Статьи 2010 года



AbouRizk S.M. Role of simulation in construction engineering and management [Роль моделирования в строительстве и менеджменте] // Journal of Construction Engineering and Management 136 (10) (2010) 1140–1153.

Abrahamson D. (2010). A tempest in a teapot is but a drop in the ocean: action-objects in analogical mathematical reasoning // In K. Gomez, L. Lyons & J. Radinsky (Eds.) Learning in the Disciplines: Proceedings of the 9th International Conference of the Learning Sciences (ICLS 2010) (Vol. 1 [Full Papers], pp. 492-499). International Society of the Learning Sciences: Chicago, IL.

Aksyonov K.A., Bykov E.A., Smoliy E.F., Sufrygina E.M., Aksyonova O.P., Popov A.V. and others. BPsim.DSS – Intelligent Decision Support System based on Multi-agent Resource Conversion Processes: Development and Application Experience // Proceedings of the Second International Conference on Computational Intelligence, Modelling and Simulation (CIMSiM.2010). Bali, 2010. p. 137-142.
BPsim.DSS – интеллектуальная система поддержки принятия решений основанная на мультиагентном процессе преобразования ресурсов: Опыт разработки и применения.

Aksyonov K.A., Bykov E., Smoliy E., Sufrygina E., Aksyonova O., Wang Kai. Development and Application of Decision Support System BPsim.DSS // Proceedings of the IEEE 2010 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2010). Xuzhou, China, 2010. p.1207-1212.
Разработка и применение системы поддержки принятия решений BPsim.DSS.

Aksyonov K.A., Bykov E., Smoliy E., Sufrygina E., Skvortsov A. Intelligent decision support based on multi-agent simulation of resource conversion processes // Proceedings of the 11th International PhD Workshop on Systems and Control. A Young Generation Viewpoint. Veszprém, Hungary, 2010. p. 45-50.
Интеллектуальная поддержка принятия решений, основанная на мультиагентном имитационном моделировании процессов преобразования ресурсов.

Alexandrov V., Sikachev V. Airport Airspace Traffic Simulation Research System // Computer Data Analysis and Modeling, Complex Stochastic Data and Systems, Processing Of the Ninth International Conference, Minsk, Sept. 7–11, 2010, Volume 2 / Publ. Center of BSU, Minsk, 2010, p.88–91.

Antonova G.M. Application of pattern recognition methods in optimization-simulation // Proceedings of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis, New information technologies (PRIA-10-2010), Volume 1, «Politechnika», Sankt-Peterburg, 2010, p.67-68.

Antonova G.M. New algorithm for klystrons amplitude frequency characteristics optimizing // Proceedings of the IASTED International Conference «Automation, Control and Information Technology», Novosibirsk, Russia, 2010, p.217-222.

Banks J., Chwif L (2010). Estimating the implementation time for Discrete-Event Simulation model building. In: Proceedings of the Winter Simulation Conference, pp. 1774-1785.

Berryman M.J, Angus S.D. (2010). Software Tools for Analysis and Modelling of Complex Systems // In R. L. Dewar & F. Detering (Eds.) Complex Physical, Biophysical and Econophysical Systems: Proceedings of the 22nd Canberra International Physics Summer School. Sydney: World Scientific Publishing.

Bin Li, Wen-feng Li. Modeling and simulation of container terminal logistics systems using harvard architecture and agent-based computing // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.3396-3410.
As the highly complex logistics system, container terminal logistics systems (CTLS) play an increasingly important role in modern international logistics, and therefore their scheduling and decision-making process of much significance to the operation and competitiveness of harbors. In this paper, the handling, stacking and transportation in CTLS are regarded as a kind of generalized computing and compared with the working in general computer systems, whereupon the Harvard architecture and agent-based computing paradigm are fused to model the operational processing of CTLS, and the kernel thoughts in computer organization, architecture and operating system are introduced into CTLS to support and evaluate container terminal planning, scheduling and decision-making. A new agile, efficient and robust compound modeling and scheduling methodology for CTLS is obtained consequently. Finally a series of singlevessel simulations on handling and transportation are designed, implemented, performed, evaluated and analyzed, which validate the feasibility and creditability of the systematic methodology effectively.

Blikstein P., Wilensky U. (2010). MaterialSim: A constructionist agent-based modeling approach to engineering education // In M. J. Jacobson & P. Reimann, (Eds.), Designs for learning environments of the future: International perspectives from the learning sciences. New York: Springer.

Brito Robison Cris. A multiagent simulator for supporting logistic decisions of unloading petroleum ships in habors [Text] / Robison Cris Brito, Cesar Augusto Tacla, Valéria Ramos de Lúcia // Pesqui. Oper. – 2010. – Vol.30, nо.3. – P. 729-750.

Chu C.J., Weiner J., Maestre F.T., Wang Y.S., Morris C., Xiao S., Yuan J.L., Du G.Z., Wang G. 2010. Effects of positive interactions, competitive modes and abiotic stress on self thinning in simulated plant populations // Annals of Botany 106: 647-652.

Antonio Cimino, Francesco Longo, Giovanni Mirabelli A General Simulation Framework for Supply Chain Modeling:State of the Art and Case Study // IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 7, Issue 2, No 3, March 2010.

Cong R., Wei Y. (2010). Potential impact of (CET) carbon emissions trading on China’s power sector: A perspective from different allowance allocation options // Energy, 35, pp.3921-3931.

Davilia A.A., An G. (2010).An Agent Based Model of Liver Damage, Inflammation, and Repair: in Silico Translation of Cellular and Molecular Mechanisms to the Clinical Phenomena of Cirrhosis Using NetLogo // Oral Presentation for the 5th Annual Academic Surgical Congress, San Antonio, TX, February 5, 2010.

Davilia A.A., An G. (2010). An Agent Based Model of Liver Damage, Inflammation, and Repair: in Silico Translation of Cellular and Molecular Mechanisms to the Clinical Phenomena of Cirrhosis Using NetLogo // Journal of Surgical Research (ASC Abstracts Issue), 158(2):411.

Dehtyaruk N.T., Vidalko E.N. Design of work of the radioengineering systems taking into account the refusals // Вестник Национального технического университета Украины «КПИ». Серия – Радиотехника. Радиоаппаратура. - 2010. - №42. Р.87-93.
The system of the imitation design GPSS World is considered, with the purpose of design of work of the radioengineering systems taking into account the refusals. The radioengineering system is considered in this case, how the multichannel queuing system. Computation of middle employment of channels of service and middle employment of point of renewal is conducted.

Chandandeep S. Grewal, S. T. Enns, Paul Rogers. Dynamic adjustment of replenishment parameters using optimumseeking simulation // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1797-1808.
This paper addresses the use of discrete-event simulation and heuristic optimization to dynamically adjust the parameters within a continuous-review reorder point replenishment strategy. This dynamic adjustment helps to manage inventory and service levels in a simple supply chain environment with seasonal demand. A discrete-event simulation model of a capacitated supply chain is developed and a procedure to dynamically adjust the replenishment parameters based on re-optimization during different parts of the seasonal demand cycle is explained. The simulation logic and optimization procedure are described. Further, analysis of the impact on inventory is performed.

Hadzikadic M., Carmichael T., Curtin C. (2010). Complex Adaptive Systems and Game Theory: An Unlikely Union // Complexity. Vol 16, Issue 1, p.34.

Hamill L. (2010). Agent-Based Modelling: The Next 15 Years // Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS), 13 (4): 7.
This short note makes recommendations for the future direction of research in agent-based modelling (ABM). It is a personal view based on my experience as a policy adviser who has recently come to ABM. I suggest that to promote the use of ABM, the ABM community needs demonstrate the value of modelling to other social scientists by showing-by-doing and offering training projects; and to produce tools, guidance on good-practice and basic building blocks. Then the policy contexts most likely to benefit from ABM need to be identified along with any new data requirements, so that the usefulness of ABM can be demonstrated to policy analysts.

Heckbert S., Baynes T., Reeson A. Agent-based modeling in ecological economics // Annals of the New York Academy of Sciences. 2010. No. 1185. P. 39–53.

Holbert N., Penney L., Wilensky U. (2010). Bringing Constructionism to Action Gameplay // In J. Clayson & I. Kalas (Eds.), Proceedings of the Constructionism 2010 Conference. Paris, France, Aug 10-14.

Holbert N., Wilensky U. (2010). FormulaT Racing: Combining gaming culture and intuitive sense of mechanism for video game design // In K. Gomez & J. Radinsky (Ed.), Proceedings of the 9th International Conference of the Learning Sciences. Chicago, IL.

Izquierdo S.S., Izquierdo L.R., Vega-Redondo F. (2010). The Option to Leave: Conditional Dissociation in the Evolution of Cooperation // Journal of Theoretical Biology Volume 267, Issue 1, pp. 76–84.

Kahn K., Noble H. (2010). The Modelling4All Project -- A web-based modelling tool embedded in Web 2.0 // Paper presented at the Proceedings of Constructionism 2010, Paris, France.

David Kalasky, Michael Coffman, Melanie De Grano, Kevin Field. Simulation-based manpower planning with optimized scheduling in a distributed multi-user environment // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.3447-3459.
The Transportation Security Administration (TSA) staffs and operates over 450 airports in the US. TSA has been using simulation to determine staffing requirements since 2005 and has recently completed a refresh of their manpower planning and scheduling system. The objectives of the effort were to replace the GPSS simulation engine, optimizer and user-interface (UI) to take advantage of current network-based systems technologies. The previous system was distributed to the 200+ users as a stand alone application. This presented maintenance, security and performance issues, especially during the annual budgeting process. This paper focuses on the creation and integration of the simulation engine which was required to replicate and improve on the existing GPSS model accuracy and performance. Additional considerations included providing TSA an easy-to-use simulation platform to maintain the simulation engine, make model and data edits and expand the use of simulation technology within TSA.

Eelco van Asperen, Bram Borgman, Rommert Dekker. Evaluating container stacking rules using simulation // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1924-1933.
Container stacking rules are an important factor in container terminal efficiency. In this paper, we describe a discrete-event simulation model that has been used to evaluate online container stacking rules. We build on prior research and demonstrate that results obtained for smaller stacking areas are also valid for a larger stacking area. The use of information regarding container departure times (even if is imperfect) is shown to be more beneficial than the use of exchange categories. Stacking rules that take the workload of the automated stacking cranes into account outperform rules that do not. The experiments conducted with the simulation model show that it can capture the amount of detail required and that it is flexible enough to support the evaluation of the stacking rules.

Enrico Briano, Claudia Caballini, Pietro Giribone, Roberto Revetria. Using system dynamics for short life cycle supply chains evaluation // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1820-1832.
This work is part of an Italian National Research Project embracing different aspects of a short life-cycle products supply chains: its modeling, its resiliency and its competitiveness. In fact, this particular kind of products, like fashion goods, toys or electronic devices, have different characteristics compared with long-medium life cycle products and this implies a quite different management as well as competitiveness factors to take into account. Starting from the modeling of a supply chain of this kind, utilizing the Powersim Studio Software implementing the System Dynamics methodology, with the goal of showing its behavior under specific scenarios, some vulnerability causes have been considered in order to make the supply chain more resilient. Finally, the competitiveness dynamics between two companies producing short life cycle items has been modeled and analyzed.

