Статьи 2013 года (А...Я)



Аксенов К.А. Использование мультиагентного имитационного моделирования и стохастического подхода для планирования сроков динамически формируемого портфеля проектов в строительстве / К.А. Аксенов, Ван Кай, Н.Г. Рыжкова, О.П. Аксенова // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – №1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=8453.

Аксенов О.Ю., Дедус Ф.Ф., Морозов С.П., Скобелев П.О. О применении мультиагентных технологий для решения актуальных задач развития системы контроля космического пространства // Сборник материалов Восьмой Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления». 2013. С. 14-22.

Аксенов К.А., Неволина А.Л., Аксенова О.П., Камельский В.Д. Разработка модели логистики на основе интеграции концептуального, объектно-ориентированного, мультиагентного и имитационного моделирования, интеллектуальных систем // Инженерный вестник Дона. - 2013. - № 1; URL:http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n1y2013/1486 (дата обращения: 04.02.2013).

Аксенов К.А., Неволина А.Л., Аксенова О.П., Смолий Е.Ф. Мультиагентное моделирование и планирование логистики // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4.

Алиев Т.И. Аппроксимация вероятностных распределений в моделях массового обслуживания // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 2(84). С. 88-93.

Алиев Т.И. Погрешности моделирования высоконагруженных систем в GPSS WORLD // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 1(83). С. 70-75.

Аль-Азази Амин Ахмед, Скворцов А.В., Масленников Б.И. Средства AnyLogic для построения моделей системной динамики // Институт Государственного управления, права и инновационных технологий (ИГУПИТ). Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ», №3, 2013.

Аптуков А.М., Брацун Д.А., Люшнин А.В. Моделирование поведения паникующей толпы в многоуровневом разветвленном помещении // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 5, №3. С. 491–508.

Астанина Л.А. Имитационное моделирование в экономических исследованиях: современное состояние и технология применения. // Сборник научных трудов SWorld. 2013. Том 36. №3. С. 77-84.
В статье рассматриваются вопросы использования имитационного моделирования при исследовании сложных экономических систем, описывается технология построения и исследования имитационных моделей экономических систем, делается краткий обзор этапа развития прикладного программного обеспечения имитационного моделирования и сферы его применения в экономических исследованиях.

Ахмедьянова Г.Ф., Ерошенко О.С., Пищухин А.М. Агент-ориентированный подход к моделированию процесса обучения // Фундаментальные исследования, №11, 2013. С. 521-524.
Проведен анализ процесса обучения с точки зрения возможностей, представляемых моделированием его на основе агент-ориентированного подхода. Обсуждены вопросы выделения педагогической системы, выявления общих правил поведения, качеств агентов, преподавателя, свойств метода обучения, распределения сложности преподаваемого материала по периоду обучения.

Бабина О.И. Имитационное моделирование процессов планирования и управления на промышленном предприятии // В книге: Математическое и имитационное моделирование систем Восьмая международная научно-практическая конференция. 2013. С. 160-161.

Баран В.И., Баран Е.П. Имитационное моделирование системы управления качеством продукции // Вестник Российского университета кооперации. 2013. № 1 (11). С. 122-127.

Басалаев А.А. Распределенное имитационное моделирование системы теплоснабжения зданий в среде VISSIM // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, 82 радиоэлектроника». Выпуск 2, том 13, 2013. С.82-87.
В статье рассматривается подход к построению распределенной имитационной модели централизованной системы теплоснабжения зданий с использованием системы VisSim. Подход основан на разделении модели на взаимосвязанные подсистемы, моделирование которых может производиться на узлах вычислительной сети одновременно. Предложены способы синхронизации подсистем, полученных в результате разделения исходной модели. Описаны преимущества и недостатки предложенных способов синхронизации. Представленные результаты моделирования систем теплоснабжения с различным числом потребителей.

Башабшех М.М. Использование среды AnyLogic при моделировании распространения эпидемии // Электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации». 2013. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2013/04/232.

