/1 c вызываемыми заявками, ненадежным прибором и дообслуживанием прерванных заявок // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.139-145.

Перл И.А., Петрова М.М., Мулюкин А.А., Каленова О.В. Исполнение моделей системной динамики на основе непрерывного потока входных данных // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С.353-361. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2.353–361.
В статье описывается новый подход к расчету моделей системной динамики. Входными данными для работы модели является набор статических известных данных. В результате моделирования разработчик получает набор системных или событийных характеристик, вычисленных на базе входных параметров модели. Данный подход широко применяется в различных отраслях, однако не является единственным сценарием.

Пивень О.И. Имитационная модель для выбора оптимальных параметров функционирования транспортно-пересадочных узлов // Электронный научно-практический журнал «Молодежный научный вестник». Август 2018.
В статье рассматривается метод анализа ТПУ с помощью применения имитационной модели и выбор оптимальных параметров для стабильного функционирования ТПУ, приведен пример с разработанной имитационной моделью.

Пругло Л.С. Особенности построения когнитивной карты в изучении социального напряжения населения республики Коми // Коммуникации. Общество. Духовность – 2018 [Текст] : в 5 ч. : материалы XVIII Международной научно-практической конференции (26–27 апреля 2018 г.). Ч. 4 / под общ. ред. С. В. Шиловой. Ухта : УГТУ, 2018. 170 с. ISBN 978-5-906991-76-8. С.50-54.

Ружицкий Е., Коркин П.С. Имитационное моделирование в задаче о распределении инвестиционных ресурсов в организации // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал, Том 6, № 1.
Предлагаемая модель имитационного моделирования основывается на том, что используется представление системы в виде черного ящика. Определяются все входы и выходы для первого слоя модели, которые представляются в виде генераторов и терминаторов транзактов. Для второго слоя анализируются основные процессы, связанные с взаимодействием организации и ее контрагентов, то есть рассматриваются материальные, информационные и финансовые потоки. Управление финансовыми потоками осуществляется в третьем слое модели, в нем определена структура операций по счетам бухгалтерского учета на базе того, что есть договорные отношения предприятия и требования в налоговом законодательстве.

Рыжиков Ю.И. Многоканальные системы обслуживания с марковским нетерпением // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.125-131.

Рыжиков Ю.И. Расчет систем обслуживания с большим числом каналов // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.132-138.

Словохотов Ю.Л., Неретин И.С. К построению модульной модели распределенного интеллекта // Труды ИСП РАН, 2018, том 30, выпуск 3, С.341–362.
В работе предложена «модульная» модель интеллектуальной деятельности, включающая производство новой информации и пригодная для описания как индивидуального, так и распределенного интеллекта, перечислены возможные области ее использования. «Количественную оценку» эффективности распределенного интеллекта иллюстрирует компьютерная модель искусственной социальной системы; обсуждаются полученные результаты.

Станкевич Е.П. Использование сетей массового обслуживания с групповыми переходами требований в качестве моделей транспортных систем // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.151-155.

Теплякова Е.Д., Щербаков С.М. Совершенствование организации проведения профосмотров и диспансеризации в амбулаторных условиях на основе имитационного моделирования //Кубанский научный медицинский вестник. 2018, № 4 (153). С. 124-131.

Тимченко В.С. К вопросу о влиянии конфликтов интересов подразделений на доход пассажирской транспортной компании (автобусные перевозки) // Вестник транспорта Поволжья. – 2018. – № 4. – С. 59-65.

Тимченко В.С. О принципах разработки программного комплекса имитационного моделирования, состоящего из независимых имитационных моделей // Вестник транспорта Поволжья. – 2018. – № 2. – С. 50-55.

Тимченко В.С. О разработке имитационной модели определения «узких мест» на стыке различных видов транспорта // Материалы конференции «Политранспортные системы 2018». – 2018. – С. 227-228.

Тимченко В.С. Перспективы разработки интеллектуальной системы в нефтяной и газовой промышленности // Материалы конференции «Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России». – 2018. – С. 403.

Тимченко В.С., Ковалев К.Е. Перспективы применения виртуальной реальности на интеллектуальной основе систем имитационного моделирования в процессе повышения квалификации специалистов транспортного ВУЗа // Материалы конференции «Августин Бетанкур: от традиций к будущему инженерного образования». – 2018. – С. 208-212.

Тимченко В.С., Хомич Д.И. Система поддержки принятия решений при определении длительности отвлечения локомотивов для ремонта железнодорожного пути // Вестник транспорта Поволжья. – 2018. – № 1. – С. 30-36.

Труб И.И. Имитационное моделирование иерархических bitmap-индексов // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». Том 13. № 4 (76). 2018. С.53-67.
В статье рассмотрено построение имитационной модели для иерархических bitmap-индексов на языке С. Отдельное внимание уделено верификации модели путем сравнения с частными случаями известных аналитических решений.

Хабаров С.П. Моделирование Ethernet сетей в среде OMNeT++ INET framework // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 3. С. 462–472. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-3-462-472.
Рассмотрен один из возможных подходов к исследованию Ethernet сетей путем их имитационного моделирования в среде OMNeT++ с использованием фреймворка INET. Показана возможность исследования сетевых моделей, как в режиме пошагового выполнения, так и в режиме получения обобщенных статистических характеристик их работы.

Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н. Сравнение адаптивного и жесткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде AnyLogic // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С. 403–408. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2.403-408.

Шеремет И.А., Михайлов Д.М. Имитационное моделирование раскрытия информации в мобильных сетях сотовой связи, используемых в зонах локальных конфликтов // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Шермадини М.В. Агентное моделирование как современный метод исследования инновационных экономических систем // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2018. Том 8. № 7А. С. 135-142.
В статье рассматриваются методологические подходы в имитационном моделировании на основе агентного моделирования, ориентированного на решение практических проблем. В статье выявлены особенности применения агентного моделирования в общей схеме имитационного моделирования инновационных экономических систем, определена главная идея имитационного моделирования с помощью мультиагентного подхода.

Щетнева В.А., Лучанинов Д.В. Моделирование работы магазина сотовой связи «Мегафон» // Постулат. 2018. №1.
В статье рассмотрено имитационное моделирование работы регистратуры городской поликлиники на примере Биробиджана.



Официальные группы Общества в сети Интернет







Яндекс.Метрика