Eskandari, H., Darayi, M., Geiger, D. Ch. Using Simulation Optimization as a Decision Support Tool for Supply Chain Coordination with Contracts // In Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference, IEEE, Inc., Baltimore, MD, USA, pp. 1306–1317.

EunSu Lee, Kambiz Farahmand. Simulation of a base stock inventory management system integrated with transportation strategies of a logistic network // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1934-1945.
A logistics network management system controlling the entire supply chain was designed to reduce the total cost and to achieve an efficient system. The interactions between inventory and transportation strategies in the logistics network are presented in this paper. Demand volumes and shipping sizes were simulated as part of a new conceptual model by using a discrete event simulation to minimize the total cost in the supply chain. The experiments indicate that the Full Truckload scenario leads to cost-efficiency and the larger demand size results in smaller cost per unit based on economies of scale. Considering the interaction effects, the demand size has a greater impact on the cost reduction than the shipping size.

Jansons V., Jurenoks V., Didenko K. Investigation of Economic Systems using Modelling Methods with Copula // The 13-th International Conference on Harbor Maritime Multimodal Logistics Modelling & Simulation HMS 2011, October 13–15, 2010, Fez, Morocco, p.1-6.

Juhani Heilala, Matti Maantila, Jari Montonen, Jarkko Sillanpää, Paula Järvinen, Tero Jokinen, Sauli Kivikunnas. Developing simulation-based decision support systems for customer-driven manufacturing operation planning // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.3363-3375.
Discrete-event simulation (DES) has mainly been used as a production system analysis tool to evaluate new production system concepts, layout and control logic. Recent developments have made DES models feasible for use in the day-to-day operational production and planning of manufacturing facilities. Operative simulation models provide manufacturers with the ability to evaluate the capacity of the system for new orders, unforeseen events such as equipment downtime, and changes in operations. A simulation based Decision Support System (DSS) can be used to help planners and schedulers organize production more efficiently in the turbulent global manufacturing. This paper presents the challenges for development and the efforts to overcome these challenges for the simulation-based DSS. The major challenges are: 1) data integration 2) automated simulation model creation and updates and 3) the visualization of results for interactive and effective decision making. A recent case study is also presented.

Kanna Miwa, Soemon Takakuwa. Optimization and analysis of staffing problems at a retail store // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1911-1923.
In this study, a simulation modeling procedure for a retail store was proposed to find the optimal number of clerks based on operation types, operation frequency, and staffing schedule. First, all required data for staffing problems were collected and work loading was performed during each 24-hour period. Then, integer programming was used to obtain an initial feasible solution. Finally, simulation experiments were performed together using OptQuest, and optimal solutions were obtained. The proposed procedure was applied to the actual case. It was found that the staffing problems can be solved easily and effectively.

Kim J-W. (2010). A Tag-Based Evolutionary Prisoner's Dilemma Game on Networks with Different Topologies // Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS), 13 (3): 2. (June 2010).

Kleczkowski A., Maharaj S. (2010). Stay at home, Wash Your Hands: Epidemic Dynamics with Awareness of Infection // In proceedings of the SCS Summer Computer Simulation Conference, Ottawa, July 2010.

Eugene Kopytov, Aivars Muravjovs Supply chain simulation in ExtendSim environment // Proceedings of the 10th International Conference «Reliability and Statistics in Transportation and Communication» (RelStat’10), 20–23 October 2010, Riga, Latvia, p. 447-456. ISBN 978-9984-818-34-4.
A stochastic single-product inventory control model for the chain «producer – wholesaler – customer» with two stages in ordering process is considered. The strategy of the first stage executed by customer is based on a model with fixed reorder point and fixed order quantity. The strategy of the second stage is realized by a wholesaler. It is assumed that producer supplies its production to wholesaler according fixed schedule. We have to take into account that the sum of total costs for goods ordering, holding and losses from deficit per time unit should be minimal. The considered models are realized using simulation method with the help of the package ExtendSim 8. The numerical examples of problem solving are presented in the paper.

Kotenko I. Agent-Based Modelling and Simulation of Network Cyber-Attacks and Cooperative Defence Mechanisms // Discrete Event Simulations, Sciyo, In-the, 2010, p. 223-246.

Kotenko I., Konovalov A., Shorov A. Agent-based Modeling and Simulation of Botnets and Botnet Defense // Conference on Cyber Conflict, CCD COE Publications, Tallinn, Estonia, 2010, p. 21-44.

Kotenko I., Konovalov A., Shorov A. Simulation of Botnets: Agent-based approach // Intelligent Distributed Computing IV. Studies in Computational Intelligence. Springer-Verlag, Volume 315. Proceedings of 4th International Symposium on Intelligent Distributed Computing - IDC'2010, September 16-18, 2010, Tangier, Morocco, Springer, p.247–252.

Kotenko I., Konovalov A., Shorov A. Agent-based Modeling and Simulation of Botnets and Botnet Defense // Conference on Cyber Conflict. Proceedings 2010 (ISBN 978-9949-9040-1-3), CCD COE Publications, Tallinn, Estonia, June 15-18, 2010, p.21-44.

Kurahashi C., An G. (2010). Examining the Spatial Dynamics of the Inflammatory Response with Topographical Metrics in an Agent-Based Computational Model of Inflammation and Healing // Journal of Surgical Research (ASC Abstracts Issue), 158(2):382.

Kurahashi C., An G. (2010). Examining the Spatial Dynamics of the Inflammatory Response with Topographical Metrics in an Agent-Based Computational Model of Inflammation and Healing // Oral Presentation for the 5th Annual Academic Surgical Congress, San Antonio, TX, February 5, 2010.

Kuznetsov A., Pogodin V., Spassky Y., Gleim V. Simulation as an integrated platform for container terminal development lifecycle in // The 7th International Mediterranian and Latin American Modeling Multiconference (October 13-15, 2010), Morocco, Fes, 2010, p.159-162.

Lerner R., Levy S.T., Wilensky U. (2010). Encouraging Collaborative Constructionism: Principles Behind the Modeling Commons // In J. Clayson & I. Kalas (Eds.), Proceedings of the Constructionism 2010 Conference. Paris, France, Aug 10-14.

Levy S.T., Wilensky U. (2010). Mining students' actions for understanding of complex systems: Students' explorations of gas models in the Connected Chemistry curriculum // Paper presented at AERA 2010, Denver, CO.
We investigate students’ inquiry actions in computer-based models of complex systems, studying whether and how they adapt to different mathematical regularities in the system; examining how these explorations may relate to prior knowledge and learning.

Lin Li, Karthik Sourirajan, Kaan Katircioglu. Empirical methods for two-echelon inventory management with service level constraints based on simulation-regression // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1846-1859.
We present a simulation-regression based method for obtaining inventory policies for a two-echelon distribution system with service level constraints. Our motivation comes from a wholesale distributor in the consumer products industry with thousands of products that have different cost, demand, and lead time characteristics. We need to obtain good inventory policies quickly so that supply chain managers can run and analyze multiple scenarios effectively in reasonable amount of time. While simulation-based optimization approaches can be used, the time required to solve the inventory problem for a large number of products is prohibitive. On the other hand, available quick approximations are not guaranteed to provide satisfactory solutions. Our approach involves sampling the universe of products with different problem parameters, obtaining their optimal inventory policies via simulation-based optimization and then using regression methods to characterize the inventory policy for similar products. We show that our method obtains near-optimal policies and is quite robust.

Lychkina Natalia, Kavtaradze Dmitri, Volkov Vladimir System Dynamics Simulation Modeling as the tool in Urban and Ecological Network Biodiversity Management -URBIO2010, International Conference on Urban Biodiversity and Design, 18 - 22 May, 2010. Kyoto, Japan.

Mario Marin, Luz Alba Andrade, Yanshen Zhu, Erwin Atencio, Carlos Boya. Supply chain and hybrid modeling: the panama canal operations and its salinity diffusion // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.2023-2033.
This paper deals with the simulation modeling of the service supply chain and the salinity and its diffusion in the Panama Canal. An operational supply chain model was created using discrete-event simulation. Once complete, a component based on differential equations was added to the model to investigate the intrusion of salt and the resulting salinity diffusion into the lakes of the canal. This component was implemented in the AnyLogic simulation modeling environment by taking advantage of the concept of hybrid modeling that is embedded in AnyLogic.

Maroulis S., Guimera R., Petry H., Stringer M., Gomez L., Amaral L., Wilensky U. (2010). A complex systems approach to Educational Policy Research // Science 1 October 2010: Vol. 330. no. 6000, pp. 38.

Martinez J. Methodology for conducting discrete-event simulation studies in construction engineering and management [Методика проведения исследований дискретного моделирования в строительстве и управлении] // Journal of Construction Engineering and Management 136 (1) (2010) 3–16.

Mastrangeli Massimo, Schmidt Martin and Lacasa Lucas (2010). The Roundtable: An Abstract Model of Conversation Dynamics // Journal of Artificial Societies and Social Simulation 13 (4) 2.

Monett D., Janisch R., Starroske S. (2010). NL-Analyzer: Enhancing Simulation Tools to Assist Multiagent Systems' Teaching // In K. Gomez & J. Radinsky (Ed.), In W. van der Hoek, G.A. Kaminka, Y. Lespérance, M. Luck, S. Sen (eds.), Proceedings of the Workshop Multi-Agent Systems for Education and Interactive Entertainment (MASEIE), 9th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, AAMAS 2010, pp. 1-6, Toronto, Canada.

Muis J. (2010). Simulating Political Stability and Change in the Netherlands (1998-2002): an Agent-Based Model of Party Competition with Media Effects Empirically Tested // Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS) 13 (2): 4 (March 2010).

Niazi M., Siddique Q., Hussain A., Kolberg M. (2010). Verification & Validation of an Agent-Based Forest Fire Simulation Model // Agent-Directed Simulation Symposium, SCS Spring Simulation Conference, April 2010, Orlando, FL.

North M.J., Macal C.M., St. Aubin J., Thimmapuram P., Bragen M., Hahn J., Karr J., Brigham N., Lacy M.E., Hampton D.: Multi-scale agent-based consumer market modeling // Complexity, 2010, 15(5):37-47.

Olson I., Horn M., Wilensky U. (2010). NetLogo Tango: Supporting Student Programming with Tangible Objects and Multi-Touch Displays // In K. Gomez & J. Radinsky (Ed.), Proceedings of the 9th International Conference of the Learning Sciences. Chicago, IL.

Olsen J., Jepsen M.R. (2010). HPV transmission and cost-effectiveness of introducing quadrivalent HPV vaccination in Denmark // International Journal of Technology Assessment in Health Care, 26(2).

Pluchino A., Rapisarda A., Garofalo C. (2010). Peter Principle Revisited: a Computational Study // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 389(3), pp.467-472.