Башабшех Мурад Махмуд, Масленников Б.И. Имитационное моделирование пространственного распространения эпидемий (на примере холеры) с применением метода клеточных автоматов с помощью программы Anylogic // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Выпуск 6, ноябрь – декабрь 2013.
В работе рассматривается разработка моделирования пространственного распространения холеры на основе вероятностного клеточного автомата. Распространение эпидемии является пространственно-распределённой динамической системой, для описания пространственно-временного поведения которой возможно применение моделей класса клеточных автоматов. На основе результатов исследования разработан программный комплекс - управляемая моделями система поддержки принятия решений. Для реализации модели была выбрана система AnyLogic.

Башабшех М.М., Масленников Б.И., Скворцов А.В. Комбинированная имитационная модель пространственного распространения эпидемических заболеваний по холере на основе вероятностного клеточного автомата // Интернет-журнал «Науковедение». 2013. №3 (16) [Электронный ресурс].-М. 2013. – Режим доступа: link

Башабшех М.М, Скворцов А.В, Масленников Б.И. Применение динамических систем методами вероятностного клеточного автомата к имитационному моделированию процесса распространения эпидемии холеры // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. №4 (Апрель) 2013 г. Раздел информационные системы. С.226-228. Курск, 2013 [Электронный ресурс]. URL: link

Борисенко А.С., Галкин П.В. Адекватность моделей беспроводных сенсорных сетей в средах имитационного моделирования // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. ISSN 1729-3774 4/9 (64). 2013. С. 52-55.
В статье проведен анализ существующих средств имитационного моделирования беспроводных сенсорных сетей. Показана адекватность созданных моделей в среде имитационного моделирования OMNET++. Приведены экспериментальные данные по моделированию беспроводной сенсорной сети.

Васкевич В.Ю. Розрахунок і моделювання навантаження на веб-сервер // Технічні науки – Інформатика, обчислювальна техніка та автоматизація 17-26 декабря 2013. http://www.sworld.com.ua/index.php/ru " target="_blank">http://www.sworld.com.ua/index.php/ru
Проведено розрахунок та змодельовано навантаження на веб-сервер. За результатами моделювання можна стверджувати, що стресове навантаження сервер витримає, подальше моделювання можна не проводити.

Власов С.А., Девятков В.В., Девятков Т.В., Кузнецов И.А., Павлов В.Л., Уманский В.И. Имитационное моделирование в задачах оценки пропускной способности железных дорог // Журнал «Автоматизация в промышленности», №7, 2013, с. 47-49.

Власов С.А., Девятков В.В., Девятков Т.В., Павлов В.Л., Уманский В.И. Разработка имитационной модели железнодорожного направления, входящей в состав СППР, на новых программно-методологических принципах // Техника и технология, №2, 2013.

Волк М.А., Гридель Р.Н., Муаз Ал Шиблак. Анализ распределенных имитационных моделей с оптимистическими алгоритмами синхронизации // Системи обробки інформації. – Х., 2013. – Вип. 1 (108). – С. 35–40.

Волк М.А., Гридель Р.Н., Муаз Ал Шиблак. Менеджер памяти распределенных имитационных моделей // Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління : матеріали третьої міжнар. наук.-техн. конф., 11–12 квіт. 2013 р. – Полтава : ПНТУ ; Білгород : НДУ «БілДУ» ; Х. : ДП «ХНДІ ТМ» ; К. : НТУ ; Кіровоград : КЛА НАУ, 2013. – С. 34.

Волк М.А., Гридель Р.Н., Муаз Ал Шиблак. Технология синхронизации в распределенном имитацион-ном моделировании // Внедрение перспективных микропроцессорных систем железнодорожной автоматики и средств телекоммуникаций на базе цифровизации : материалы 26-й междунар. науч.-практ. конф., 23–28 сент 2913 г., Алушта, Украина. – Алушта, 2013. – С. 63.

Волк М.А., Гридель Р.Н., Муаз Ал Шиблак. Технологии синхронизации распределенных компьютерных моделей // Информатика, математическое моделирование, экономика : сб. науч. ст. по итогам Третьей Меж-дунар. науч.-практ. конференции, 24–26 апр. 2013 г. – Смоленск, 2013. – Т. 1. – С. 54–59.

Волк М.О., Грідель Р.М., Саранча С.Н., Гавриш Д.А. Алгоритмічна модель процесу розподіленої імітації для технології аналізу розподілених імітаційних моделей // Східно-Європейський журнал передових технологій. – Х., 2013. – № 2 (66). – С. 32–36.

