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.
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/2021.01.01Безpядин 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Жихарев А.Г., Маматов Р.А. Системно-объектный подход в контексте агентного моделирования // Научный результат. Информационные технологии. Т.6, №2, 2021. С.25-31.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.
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.
Молев А.А., Титов К.Д. Имитационная модель функционирования системы сверхширокополосной радиосвязи в условиях воздействия помех // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2021. №1. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.1.1.Разработана имитационная модель функционирования системы сверхширокополосной радиосвязи в условиях воздействия помех, основанная на представлении системы связи и источников радиопомех в виде совокупности кусочно-линейных агрегатов.
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.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.
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.
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.
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.
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.
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.