Rezayan H., Delavar M.R., Frank A.U., Mansouri A. (2010). Spatial rules that generate urban patterns: Emergence of the power law in the distribution of axial line length // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volume 12, Issue 5, October 2010, pp.317-330.

Manuel D. Rossetti, Yisha Xiang. Simulating backlog and load building processes in a two-echelon inventory system // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1833-1845.
In this paper, we discuss the design and use of an object-oriented framework for simulating a two-echelon inventory system. We present how the framework can be used to simulate the backorder and load building queues at the warehouse level of the system. In addition, we describe the modeling options for the backorder processing for replenishment orders sent to the warehouse. Filled orders must then be consolidated into loads for shipping to the retailer level. The framework is built on a Java Simulation Library (JSL) and permits easy modeling and execution of simulation models. A set of experiments is performed to illustrate how queueing disciplines for the backorder and load building queues effect the lead-time experienced at the retailer level. In addition, we summarize future research efforts to model complex supply chains.

Marcelo Moretti Fioroni, Sydney Santos Cordeiro, Luiz Augusto G. Franzese, Luiz Francisco da Silva, Caio Eduardo Zanin, Vitor Luciano de Almeida Benevides, Jose Alexandre Sereno Quintans, Lucia Dini Pereira, Isac Reis de Santana, Paulo Savastano. Matching production planning and ship arrival scheduling by simulation // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1990-1997.
There are several challenges involving the representation of an ore loading port system using a simulation package. This kind of port handles bulk material, much more adequately represented by continuous flow than discrete flow, as in opposite to the case of a container-handling port. This paper addresses specifically the impact of meeting product mix requirements in the delivery and the ship arrival schedules. A methodto model this feature is presented. Also, the modeling approach of these aspects is presented, and the experimentation in the case of Porto do Aзu, located at Rio de Janeiro, is performed to check the method’s efficiency.

Mario Marin, Yanshen Zhu, Luz Alba Andrade, Erwin Atencio, Carlos Boya, Carlos Mendizabal Supply chain and hybrid modeling: the panama canal operations and its salinity diffusion // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.2023-2033.
This paper deals with the simulation modeling of the service supply chain and the salinity and its diffusion in the Panama Canal. An operational supply chain model was created using discrete-event simulation. Once complete, a component based on differential equations was added to the model to investigate the intrusion of salt and the resulting salinity diffusion into the lakes of the canal. This component was implemented in the AnyLogic simulation modeling environment by taking advantage of the concept of hybrid modeling that is embedded in AnyLogic.

Miao He, Jacqueline Morris, Tao Qin. Quantifying the value of RFID in air cargo handling process: a simulation approach // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1882-1889.
Air cargo customers demand deliveries in a timely manner because the cargo is usually high-value and/or perishable. Any delay at the airport may result in unmet customer demand, incur high inventory-in-transit cost and damage the quality of perishable commodities. Faced with these problems, an Asia-based airline has resorted to Radio Frequency Identification (RFID) to improve the efficiency of its air cargo handling process. Before implementation, we employ the simulation approach to quantify the benefits of RFID deployment. Our study shows that the RFID system can significantly reduce the total costs with the same timing, indicating that RFID technology is appropriate for the time-sensitive industrial and commercial practices.

Min Zeng, Malcolm Yoke Hean Low, Wen Jing Hsu, Shell Ying Huang, Fan Liu, Cho Aye Win. Automated stowage planning for large containerships with improved safety and stability // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1976-1989.
Stowage planning for container ships is a core activity of shipping lines. As the size of containership increases, generating a stowage plan with good safety and stability for a large containership becomes increasingly difficult. In this paper, we present an automated stowage planning system for large containerships which consists of three modules: the stowage plan generator, the safety and stability adjustment module, and the optimization engine. This paper focuses on the safety and stability adjustment module which resolves the stability issues of a stowage plan by adjusting the distribution of container weights by stowing containers in alternative feasible locations and fine-tuning stability parameters through adjusting the ballast in tanks onboard. Using shipping data for a large 7000 TEUs containership on a multi-port voyage, we demonstrate that our system can generate stowage plans with improved safety and stability compared to those generated by experienced planners.

Okolnishnikov V., Rudometov S., Zhuravlev S. Monitoring system development using simulation // Proc. of the of 2010 IEEE Region 8 International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering "SIBIRCON 2010". Russia, Irkutsk, July 11—15, 2010, volume II, pp. 736—739.

Okolnishnikov V., Rudometov S., Zhuravlev S. Simulation environment for industrial and transportation systems // Proc. of the International Conference on Modelling and Simulation in Prague, 25 June 2010, Czech Republic, pp. 337–340.

C. Dennis Pegden Advanced tutorial: overview of simulation world VIEWS // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.210-215.

C. Dennis Pegden, David T. Sturrock Introduction to SIMIO // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds.
This paper describes the modeling system – Simio, that is designed to simplify model building by promoting a modeling paradigm shift from the process orientation to an object orientation. Simio is a simulation modeling framework based on intelligent objects. The intelligent objects are built by modelers and then may be reused in multiple modeling projects. Although the Simio framework is focused on object-based modeling, it also supports a seamless use of multiple modeling paradigms including event, process, object, and agent-based modeling.

Peter Lendermann, Arnd Schirrmann, Boon Ping Gan, Helge Fromm, Nirupam Julka. Unlocking value from component exchange contracts in aviation using simulation-based optimization // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.2034-2045.
Motivated by the entry into service of new aircraft such as the Airbus A380 as well as the pressure to operate existing fleets at lower cost, not only in civil but also in military aviation, a new industry paradigm has emerged where MRO (Maintenance, Repair and Overhaul) service providers or OEMs (Original Equipment Manufacturers) supply spare parts to airline operators on a maintenance-by-the-hour basis. As a consequence, the associated logistics networks have reached unprecedented complexity: Component exchange commitments are now made to multiple operators, not only at their main bases but also at outstations. In this setting, the limitations of conventional Initial Provisioning methods can be overcome with high-fidelity simulation-based optimisation techniques. In particular, this paper discusses how value can be unlocked from new logistics policies for spare parts management in aviation.

Ricky Andriansyah, Pascal Etman, Jacobus Rooda. Aggregate modeling for flow time prediction of an end-of-aisle order picking workstation with overtaking // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.2070-2081.
An aggregate modeling methodology is proposed to predict flow time distributions of an end-of-aisle order picking workstation in parts-to-picker automated warehouses with overtaking. The proposed aggregate model uses as input an aggregated process time referred to as the effective process time in combination with overtaking distributions and decision probabilities, which we measure directly from product arrival and departure data. Experimental results show that the predicted flow time distributions are accurate, with prediction errors of the flow time mean and squared coefficient of variation less than 4% and 9%, respectively. As a case study, we use data collected from a real, operating warehouse and show that the predicted flow time distributions resemble the flow time distributions measured from the data.

Rudometov S.V. Workflow for Rapid Simulation of Complex Distribution Centers // International Conference on Modelling and Simulation, Prague, Czech Republic, 2010, p.374–377.

Russell E., Buzby C., Wilensky U. (2010). Watershed Modeling For Education // Paper presented at the First International Conference for Geospatial Research & Application, Washington, DC.

Tom Sandeman, Chris Fricke, Peter Bodon, Chris Stanford. Integrating optimization and simulation - a comparison of two case studies in mine planning // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1898-1910.
This paper describes the benefits of integrating optimization formulations within simulation models. Two different case studies in mining are presented, both requiring a blending optimization. The primary problem at hand is to model a complex supply chain involving blending of multiple inputs to produce a number of potential products for customers. The first approach involves solving an optimization model to produce a long term plan, then simulating this plan over time without the ability to change the plan as time progresses. The second approach involves a more integrated system where multiple instances of an optimization model are run throughout the simulation using updated inputs. A description of the problem is supplied, providing the need for both optimization and simulation, and then the two case studies are compared to show the benefits of integrating the optimization within the simulation model.

Mihails Savrasovs The application of a discrete rate approach to traffic flow simulation // Proceedings of the 10th International Conference «Reliability and Statistics in Transportation and Communication» (RelStat’10), 20–23 October 2010, Riga, Latvia, p. 433-439. ISBN 978-9984-818-34-4.
The main goal of this paper is to present examples of the application of the discrete rate approach of ExtendSim simulation software for traffic flow simulation. A literature survey has shown that the discrete rate approach is mainly used in logistics, but not in the area of transport area. So the tasks of this paper are to present the main techniques of model implementation using a discrete rate approach and to apply this approach to traffic flow simulation.

Seal J.B., Alverdy J.C., An G. (2010). Mechanistic Computational Representation of Iron Metabolism in the Gut Milieu // Oral Presentation for the 5th Annual Academic Surgical Congress, San Antonio, TX, February 3, 2010.

Seal J.B., Alverdy J.C., Zaborina O., Zaborin A., Babrowski T., Romanowski K., An G. (2010). Computational mechanistic representation of phosphate sensing and virulence activation in Pseudomonas aeruginosa in the gut milieu // Poster Presentation for the 39th Annual Critical Care Congress of the Society of Critical Care Medicine, Miami, FL, January 11, 2010.

Sengupta P., Wilensky U. (2010). Balancing Electrons & Learning Electricity in 5th Grade: Emergence, Electric Current and Multi- Agent Based Models // Cognition and Instruction.

Sheth K.R., An G. (2010). In Silico Translation of Cellular and Molecular Mechanisms to Clinical Phenomena in Atheroma Development with an Agent Based Model // Journal of Surgical Research (ASC Abstracts Issue), 158(2):382-3.

Sheth K.R., An G. (2010). In Silico Translation of Cellular and Molecular Mechanisms to Clinical Phenomena in Atheroma Development with an Agent Based Model // Oral Presentation for the 5th Annual Academic Surgical Congress, San Antonio, TX, February 5, 2010.

Skribans Valerijs. Investments model development with the system dynamic method (Создание модели инвестиций методом системной динамики) // ISSN 1648-9098. Ekonomika ir vadyba: aktualijos ir perspektyvos. 2010. 2 (18). P.104–114.
In the paper the model of macroeconomic turnover and its possibilities for investments modelling are shown. The model consists of four blocks: in the first the theoretical model is described. In the second the model is reflected in accordance with the requirements of system dynamics method, there are shown included influences, intercommunications and equalizations. The third block examines demand and supply model for capital and investments. The fourth part complements previous parts, describes additional indexes.

Sokolov B.V., Ivanov D., Fridman A. Situational Modelling for Structural Dynamics Control of Industry-Business Processes and Supply Chains // Intelligent Systems: From Theory to Practice / Vassil Sgurev, Mincho Hadjiski, Janusz Kacprzyk (Eds.). — London: Springer, 2010.

Sokolov B.V., Pyattaev A., Andreev S., Vinel A. Client relay simulation model for centralized wireless networks // Proceedings of the 7th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation, September 6–10, 2010, Prague, Czech Republic [CD]. Prague: Czech Technical University, 2010.

Sokolov B.V., Tsivirko E., Vinel A. Overview of broadband wireless access technologies and stochastic models for their performance evaluation // In the Proc. 9th International Conference “Computer Data Analysis and Modeling”, September, 7-11, Minsk, Belarus, 2010.

Steinhauer D GeneSim - Development of a generic data model for production simulation in shipbuilding // 9th Int. Conf. on Computer Applications and Information Technology in the Maritime Industries (COMPIT), Gubbio. 2010.

Steinhauer D. Simulation of outfitting processes // European Conf. on Production Technology in Shipbuilding ECPTS, Rostock, 2010. pp.12-19.

Stepantsov M.E. On calibrating the dynamic model of a transport network // Труды Третьей международной конференции «Математическое моделирование социальной и экономической динамики» (MMSED-2010). 23–25 июня 2010 года. — М.: ЛЕНАНД, 2010. — С. 247–251.

Stonedahl F., Rand W., Wilensky U. (2010). Evolving Viral Marketing Strategies // Proceedings of the 12th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation. Portland, OR.

Stonedahl F., Rand W., Wilensky U. (2010). Evolving Viral Marketing Strategies // Proceedings of the 12th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation. Portland, OR.

Stonedahl F., Wilensky U. (2010). Evolutionary Robustness Checking in the Artificial Anasazi Model // Proceedings of the AAAI Fall Symposium on Complex Adaptive Systems: Resilience, Robustness, and Evolvability. November 11-13, 2010. Arlington, VA.

Stonedahl F., Wilensky U. (2010). Finding Forms of Flocking: Evolutionary Search in ABM Parameter-Spaces // Proceedings of the MABS workshop at the Ninth International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Toronto, Canada.

David T. Sturrock, C. Dennis Pegden Recent innovations in Simio // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.21-31.
This paper briefly describes Simio simulation software, a simulation modeling framework based on intelligent objects. It then describes a few of the many recent enhancements and innovations including SMORE charts that allow unprecedented insight into your simulation output and sophisticated built-in experimentation that incorporates multi-processor support and optimization.

Suhadolnik N., Galimberti J., Da Silva S. (2010). Robot traders can prevent extreme events in complex stock markets // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 389(22): 5182-5192.

Thiele J.C., Grimm V. (2010). NetLogo meets R: Linking agent-based models with a toolbox for their analysis // Environmental Modeling and Software. 25(8), pp.972-974.

Valbuena D., Verburg P.H., Veldkamp A., Bregt A.K., Ligtenberg A. (2010). Effects of farmers' decisions on the landscape structure of a Dutch rural region: An agent-based approach // Landscape and Urban Planning. 97(2), pp.98-110.

Vanina G. Cafaro, Diego C. Cafaro, Carlos A. Mendez, Jaime Cerda. Oil-derivatives pipeline logistics using discrete-event simulation // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.2101-2113.
The management of oil-product pipelines represents a critical task in the daily operation of petroleum supply chains. Efficient computational tools are needed to perform this activity in a reliable and costeffective manner. This work presents a novel discrete event simulation system developed on Arena® for the detailed scheduling of a multiproduct pipeline consisting of a sequence of pipes that connect a single input station to several receiving terminals. The pipeline is modeled as a non-traditional multi-server queuing system involving a number of servers at every pipe-end that perform their tasks in a synchronized manner. Based on priority rules, the model decides which server should dispatch the entity waiting for service to the associated depot. Each priority rule can lead to a different delivery schedule, which is evaluated by using several criteria. Combined with optimization tools, the proposed simulation technique permits to easily manage real-world pipelines operations with low computational effort.

Vasileva, S. Modeling of Primary Copy Two-Version Two Phase Locking. // Proceedings of the IV International Conference on Information Systems and GRID Technologies, 28-29 May 2010, Sofia, Bulgaria, organized by University of Sofia «St. Kliment Ohridski» and BulAIS - Bulgarian Chapter of AIS, St. Kliment Ohridski University Press, Sofia, Bulgaria, pp. 79-91. Available at: link

Vasileva, S. An algorithm for deadlock avoiding in distributed database management systems. // Journal of the Technical University Sofia, branch Plovdiv. «Fundamental Sciences and Applications», Vol. 16(1), International Conference Engineering, Technologies and Systems TechSys 2011, pp.377-382, (In Bulgaria) Available at: link.

Vasileva, S. Analysis of performance in distributed databases managed by two-version two-phase locking algorithms. // Proceedings of the International Conference Automatics and Informatics’10, 3 – 7 October 2010, Sofia, Bulgaria, pp. I-257 – I-260.

Pavel Vik, Luis Dias, Guilherme Pereira, José Oliveira, Ricardo Abreu Using Simio for the specification of an integrated automated weighing solution in a cement plant // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1534-1546.
This paper focuses on the use of a discrete simulation tool (SIMIO) in the logistic system design of a cement plant. This research project specifies a proposal of using Discrete Event Simulation (DES) and innovative logistic methods for the correct specification of an integrated weighing solution in a cement plant. This specification will then help the design phase of the whole plant and will contribute for the rationalization of the use of cement plant resources. The proposed monitoring weighing system (Cachapuz - SLV Cement) together with the simulation model will evaluate different scenarios as far as the logistic system is concerned and will support important decisions in the design phase of a cement plant, contributing to the best use of the best set of resources.

Wagh A., Wilensky U. (2010). Agent-based and aggregate level reasoning elicited by problem scenarios and an agent-based model // Poster presented at the annual meeting of the American Education Research Association, Denver, CO, April 30-May 4.

Wandling M., An G. (2010). Multi-Scale Dynamic Knowledge Representation of Pulmonary Inflammation with an Agent-Based Model: from Gene Regulation to Clinical Phenomenon // Journal of Surgical Research (ASC Abstracts Issue), 158(2):381.

Wandling M., An G. (2010). Multi-Scale Dynamic Knowledge Representation of Pulmonary Inflammation with an Agent-Based Model: from Gene Regulation to Clinical Phenomenon // Oral Presentation for the 5th Annual Academic Surgical Congress, San Antonio, TX, February 5, 2010.

Wilensky U., Novak M. (2010). Understanding evolution as an emergent process: learning with agent-based models of evolutionary dynamics // In R.S. Taylor & M. Ferrari (Eds.), Epistemology and Science Education: Understanding the Evolution vs. Intelligent Design Controversy. New York: Routledge.

Wilensky U., Papert S. (2010). Restructurations: Reformulations of Knowledge Disciplines through new representational forms // In J. Clayson & I. Kallas (Eds.), Proceedings of the Constructionism 2010 Conference. Paris, France.

Wilkerson-Jerde M., Wilensky U. (2010). NetLogo HotLink Replay: A Tool for Exploring, Analyzing and Interpreting Mathematical Change in Complex Systems // Poster to be presented at ICLS 2010, Chicago, IL, Jun 29 - Jul 2.

Wilkerson-Jerde M., Wilensky U. (2010). Qualitative Calculus of Systems: Exploring Students' Understanding of Rate of Change and Accumulation in Multiagent Systems // Paper accepted for presentation at AERA 2010, Denver, CO.

Wilkerson-Jerde M., Wilensky U. (2010). Restructuring Change, Interpreting Changes:The DeltaTick Modeling and Analysis Toolkit // Paper to be presented at Constructionism 2010, Paris.

Wilkerson-Jerde M., Wilensky U. (2010). Seeing Change in the World from Different Levels: Understanding the Mathematics of Complex Systems // In M. Jacobson (Org.), U. Wilensky (Chair), and Peter Reimann (Discussant), Learning about Complexity and Beyond: Theoretical and Methodological Implications for the Learning Sciences. To be presented at ICLS 2010, Chicago, IL, Jun 29 - Jul 2.

Yan Liu, Soemon Takakuwa. Enhancing simulation as a decision-making support tool for a crossdocking center in a dynamic retail-distribution environment // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.2089-2100.
To ensure just-in-time shipments from a general non-automated retail-cross-docking center, different items must be handled efficiently by different processes despite the many inbound shipments and frequent demand orders from retail stores. In this paper, a systematic and flexible procedure is proposed that efficiently provides critical decision-making support to logistics managers to help them understand and validate the material handling operation at a real retail-cross-docking center. The proposed procedure considers dynamic logistics operation information, such as inbound schedules of suppliers, demand data from retail-chain stores, and individual operator schedules. This detailed data is required for the performance of simulation. In addition, the procedure is applied to an actual non-automated retail-cross-docking center to confirm its effectiveness. Furthermore, the proposed method was found to be both practical and powerful in assisting logistics managers with their continuous decision-making efforts.

Yang C.K., Wilensky U. (2010). Reinterpreting school effects from the bottom up: Merging statistical analysis and a complex systems perspective // Poster presented at the Constructionism conference. Paris, France. August 16-20, 2010.

Yuerong Chen, Shengyong Wang. Investigating the impacts of dynamic pricing and price-sensitive demand on an inventory system in the presence of supply disruptions // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.1809-1819.
Supply disruptions have attracted a lot of attention due to the huge detriments they might cause. Supply disruptions have various forms, including machine breakdowns and natural disasters. As an effective marketing tool, dynamic pricing has been helping sellers enhance their profits. In addition, price-dependent demand is common in practice. This paper studies a single-product inventory system that consists of a supplier, a retailer, and customers. The supplier is subject to disruptions. The retailer adopts a periodic review inventory policy, under which an appropriate inventory replenishment order is sent to the supplier every a fixed period of time. Price is adjusted according to inventory level at each inventory review point. Customer demand variation based on price is also considered. In this paper, we simulate the concerned inventory system and investigate the impacts of supply disruptions, dynamic pricing, and price-sensitive demand on the retailer’s annual profit.

Zhekov, B., S. Vasileva. Opportunities and peculiarities of GPSS World in simulation of concurrency control algorithms for DDBMS. // Proceedings of the International Scientific Conference Informatics in scientific Knowledge – 2010, Varna Free University «Chernorizets Hrabar» and the Institute of Mathematics and Informatics of the Bulgarian Academy of Sciences, June 24-26, 2010, Varna, Bulgaria, pp. 306-318.

Zohar Feldman, Avishai Mandelbaum. Using simulation-based stochastic approximation to optimize staffing of systems with skills-based-routing // Proceedings of the 2010 Winter Simulation Conference B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, J. Hugan, and E. Yücesan, eds. P.3307-3317.
In this paper, we consider the problem of minimizing the operational costs of systems with Skills-Based-Routing (SBR). In such systems, customers of multiple classes are routed to servers of multiple skills. In the settings we consider, each server skill is associated with a corresponding cost, and service level can either appear as a strong constraint or incur a cost. The solution we propose is based on the Stochastic Approximation (SA) approach. Since SBR models are analytically intractable in general, we use computer simulation to evaluate service-level measures. Under the assumption of convexity of the service-level as functions in staffing levels, SA provides an analytical proof of convergence, together with a rate of convergence. We show, via numerical examples, that although the convexity assumption does not hold for all cases and all types of service-level objectives, the algorithm nevertheless identifies the optimal solution.

Абу-Абед Ф.Н. Имитационное моделирование процессов ремонтно-технического обслуживания нефтяных скважин // Программные продукты и системы. 2010. № 4. С. 167–171.

Аверьянов В.Т., Полынько С.В. Имитационное моделирование системы массового обслуживания на языке GPSS WORLD // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2010. Т. 7. № 3. С. 37-44.

Аксенов К.А. Интеллектуальная система моделирования «BPSIM.MSS» и объектно-структурный метод технико-экономического проектирования мультисервисных сетей связи // Вестник компьютерных и информационных технологий. М.: Машиностроение. 2010. № 8. c.19-27.

Аксенов К.А., Журавлёв А.В.Исследование и анализ гибридных динамических моделей и программных систем моделирования дискретно-непрерывных процессов преобразования ресурсов // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 1 (93). 2010. Информатика. Телекоммуникации. Управление. СПб: СПбГПУ, 2010. c.145-151.

Аксенов К.А., Попов А.В., Доросинский Л.Г. Интеллектуальная система моделирования логистических процессов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. № 1 (93). Информатика. Телекоммуникации. Управление. СПб: СПбГПУ, 2010. c.68-74.

Аксенов К.А., Шеклеин А.А. Исследование и анализ дискретных динамических моделей и программных систем моделирования процессов преобразования ресурсов // Естественные и технические науки. М.: Издательство "Спутник+". 2010. №4 (48). c.333-342.

Андрюшкевич С.К., Журавлев С.С., Золотухин Е.П., Ковалёв С.П., Окольнишников В.В., Рудометов С.В. Разработка системы мониторинга с использованием имитационного моделирования. // Проблемы информатики, 2010, № 4. – c.65-75.

Андрюшкевич С.К., Золотухин Е.П., Ковалёв С.П., Окольнишников В.В. и др. Разработка интеллектуальной системы пространственно-технологического мониторинга на базе глобального спутникового позиционирования с целью повышения энергоэффективности и экологической безопасности существующих методов добычи углеводородов. // Отчет НИОКР по госконтракту № 02.523.11.3012 Минобрнауки № гос. рег. 1200962854, – Новосибирск: КТИ ВТ СО РАН, 256 с.

Антонова Г.М. О некоторых работах по оптимизации на основе имитационных моделей // Материалы 3-ей Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2009)», Том 1, ИПУ РАН, Москва, 2009, с.226-229.

Антонова Г.М. Программные средства моделирования крупномасштабных систем // Труды международной научно-практической конференции «Математика, информатика, естествознание в экономике и обществе», МФЮА, Москва, 2009, с.62-65.

Антонова Г.М. Решение задач оптимизации на основе имитационных моделей // Труды 8-ой Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления (SICPRO’09)». ИПУ РАН, Москва, 2009, с.1617-1631.

Бабкин Е.А. Иерархическая декомпозиция событийных графов // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. Выпуск № 2 (14), 2010.
Рассматривается расширение событийных графов введением дуг, помеченных метками спецификаций. Эти дуги отображают транзитивные зависимости следования событий и позволяют реализовать многоуровневые иерархические спецификации событийных моделей дискретных систем. Иерархическая декомпозиция событийного графа, являющаяся разновидностью объектной декомпозиции, основана на выделении описаний событийных графов иерархически вложенных процессов. Такая декомпозиция позволяет строить иерархические спецификации событийных моделей.

Бахарева Н.Ф. Моделирование трафика в компьютерных сетях с помощью потоков событий // Известия ВУЗов — Приборостроение. 2010, - Том 53, № 12.- С. 13-22.

Бегунов Н.А. Клебанов Б.И., Попов Е.В. Имитационное моделирование социально-экономического развития города // Журнал экономической теории, № 4, 2010, c. 180-183.

Благов А.В., Привалов А.Ю. Модификации моделей типа «входная M/G/∞» и «On-Off источники» для имитационного моделирования самоподобного телекоммуникационного трафика // Труды МАИ. 2010. № 39. С. 1-15.

Боев В.Д. Об адекватности систем имитационного моделирования GPSS World и Any Logic: часть 1 // Прикладная информатика, 2010, № 6 (30), с. 69-82.

Бочкарёва Е.В. Функционально-ориентированное моделирование вычислительных систем на основе логики систем массового обслуживания // Материалы 7 Всероссийской научно-технической конференции «Приоритетные направления развития науки и технологий», Издательство ТГУ, Тула, 2010, с.102-104.

Бочкарёва Е.В. Реализация многозадачности в имитационной модели функционирования распределенной гетерогенной вычислительной системы // Материалы 7 Всероссийской научно-практической конференции «Технологии Microsoft в теории и практике программирования», Издательство ТПУ, Томск, 2010, с.172-174.

Бочкарева Е.В., Кулагин И.М., Сучкова Л.И. Имитационное моделирование работы распределённой вычислительной системы на основе принципов теории массового обслуживания // Материалы XI Международной научно-технической конференции «Измерение, контроль, информатизация (ИКИ-2010)», Издательство АлтГТУ, Барнаул, 2010, с.41-44.

Бочкарёва Е.В., Сучкова Л.И. Обработка событий при имитационном моделировании работы распределенной вычислительной системы на основе принципов теории массового обслуживания // Вестник Ижевского государственного технического университета, № 1(45), Издательство ИжГТУ, Ижевск, 2010, с.99-102.

Бочкарёва Е.В., Сучкова Л.И., Харламов А.И. Функционально-ориентированный подход к имитационному моделированию процессов в распределенных системах сбора и обработки информации // Материалы XI Международной научно-технической конференции «Измерение, контроль, информатизация (ИКИ-2010)», Издательство АлтГТУ, Барнаул, 2010, с.196-200.

Бубнов В.П., Тырва А.В., Хомоненко А.Д. Обоснование стратегии отладки программ на основе нестационарной модели надежности // Научно-технический вестник СПбГПУ / Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2010. № 2 (97). – c. 85-92.

Валиев М.К., Дехтярь М.И. О моделировании вероятностных МАС Марковскими системами // Труды 12-ой Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием. М., Физматлит, 2010, с. 79-87.

Валиев М.К., Дехтярь М.И. О сложности верификации недетерминированных вероятностных мультиагентных систем // Журнал «Моделирование и анализ информационных систем», 2010, т. 17, № 4, с. 41-51.

Власов С.А., Девятков В.В., Кобелев Н.Б. Проблемы и возможности создания систем имитационного моделирования для супер ЭВМ на основе развития российских разработок и совершенствования подготовки специалистов // Журнал «Экономика. Налоги. Право», № 5-2010, Специальный выпуск.

Власов С.А., Девятков В.В., Усанов Д.И. Использование имитационных моделей для оценки производственной мощности при управлении металлургическим производством // Автоматизация в промышленности, № 7, 2010, с.8-13.

Власова Е.А. Адаптивное планирование численного состава кафедр с дистанционным образованием // Прикладная информатика, 2010, № 5 (29), с. 78-86.

Влацкая И.В., Татжибаева О.А. Применение методов имитационного моделирования в реинжиниринге бизнес-процессов // Вестник ОГУ №9 (115), сентябрь 2010 г. С.98-103.
Рассматривается задача реинжиниринга бизнес-процессов на примере предприятия ООО «Оренбурггеофизика». Предложена модель предприятия на основе теории массового обслуживания. Проведено имитационное моделирование системы в среде Stratum 2000. По результатам моделирования получены экономические показатели эффективности реинжиниринга работы перепроектированной системы.

Войтиков К.Ю., Моисеев А.Н., Тумаев П.Н. Компонентная модель распределенной объектно-ориентированной системы имитационного моделирования // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. № 1 (10). 2010. С.78-83. (Работа выполнена в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009 – 2010 годы)», проект № 4761).
В работе рассматриваются вопросы построения объектной распределенной системы моделирования процессов массового обслуживания, в частности, предложена компонентная модель системы и техника организации распределенных вычислений.

Волгин П.Н. Имитационное моделирование систем мониторинга и контроля морской обстановки // Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия» и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов, Том. 2, Научно-практическая конференция «Инфокоммуникации в решении задач тысячелетия» (12-13 ноября 2010 года) / ООО «ПИФ.COM», Санкт- Петербург, 2010, 307 с, c.26-34.
Рассматриваются роль и место метода имитационного моделирования с использованием современных геоинформационных систем для повышения обоснованности и эффективности принимаемых решений при организации функционирования систем мониторинга и контроля морской обстановки, решающих, в том числе и задачи прогнозирования и предупреждения чрезвычайных ситуаций. Определяется необходимость и возможность использования геоинформационных технологий при разработке имитационных моделей. Показано, что применение геоинформационных технологий позволяет существенно расширить возможности моделирования процессов мониторинга и контроля при решении проблемы гармонизации, интеграции и слияния данных, а также снизить затраты по исследованию этих процессов.

Волк М.А., Дема К.В., Зозуля В.В. Архитектура модулей генерации потоков задач и очереди в распределенной системе имитационного моделирования GRID // «Системи обробки інформації», 2010, випуск 2 (83), ISSN 1681-7710/ Украина, Харьков, c.52-56.
В работе представлено описание принципов функционирования и внутренней организации компонентов генерации заявок и очереди задач для системы имитационного моделирования GRID инфраструктуры, приведена схема построения компонентов динамического учета статистической информации по работе очереди заданий.

Воробьев И.Г., Оранский С.В. К вопросу создания имитационной модели направления связи воздушного компонента наземного эшелона системы связи // Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия» и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов, Том. 2, Научно-практическая конференция «Инфокоммуникации в решении задач тысячелетия» (12-13 ноября 2010 года) / ООО «ПИФ.COM», Санкт- Петербург, 2010, 307 с, c.127-135.

Востоков-Шевич Д.С. Использование агентного моделирования для сравнения средств виртуализации на различных платформах // Материалы II-ой всероссийской научно-практическая конференция «Информационные бизнес системы». 24 апреля 2010 г. Москва. Академия ИБС – НИТУ «МИСиС». С. 334-336.

Гаврилова З.П., Свечкарев В.П. Адаптация модели системной динамики демографической ситуации в AnyLogic на примере г. Ростова-на-Дону // Журнал «Инженерный вестник Дона», выпуск 1, том 11. 2010.

Генкин А.Л., Никулина И.В. Разработка систем управления металлургическими объектами с применением имитационного моделирования // Материалы конференции «Управление в технических системах» (УТС-2010). СПб.: ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2010. С. 150-153.

Горбатовская Н.В. Метод системной динамики в оценке организационного развития // Вісник Хмельницького національного університету. 2010, № 6, T.4. С.276-280.
У статті представлений опис процедур методу системної динаміки в оцінці процесів організаційного розвитку підприємства. Можливості даного методу дозволяють визначити інтегральний результат управління організаційними можливостями підприємства з урахуванням комплексного характеру процесу розвитку підприємства.

Гречишников Е.В., Стародубцев П.Ю., Стукалов И.В. Моделирование системы военной связи, интегрированной в единую сеть электросвязи России, при введении информационного противоборства // Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия» и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов, Том. 2, Научно-практическая конференция «Инфокоммуникации в решении задач тысячелетия» (12-13 ноября 2010 года) / ООО «ПИФ.COM», Санкт- Петербург, 2010, 307 с, c.172-180.