Гайкова Л.В., Изотов О.Е. Агентное моделирование как инструмент аналитической обработки данных / Информационные технологии в прикладных исследованиях : сборник научных трудов / под ред. А.Л. Осипова ; Новосибирск : НГУЭУ, 2013. С.123-132.

Гайтан Е.Н., Фурсова Н.А., Гаврилина М.И. Визуализация результатов моделирования производственных систем // Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. Випуск 5/2013 (82). С.78-82.
Выполнено формальное описание и имитационное моделирование технологического процесса производства систем отопления на предприятии, а также визуализацию результатов такого моделирования. Для построения моделей рассматривается аппарат временных сетей Петри с последующим визуальным имитационным моделированием в среде AnyLogic с использованием дискретно-событийного подхода. Применение разработанных моделей позволит проверить эффективность внедрения нового оборудования на предприятии, а также определить максимально возможный уровень выпуска продукции при новом техническом оснащении для принятия адекватных управленческих решений и достижения оптимальных показателей производства.

Галкин П.В., Борисенко А.С. Адекватность моделей беспроводных сенсорных сетей в средах имитационного моделирования // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2013. – Т. 4, № 9 (64). – C. 52–55.

Ганюков В.Ю., Ханова А.А., Сульдина Н.В. Интеллектуальная система управления цепями поставок логистического предприятия на основе дискретно-событийной, агентной и системно-динамической имитационных моделей // ISSN 2072-9502. Вестник АГТУ. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 3. С.143-149.
Предлагаемая технология анализа системы управления цепями поставок поможет реализовать задачи повышения эффективности функционирования путем предоставления средств анализа изменений внутри логистической сети и в рыночном окружении, а также средств адаптивного планирования и координации процессов для всех участников логистической сети.

Гафарова Е.А. Имитационные модели комплексного регионального развития // Управление большими системами. Выпуск 45. 2013. С.206-221.
Представлен обзор отечественных имитационных моделей регионального развития, базирующихся на системной динамике и агент-ориентированном подходе. Показано, что универсальные модели, не учитывающие специфику развития региона и не верифицированные на его статистических данных, имеют низкую точность прогноза. Рассмотрены наиболее известные российские модели социально-экономического развития регионов, проведен их сравнительный анализ.

Годин В.В., Лычкина Н.Н. Обзор классов информационных систем, их роль в работе предприятий // Сборник докладов второй ежегодной конференции «Информационные технологии на службе оборонно-промышленного комплекса России» в рамках подготовки военно-промышленной комиссии при Правительстве Российской Федерации. М. Издательский дом «Коннект», 2013 г., с. 92- 101.

Горелова Г.В. Инструментарий исследований социально-экономических систем на основе имитационного когнитивного моделирования // Международн. научно-практ. конф. «Проблемы обеспечения экономической безопасности и качественной социохозяйственной динамики: экономико-правовые аспекты». ОАЭ, Дубаи, 01-07.02.2013: сб. материалов / Под. ред. О.Н. Иншакова, Г.Б. Клейнера, В.В. Сорокожердьева. Краснодар, 2013. С. 109-114.

Горелова Г.В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 3. С. 239-250.

Горелова Г.В., Мандель М.В. Имитационное моделирование как инструмент исследования регионального рынка труда // Технологический институт Южного федерального университета, Таганрог, 2013.
В статье рассмотрены проблемы российского рынка труда и поставлены задачи имитационного моделирования структуры, состояния и развития рынка труда. Имитационное моделирование необходимо на этапе разработки и обоснования системы регулирующих воздействий, которые могут обеспечить снижение уровня безработицы и напряженности на рынке труда. Предложено использовать методологию когнитивного моделирования, методы системной динамики и агентного моделирования. Применение разработанной методологии имитационного моделирования проиллюстрировано примером анализа регионального рынка труда.

Горелова Г.В., Масленникова А.В. Композиция когнитивного моделирования и системной динамики для решения задач управления развитием региональных систем // 6-я Всероссийская мультиконференция по проблемам управления МКПУ-2013, УИнтЭргОС-2013: сб. трудов в 4-х т. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2013. Т. 3. С. 94-97.

