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/2021.01.01

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.

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.