Гудов А.М., Семехина М.В. Имитационное моделирование процессов передачи трафика в вычислительных сетях // Управление большими системами. Сборник трудов. Выпуск 31, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова, Москва, 2010, c. 130-160.

Гудов А.М., Семехина М.В. Комплексное моделирование трафика в вычислительных сетях // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование», Анжеро-Судженск, 2010, с.137-142.

Гурьянов В.И. Компьютерное моделирование естественных и социальных систем с использованием специального профиля UML.

Гурьянов В.И. Профиль UML для имитационного моделирования социально-экономических систем // Тезисы докладов XVIII Международной конференции «Математика. Экономика. Образование» / Издательство СКНЦ ВШ ЮФУ, Ростов на Дону, 2010, с. 165-166.

Гурьянов В.И. Специальный UML-профиль для моделирования сложных систем // Информационные технологии моделирования и управления. №3(62) / Издательство «Научная книга», Воронеж, 2010, c. 356-362 (http:// www.sbook.ru/itmu/itmubook.htm).

Данько Т.П., Петрикова Е.М., Петрикова С.М. Динамическое моделирование экономического развития страны в современных условиях // Вестник РЭА, 2010. № 1. С.87-103.
В статье анализируются имеющиеся программные платформы по имитационному моделированию и используемые информационно-аналитические ресурсы, сделаны выводы о направлениях их применения и совершенствования в системно-динамическом моделировании.

Девятков Т.В. Некоторые вопросы создания систем автоматизации имитационных исследований // Прикладная информатика, 2010, № 5 (29), с. 102-116.

Девятков В.В., Власов С.А., Девятков Т.В., Кобелев Н.Б. Проблемы и возможности создания пакета прикладных программ имитационного моделирования для супер-ЭВМ на основе российских разработок в области имитационного моделирования // Информационные технологии и математическое моделирование систем 2009-2010. Труды международной научно-технической конференции. – М.: ФГБУН Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук, 2010. – С.77-86.

Девятков В.В., Власов С.А., Девятков Т.В., Самойлов В.В. Разработка и применение имитационных приложений для прогнозирования функционирования и развития системы сервисного обслуживания АСУ ОАО «Татнефть» // Информационные технологии и математическое моделирование систем 2009-2010. Труды международной научно-технической конференции. – М.: ФГБУН Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук, 2010. – С. 66-77.

Девятков В.В., Власов С.А., Кобелев Н.Б. Проблемы и возможности создания систем имитационного моделирования для СУПЕР ЭВМ на основе развития российских разработок и совершенствования подготовки специалистов // Экономика. Налоги. Право. – 2010. – № 5. – С. 11-18.

Девятков В.В., Власов С.А., Усанов Д.И. Использование имитационных моделей для оценки производственной мощности при управлении металлургическим производством // Автоматизация в промышленности. – 2010. – № 7 июль. – С. 8-13

Демьянов Д.Г. Использование механизма имитационного моделирования во взаимодействии государства и бизнеса системы бытового обслуживания // материалы Международной науч.-практ. конф. (Пермь, 11 нояб. 2010 г.). – Пермь: Пермский государственный университет, 2010. – Т. 2. – С. 132-135.

Дехтярук М.Т. Компьютерное моделирование работы транспортного комплекса // ВІСНИК УНІВЕРСИТЕТУ «УКРАЇНА», СЕРІЯ «ІНФОРМАТИКА, ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА ТА КІБЕРНЕТИКА»/ №8, 2010. С.194-197 (на укр.языке).
Рассмотрена система имитационного моделирования GPSS World с целью моделирования работы транспортного комплекса «экскаваторы-автосамосвалы». Определено необходимое количество автосамосвалов, нужное для оптимальной работы комплекса, который рассматривается как элемент логистической транспортной системы.

Дехтярук Н.Т., Видалко Е.Н. Моделирование работы радиотехнических систем с учетом отказов // Вестник Национального технического университета Украины «КПИ». Серия – Радиотехника. Радиоаппаратура. - 2010. - №42. С.87-93.
Рассмотрена система имитационного моделирования GPSS World, с целью моделирования работы радиотехнических систем с учетом отказов. Радиотехническая система рассматривается, как многоканальная система массового обслуживания. Проведен расчет средней занятости каналов обслуживания, средней занятости пункта восстановления, максимальная длина очереди на восстановление каналов.

Діденко Д.Г. Особливості роботи СМО з абсолютними пріоритетом обслуговування у системі моделювання OpenGPSS. // V науково-практична конференція з міжнародною участю «Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС'2010». - Київ. - 2010. - c.196-197.

Долматов М.А., Плотников А.М., Федотов Д.О. Применение методов и программных средств имитационного моделирования при разработке технологических проектов модернизации корпусостроительных производств. // Информационно-аналитический PLM-журнал «CAD/CAM/CAE Observer» # 1 (53) / 2010, Рига, Латвия, CAD/CAM Media Publishing, 2010, с.61-65.

Дровянников В.И. Мультиагентный подход к исследованию системы подготовки профессиональных кадров // Экономические науки. – 2010. – № 11(72). – С. 274–277.

Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономической динамики // Прикладная информатика, 2010, № 1 (25), с. 105-118.

Ершов Е.С. Особенности реализации ядра системы имитационного моделирования Simulab // Омский научный вестник. №3 (93). 2010. С.231-235.
В статье рассмотрены особенности реализации ядра системы имитационного моделирования Simulab в режиме виртуального модельного времени. В частности, предлагаются методы повышения скорости работы с календарем событий, а также способы эффективного использования оперативной памяти.

Есикова Т.Н., Зайцев И.Д. Разработка агентной модели «Оценка стратегических направлений опорной транспортной сети России при разной геоэкономической архитектонике Мировой Хозяйственной Системы» // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2010): Труды Четвертой международной конференции. (4-6 октября 2010 г., Москва), Москва, 2010 – Том I. С. 107-114.

Есикова Т.Н., Зайцев И.Д. Разработка инструментария «Агентная модель прогнозирования изменений геоэкономических позиций России» // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2010): Материалы Четвертой международной конференции (4-6 октября 2010 г., Москва), Москва 2010 – Т.II. С. 59-61.

Жерновой Ю.В. Решение задач оптимального синтеза для некоторых марковских моделей обслуживания //Украина. Львовский национальный университет им.Ивана Франко. Информационный процессы, том 10, №3, 2010, С.267–274.

Журавлев С.С., Окольнишников В.В., Рудометов С.В., Шакиров С.В. Моделирование водоотливных и транспортных систем угольных шахт // Труды Шестой азиатской международной школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем», 2010, с.169–175.

Зайковская Г.Г. Решение проблемы оптимизации товарного запаса на предприятиях оптовой торговли с применением методов имитационного моделирования // Логистика. – № 4. – 2010. – С. 18–20.

Зайцев И.Д. Опыт разработки прототипа агентной модели «Оценка стратегических направлений опорной транспортной сети России» в среде NetLogo. // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2010): Материалы Четвертой международной конференции (4-6 октября 2010 г., Москва), Москва 2010 – Т. II. С. 62-64.

Иванов Е.В., Иванова А.И. Методы имитационного моделирования подсистемы безопасности процессингового центра // Сборник научных трудов «Вестник Российского нового университета», Выпуск 3. Москва, 2010. С.67-73.
В статье описываются методы и средства имитационного моделирования, дается их классификация. Приводится краткий обзор существующих средств имитационного моделирования. Рассматривается модель работы службы безопасности на предмет зависимости затрачиваемых средств от поставленных задач, разъясняется необходимость применения моделирования для решения подобных задач. Также анализируется одна из зарубежных моделей.

Ивашкин Ю.А. Теория и практика агентного моделирования «живых» систем. // Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиям AIS-IT’10. Труды конгресса, Том 1, Физматлит, Москва, 2010, с. 26-38.
Представляемый доклад посвящен концепции и возможностям имитационного моделирования живого организма на основе агентных технологий имитации поведения и взаимодействия активных биологических элементов в процессах их жизнедеятельности, адаптации и выживания в заданных условиях.
Живой системой является любой биологический объект растительного и животного происхождения, рассматриваемый как сложная система функционально взаимосвязанных биологических компонентов и подсистем, обеспечивающих определенный жизненный цикл. Прогнозирование состояния такой системы аналитически невозможно, т.к. оно является результатом многошагового взаимодействия множества биологических компонентов системы.
Рассматривается мультиагентная модель биологической клетки как живой системы, состоящей из взаимодействующих функциональных элементов (органоидов), объединенных одной общей целью - выживание. Моделируется жизненный цикл клеточного организма и его взаимодействия с внешней средой.
В современных экологических условиях моделирование живых систем приобретает особое значение для объективной оценки состояния, жизнеспособности и безопасности биологической среды, а также трансгенных и биотехнологий в переработке сельскохозяйственного биосырья и производстве экологически чистых продуктов питания и жизнеобеспечения человека.

Каратаева П.М. Применение имитационного моделирования управленческой деятельности в муниципальном образовании // Вестник Российского государственного университета им. И. Канта, Выпуск 10, 2010 год, с. 176-177.
Проведен анализ областей применения имитационного моделирования. Особое внимание уделено его использованию в муниципальных органах управления РФ.

Карпов М.А., Худайназаров Ю.К. Анализ средств моделирования процессов управления информационной безопасностью // Материалы международного конгресса «Цели развития тысячелетия» и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов, Том. 2, Научно-практическая конференция «Инфокоммуникации в решении задач тысячелетия» (12-13 ноября 2010 года) / ООО «ПИФ.COM», Санкт- Петербург, 2010, 307 с, c.64-71.

Кислова О.Н. Имитационное моделирование, искусственный интеллект и социологические теории: есть ли точки соприкосновения? // Методологiя, теорiя та практика соцiологiчного аналiзу сучасного суспiльства. Випуск 16. 2010 г. С.203-212.
В статье рассматриваются возможности интеграции социологии с имитационным моделированием и методами искусственного интеллекта. Раскрывается сущность имитационного моделирования, определяются главные тенденции его развития в 21 веке.

Клебанов Б.И., Бегунов Н.А., Москалев И.М. и др. Технологии Data Mining при разработке мультиагентных имитационных моделей // Вестник компьютерных и информационных технологий, № 2, 2010, c. 42-47.

Кобелев Н.Б. Применение теории систем при моделировании социальных и экономических объектов // Материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 80-летнему юбилею ВЗФЭИ. 26-27 октября 2010 г.

Кобелев Н.Б. Элементы качественной теории глобальных и локальных систем и имитационное моделирование их энергии // Прикладная информатика, 2010, № 1 (25), с. 86-104.

Ковальчук В.В., Сенецкая Л.Б. Использование средств информационных технологий для оценки экономического состояния предприятия промышленного рыболовства // Вестник МГТУ, том 13, №1, 2010 г. стр.136-140.
В статье рассматриваются вопросы, связанные c использованием информационных технологий на различных этапах оценки экономического состояния предприятий промышленного рыболовства с учетом специфики предметной области. Основной акцент делается на построении имитационной модели средствами Visual Basic for Applications в среде Excel.