Григорьев О.В., Бондарева И.О., Латыпова Э.А. Управление стратегическими рисками грузового порта с применением имитационного моделирования // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика, № 1, ISSN 2072-9502, 2013, c.155-162.
Рассмотрена возможность повышения эффективности управления бизнес-процессами грузового порта. Описана технология создания сбалансированной системы показателей, начиная с выбора стратегии, построения дерева целей, детализации дерева целей согласно четырем перспективам: финансы, клиенты, внутренние бизнес-процессы, обучение и развитие, и заканчивая построением стратегической карты грузового порта, которая включает основные показатели, отражающие результаты выполнения бизнес-процессов порта. Рассмотрена возможность использования концепции комплексной системы управления рисками (Enterprise Risk Management – ERM) совместно с концепцией сбалансированной системы показателей. Описана имитационная модель, позволяющая оценивать стратегические риски грузового порта в зависимости от изменения входных данных модели на основе построения карт рисков.

Грыжов В.К., Фролин Д.В. Разработка имитационной модели системы автоматического управления температурой перерабатываемого материала в цилиндре экструдера при помощи среды VISSIM // Журнал «Естественные и математические науки ы современном мире», выпуск №8, 2013.
В статье исследованы вопросы стабилизации и поддержки оптимальной температуры перерабатываемого материала. Для исследования процесса изменения температуры материала и разработки имитационной модели системы управления применена среда VisSim. Представленная структура управления позволяет производить общую стабилизацию температуры цилиндра экструдера и перерабатываемого материала до необходимых значений.

Гулягина О.С. Современные логистические технологии в складской деятельности // Вестник полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. Экономика и управление, № 6, 2013. С.78-81.
Анализируются существующие логистические технологии совершенствования грузопереработки на складе, которые на основании предложенного автором принципа разгруппированы по двум направлениям: оптимизация отдельных операций и оптимизация деятельности склада в целом. Обоснована актуальность оптимизации складской деятельности. Выявлены выгоды, которые приносят логистические технологии предприятию.

Гулягина О.С. Современные логистические технологии в складской деятельности // Вестник полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. Экономика и управление, № 6, 2013. С.78-81.
Анализируются существующие логистические технологии совершенствования грузопереработки на складе, которые на основании предложенного автором принципа разгруппированы по двум направлениям: оптимизация отдельных операций и оптимизация деятельности склада в целом. Обоснована актуальность оптимизации складской деятельности. Выявлены выгоды, которые приносят логистические технологии предприятию.

Гурьянов В.И. Профиль UML для имитационного моделирования // Материалы VII международной научно-практической конференции «Объектные системы – 2013» (Ростов-на-Дону, 10-12 мая 2013 года) / Под общей редакцией П.П. Олейника, ШИ (ф) ЮРГТУ (НПИ), Ростов-на-Дону, 2013, с.39–45.
В работе представлена предварительная спецификация визуального языка имитационного моделирования UML SP.

Девятков В.В., Васильев С.Н., Ахметзянов А.В., Бахтадзе Н.Н., Власов С.А. Интеллектуальные мультиагентные информационно-управляющие системы ОАО «РЖД» на основе предсказательного моделирования и систем автоматизации имитационных исследований облачного типа // Фундаментальные исследования для долгосрочного развития железнодорожного транспорта. Сборник трудов членов и научных партнеров Объединенного ученого совета ОАО РЖД. – М.: Интекст, 2013. – С. 38-44.

Девятков В.В., Власов С.А., Девятков Т.В., Кузнецов И.А., Павлов В.Л. и др. Имитационное моделирование в задачах пропускной способности железных дорог // Автоматизация в промышленности. – 2013. – №7 июль. – С. 47-49.

Девятков В.В., Власов С.А., Девятков Т.В., Павлов В.Л., Уманский В.И. Разработка имитационной модели железнодорожного направления, входящей в состав СППР, на новых программно-методологических принципах // Техника и технология. – 2013. – №2 (55). – C. 19-22.

Девятков В.В., Власов С.А., Девятков Т.В., Павлов В.Л., Уманский В.И. Развитие СППР по оценке пропускных способностей железных дорог в рамках архитектуры GPSS Cloud // