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.

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.

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. Санкт-Петербургский ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

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. Санкт-Петербургский ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

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. Санкт-Петербургский ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

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. Санкт-Петербургский ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

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.

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. Санкт-Петербургский ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

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. Санкт-Петербургский ГЭУ «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина).

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.

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.



Яндекс.Метрика