Кокорин С.В., Рыжиков Ю.И. Оптимизация параметров сетей массового обслуживания на основе комбинированного использования аналитических и имитационных моделей // Журнал «Приборостроение», 2010. Т. 53, № 11.

Кондратьев М.А., Ивановский Р.И., Цыбалова Л.М. Применение агентного подхода к имитационному моделированию процесса распространения заболевания // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Серия: Наука и образование. Инноватика. 2010. № 2-2 (100). С. 189-195.

Конюх В.Л. Имитационное моделирование системы подземного транспортирования // Математическое и имитационное моделирование сложных систем. 2010.
Описан опыт имитационного моделирования работы распределенных в подземном пространстве транспортных сетей при случайной работе источников грузопотоков.

Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Агентно-ориентированное моделирование функционирования бот-сетей и механизмов защиты от них // Защита информации. Инсайд, № 4, 2010, с.36-45.

Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Агентно-ориентированное моделирование функционирования бот-сетей и механизмов защиты от них // Защита информации. Инсайд, № 5, 2010, с.56-61.

Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Исследование бот-сетей и механизмов защиты от них на основе методов имитационного моделирования // Известия вузов. Приборостроение (ISSN 0021-3454), № 11, Том 53, 2010, с.42-45.

Кряжимский Ф.В., Маклаков К.В., Морозова Л.М., Эктова С.Н. Экологическое моделирование тундровых экосистем Ямала: традиционное природопользование как фактор их неустойчивости // Доклады Академии наук, 2010, том 434, № 6, с. 842–845.
Излагаются результаты работы по комплексному изучению закономерностей функционирования (динамики) экосистем кустарниковых и северных тундр полуострова Ямал, которые были подвержены длительному антропогенному воздействию при традиционном ведении хозяйства (оленеводство) и подвергаются новым воздействиям в связи с развитием нефтегазового комплекса. Исследование основано на синтезе накопленных (при непосредственном участии авторов) в течение нескольких десятилетий результатов исследований экосистем полуострова Ямал.

Кузин М.В. Имитационное моделирование координированных транспортных потоков // Научно-технический журнал «Системы управления и информационные технологии», № 1 (39), Москва-Воронеж, 2010, с. 152-156.

Кузьмін О., Головко В. Оптимізація кластерної структури сенсорної мережі методом імітаційного моделювання // 2010 год.
Описано підхід до кластеризації в сенсорних мережах, а також запропоновано імітаційну модель з використанням Any Logic – потужного інструмента для моделювання. На основі побудованої моделі оптимізують кластерну структуру.
In this article were described the basics of clustering techniques in Wireless Sensor Network such as topology discovery algorithm and simulation approach for this technique by using Any Logic – a powerful simulation tool. Created model was used for cluster structure optimization.

Кумунжиев К.В., Черненко В.Е., Малыханов А.А. Алгоритм построения траектории движения агента в модели транспортной системы // Журнал «Известия Волгоградского государственного технического университета», Том 9, номер 11 (71), 2010 год. С. 29-31.
Предложен алгоритм построения пути следования агента в пространстве с набором препятствий. Результат работы алгоритма – траектория, отстоящая от любого из препятствий не менее, чем на заданное значение.

Куприянов М.С., Першин А.В. Методика моделирования агентных поисковых систем // Известия СПбГЭТУ, № 9/ ЛЭТИ, 2010, c. 61-66.

Лисунов А.В. Алгоритм балансировки web-трафика в корпоративных сетях // Материалы Второй Всероссийской ежегодной научно-практической конференции «Информационные бизнес системы» (24 апреля 2010 года) / Академия ИБС, НИТУ «МИСиС», Москва, 2010, с. 328-330.

Лычкина Н.Н., Идиатуллин А.Р. Разработка комплекса онтологических моделей архитектуры предприятия // Параллельные вычисления и задачи управления: Труды пятой Международной конференции, С. 529-538. – М. ИПУ РАН, 2010 – 0,8 п.л..

Лычкина Н.Н., Идиатуллин А.Р. Применение методов онтологического инжиниринга при проектировании информационных систем // Актуальные проблемы управления–модернизация и инновации в экономике: Материалы 15-й Международной научно-практической конференции. 2010 – М., ГУУ, 2010, С. 61-65 – 0,3 п.л.

Малыханов А.А., Черненко В.Е. Среда низкоуровневого имитационного моделирования транспортных систем // Автоматизация в промышленности. М., 2010, №1.- С. 34-37.

Малыханов А.А., Черненко В.Е., Былина П.В. Оценка эффективности траекторий патрулирования акватории на основе имитационной модели // Журнал «Автоматизация процессов управления», № 2, 2010, Издательство НПО «Марс», Ульяновск. С.31-33.
В статье описана имитационная модель, построенная для решения задачи выбора оптимальной траектории патрулирования акватории. Приведены условия и результаты статистического имитационного эксперимента, проведенного с помощью модели. На основании данных эксперимента определен лучший вариант патрулирования.

Малышева Е.Н., Гольдштейн С.Л. Обзор инструментария имитационного моделирования системы организации медицинской помощи как сложной динамической системы // Журнал «Врач и информационные технологии», №3, 2010. С.31-37.
Представлен обзор инструментария имитационного моделирования системы организации медицинской помощи как сложной динамической системы, наиболее популярного и широко используемого на рынке информационных технологий.

Маничева А.С. Некоторые аспекты разработки имитационной модели регионального рассредоточенного рынка зерна // Материалы тринадцатой региональной конференции по математике «МАК-2010» (18-20 июня 2010 года), Барнаул, 2010, с. 97–100.

Мезенцев К.Н., Пиров Ф.С., Умаралиев Р.Ш. Создание моделей системной динамики в программе AnyLogic 6.4.1 // Интеграционные решения в промышленности, науке и образовании: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М., 2010. - С. 52-59.

Миков А.И., Замятина Е.Б. Проблемы повышения эффективности и гибкости систем имитационного моделирования // Математическое и имитационное моделирование сложных систем, 2010, c. 49-64.

Миронов В.В., Смирнов А.В. К проблеме математического моделирования имитационных моделей социально-экономического развития региона [Электронный ресурс] // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. – 2010. – Режим доступа: http://koet.syktsu.ru/vestnik/2012/2012-3/8/8.html (дата обращения 1.01.2014).

Моисеев А.Н., Синяков М.В. Разработка объектно-ориентированной модели системы имитационного моделирования процессов массового обслуживания // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2010. – № 1. – С. 89–93.

Моисеева С.П., Ивановская (Синякова) И.А. Исследование модели параллельного обслуживания сдвоенных заявок в нестационарном режиме // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2010. - № 3 (12). - С. 21 – 28.

Нгуен Ван Чи, Петров А.В. Имитационное моделирование технологических процессов обогащения полезных ископаемых // Сборник докладов III Всероссийской научно-практической конференции «Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов российских вузов», Издательство ТПУ, Томск, 2010, с.128-132.

Нгуен Ван Чи, Петров А.В. Моделирование технико-экономических показателей обогатительных технологий // Сборник докладов III Всероссийской научно-практической конференции «Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов российских вузов», Издательство ТПУ, Томск, 2010, с.128-132.

Николайчук О.А. Павлов А.И. Юрин А.Ю. Система имитационного моделирования динамики состояний сложных технических систем на основе агентного подхода // Автоматизация в промышленности. – 2010. – № 7. – C.44-48.

Носова О.В. Определение размера страхового тарифа для предприятия АПК с помощью имитационной модели // Научно-технические ведомости СПбГПУ, №2 (97), 2010, с. 126-129.

Окольнишников В.В. Моделирование технологической инфраструктуры нефтегазодобывающего предприятия // Труды Международной научной конференции "Моделирование-2010". – Киев, 2010. – Т. 2, – С. 314 – 321.

Осипов Л.А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания с ограниченной очередью // Наука и техника транспорта. 2010. № 4. С. 30-36.

Полищук Ю.М. Токарева О.С. Геоимитационное моделирование зон атмосферного загрязнения в результате сжигания газа на нефтяных месторождениях // Информационные системы и технологии, № 2 / 2010, с. 39-46.

Половинкина А.И. Механизмы распределения централизованных финансовых средств с использованием имитационного моделирования // Научно-технический журнал «Системы управления и информационные технологии», № 1.1 (39), Москва-Воронеж, 2010, с. 174-177.

Понькина Е.В., Маничева А.С. Имитационное моделирование рассредоточенного, мультиагентного рынка зерна // Вестник Новосибирского государственного университета, № 2, Том 8, Новосибирск, 2010, с. 54–64.

Прокимнов Н.Н. Об одном приёме имитационного моделирования // Прикладная информатика, 2010, № 3 (27), с. 105-118.

Прокимнов Н.Н. Моделирование мониторинговых процессов // Прикладная информатика, 2010, № 6 (30), с. 90-100.

Родина О.В. Имитационное моделирование процессов аудита правильности исчисления налога на прибыль // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2010. – №24.– С. 327-335.

Румянцев М.И. Гибридная имитационная модель отделения банка как системы массового обслуживания // Georgian Electronic Scientific Journal: Computer Science and Telecommunications, № 2 (25), 2010, с.85-91.
В статье рассматриваются вопросы практической реализации имитационной модели безбалансового отделения коммерческого банка, построенной средствами GPSS World с использованием структурно-морфологического анализа. Утверждается применимость подобного рода моделей для реинжиниринга банковских бизнес-процессов.

Румянцев М.И. К вопросу оценки адекватности имитационных моделей банковских бизнес-процессов // Сб. научных трудов по материалам международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании», 2010, с.84-93.

Румянцев М.И. Опыт имитационного моделирования операционного дня отделения банка средствами GPSS WORLD // Сборник научных трудов Sworld. 2010. Т. 10. № 3. С. 79-82.

Свечкарев В.П., Гаврилова З.П. Адаптация модели системной динамики демографической ситуации в AnyLogic на примере г. Ростова-на-Дону // Инженерный вестник Дона, 2010. №1.

Свечкарев В.П., Тымчук Д.А. Многоагентное моделирование критических социальных поведений [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2010. №1. – Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n1e2010/175 (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз. рус.

Севастьянов Р.С. Имитационное моделирование бизнес-процессов в информационной системе органов Федерального казначейства // Научный журнал «Вестник Академии». – 2010. –№4 (26). – С. 124-126.

Селина Н.В., Губенко Н.Е. Особенности использования среды Arena 9.0 при моделировании и анализе сложных информационных систем // Материалы конференции «Информатика и компьютерные технологии-2010». Секция 6. Модели и методы информационной безопасности. С.313–321.
В статье проведен анализ существующих систем имитационного моделирования. Рассмотрены достоинства и недостатки среды Arena 9.0. Разработана модель системы обслуживания предприятия, желающего оценить экономическую эффективность затрат на ИБ. Сделаны выводы об особенностях использования среды Arena 9.0 при моделировании и анализе сложных информационных систем.

Семенов Н.А. Вопросы применения имитационных моделей в управлении сельским хозяйством как сложной социально-экономической системой // Сборник материалов XI Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук» (в 3-х частях). Часть 3. / Под общей редакцией Мингалевой Ж.А., Чернова С.С./, Издательство «СИБПРИНТ», Новосибирск, 2010, c.194-197.

Семехина М.В. Имитационное моделирование трафика в вычислительных сетях на основе аппарата сетей Петри // Вестник КемГУ, №4(44), Кемерово, 2010, с.10-15.

Семехина М.В., Гудов А.М. Аспекты имитационного моделирования трафика в вычислительных сетях на основе Сетей Петри // Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Часть 1, Издательство Томского университета, Томск, 2010, с.73-77.

Сидоров А.А., Захарченко В.Е. Оценка достоверности значений параметров АСУТП с помощью синхронных моделей // Проблемы управления, №2, 2010. С.61-68.

Скаткова Н.А., Воронин Д.Ю., Ткаченко К.С. Дискриминационный анализ систем имитационного моделирования с использованием версионно-модельной избыточности // Радиоэлектронные компьютерные системы, № 7 (48), 2010.

Скобелев П.О. Мультиагентные технологии в промышленных применениях: к 20-летию основания Самарской научной школы мультиагентных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 12. С. 33-46.

Слепичева, М.А., Горячая В.А., Чернышев Ю.К. Дискретно-событийное моделирование адсорбции водорода углеродными структурами // Труды НТК с международным участием «Компьютерное моделирование в наукоёмких технологиях» (КМНТ-2010), Харьков, 18-21 мая, 2010 г. – Т.1. – С . 118 – 122.

Соколов Б.В., Дилоу-Рагиня Э.А.Э., Колпин М.А., Семенков О.И., Григорьев К.Л. Полимодельное описание процесса модернизации унаследованной информационной системы на основе сервис-ориентированного подхода // Журнал «Приборостроение», 2010. Т. 53, № 11.

Соколов Б.В., Дилоу-Рагиня Э.А.Э., Петрова И.А., Иконникова А.В., Асано-вич В.Я. Модельно-алгоритмическое обеспечение оценивания эффективности функ-ционирования корпоративной информационной системой // Труды пятой международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» ”РАСО’2010” (Россия, Москва, 26–28 октября, 2010 г.) [CD]. Москва: Институт проблем управления, 2010.

Соколов Б.В., Иванов Д.А. Комбинированное применение современной теории управления, теории систем и исследования операций для SCM: концепция и модели // Российско-Германская конференция по логистике (DR-LOG’10), Россия, Санкт-Петербург, 18–22 мая, 2010 г. Сборник статей.

Соколов Б.В., Иванов Д.А., Иванова М.А. Модель управления событиями в цепях поставок на основе оценки устойчивости // Российско-Германская конференция по логистике (DR-LOG’10), Россия, Санкт-Петербург, 18–22 мая, 2010 г. Сборник статей.

Соколов Б.В., Кокорин С.В., Рыжиков Ю.И. Оптимизация параметров сетей массового обслуживания на основе комбинированного использования аналитических и имитационных моделей // Журнал «Приборостроение», 2010. Т. 53, № 11.

Соколов Б.В., Москвин Б.В., Павлов А.Н., Колпин М.А. Комбинированные модели и алгоритмы планирования децентрализованной обработки информации // Науч-но-технический семинар «Управление в распределенных сетецентрических и мультиагентных системах», Россия, Санкт-Петербург, 12–14 октября 2010 г. Материалы семинара. СПб.: ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2010.

Соколовская З.Н. Моделирование бизнес-процессов предприятия на платформе iThink // 2010 год.

Сорокин А.А., Дмитриев В.Н., Лосев Н.Н. Виртуальная лаборатория для моделирования и изучения телекоммуникационных систем на основе на основе программного пакета NetWork Simulator // ISSN 2072-9502. Вестник АГТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2010. № 1. C. 103-108.

Спасский Я.Б., Кузнецов А.Л., Юревич Е.И. Использование имитационной модели для определения операционных показателей работы портов с учётом гидрометеоусловий // Материалы конференции «ХХХIX неделя науки СПбГПУ», Издательство Политехнического университета, Санкт-Петербург, 2010, 39 с.

Степанова А.С., Чепин Е.В. Имитационная модель многопроцессорной системы в среде GPSS World // Материалы II-ой всероссийской научно-практическая конференция «Информационные бизнес системы». 24 апреля 2010 г. Москва. Академия ИБС – НИТУ «МИСиС». С. 311-313.

Суслов С.А., Кондратьев М.А., Сергеев К.В. Агентное моделирование как средство анализа и прогноза спроса на энергоресурсы // Проблемы управления, 2010, № 2, с.46–52.

Тан Шейн. Моделирование транспортной системы в среде AnyLogic. //Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы. Международная научная школа для молодежи: Тезисы материалов. – М.: МИЭТ, 2010. – 172с., С.112.

Тулубаев Д.В., Деревнина А.Ю. Построение системно-динамической модели сбалансированной системы показателей на примере газотранспортного предприятия // Материалы II-ой всероссийской научно-практическая конференция «Информационные бизнес системы». 24 апреля 2010 г. Москва. Академия ИБС – НИТУ «МИСиС». С. 84-89.

Улыбин А.В. Современные проблемы моделирования инфекций // В мире научных открытий, 2010, №6.3 (12). С.65-69.
Анализируются существующие модели динамики инфекций. Рассмотрены методы имитационного моделирования систем. Предлагается использование мультиагентного подхода для имитационного моделирования развития инфекции.

Улыбин А.В., Арзамасцев А.А. Мультиагентный подход в имитационном моделировании // Вестник ТГУ. – 2010. – Т. 15. – Вып. № 5. – С. 1470-1471.

Усанов Д.И. Имитационная модель оценки производственных мощностей Аксуского завода ферросплавов // Математическое и имитационное моделирование сложных систем, 2010.
В статье рассмотрены структура имитационной модели и средства автоматизации проведения имитационных исследований.

Усанов Д.И. Разработка имитационного приложения для анализа и оценки производственных мощностей Аксуского завода ферросплавов // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы перехода к устойчивому развитию монопрофильных городов» (23 апреля 2010 года, Нижнекамск), Издательство Казанского государственного технического университета, Казань, 2010, с. 180–183.

Халиуллина Д.Н. Имитационная модель малого инновационного предприятия // Труды Кольского научного центра РАН, Информационные технологии, Выпуск 1, Под редакцией В.А. Путилова / КНЦ РАН, Апатиты, 2010. с.67-69.

Ханова А.А., Григорьев О.В., Бондарева И.О.Параметрический анализ качества логистического обслуживания в грузовом порту // ISSN 2072-9502. Вестник АГТУ. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. №2. С.61–68.

Хоменко Н.Д. Повышение эффективности эксплуатации сельскохозяйственных земель Смоленской области на основе использования мелиоративных систем // Вестник ГУУ, №14, ГУУ, Москва, 2010, с.87-91.

Цвиркун Л.И., Кмитина И.В. Моделирование работы сети передачи данных системы контроля конвейерных линий // Вестник НТУ «ХПИ». Тематический выпуск: Информатика и моделирование. – Харьков: НТУ «ХПИ». – 2010. – № 21. – С. 193–199.
Разработана модель передачи данных по CAN сети для контроля состояния конвейерных линий в угольной шахте, которая имеет три сегмента сбора разного рода информации. Модель позволяет анализировать работу сети и определять ее наиболее загруженные места. На основе этой модели можно определить количество контролируемых пунктов для обеспечения устойчивого режима работы сети.

Циунчик В.В., Савкин Д.А. Моделирование региональной логистической системы // Вестник Российского государственного университета им. И. Канта, Выпуск 10, 2010, с. 173-175.
Представлен обзор математических подходов к моделированию региональной логистической системы в Калининградской области.

Черненко В.Е., Малыханов А.А. Анализ зависимости пропускной способности регулируемого участка от длительности светофорных фаз // Информатика, моделирование, автоматизация проектирования. Сборник научных трудов школы-семинара ИМАП-2010. Ульяновск: УлГТУ, 2010. - С. 524-527.

Чиркунов К.С. Моделирование развития территориальной системы на базе агентного подхода: основные понятия // Труды Четвертой международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2010)», Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, 2010.

Чиркунов К.С. Моделирование развития территориальной системы при низком уровне общих расходов на базе агентного подхода // Труды Четвертой международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2010)», Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, 2010.

Чиркунов К.С. Агентный протокол переговоров государства и частного сектора на примере задачи выбора концессионного транспортного проекта // Труды Четвертой международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2010)», Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, 2010.

Чучкалова С.В. Моделирование демографических процессов в Кировской области // Федерализм, №1, 2010, с.256-264.

Чучкалова С.В. Модифицированная модель демографии с учетом качества жизни // Тезисы семнадцатой конференции «Математика. Компьютер. Образование». (25 января - 30 января 2010 года, Дубна). Выпуск 17. / под редакцией Г.Ю. Ризниченко/ НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Москва – Ижевск, 2010, с.356.

Шмаков В.С., Сердюкова Ю.С. Методологические проблемы моделирования развития сельского социума // ISSN 1818-79Х. Вестник НГУ. Серия: Философия. 2012. Том 10, выпуск 4. С.101-107.
Проводится изучение и информационное описание динамических процессов в коммуникации систем на макроуровне и представлении о них, как об открытых, неравновесных, саморегулирующихся системах, с учетом влияния многих факторов внешней среды, взаимодействие которых носит системный характер. Дан анализ влияния процессов модернизации на изменение социально-экономических условий жизнедеятельности жителей села. На материалах социологических исследований сельских локальных сообществ разработана многоагентная имитационная модель поведенческих реакций населения села, определяющих основные адаптационные реакции населения в условиях социально-экономических преобразований.

Шоров А.В. Анализ DDoS-атак и механизмов защиты от них и требования к их моделированию // Материалы XII Санкт-Петербургской Международной Конференции «Региональная информатика-2010 (РИ-2010)», Санкт-Петербург, 2010.

Щербакова И.В., Пьянков О.В. Определение вероятности отказа обслуживания заявок с приоритетами // Вестник ВИ МВД России. — 2010. — №2. — С. 193—199.

Юдин Е.Б. Моделирование устойчивости Интернет в условиях распространении вирусов и случайных отказов элементов сети // Омский научный вестник. – 2010. – № 1 (87). – С. 190-194.

Юдин Е.Б. Система агентного моделирования Simbigraph // Материалы III Всеросcийской научно-технической конференции «Россия молодая: передовые технологии – в промышленность», Книга 1 / Издательство ОмГТУ, Омск, 2010, с.312-316.

Юсупов Р.М., Соколов Б.В., Ронжин А.Л. Проектирование интерактивных приложений многомодального управления оборудованием интеллектуального зала // V International Symposium “Generalized Statement and Solutions of Control Problems, September 13–17, 2010, Ulaanbaatar, Mongolia. The proceedings of symposium, 2010.



Яндекс.Метрика
Анализ сайта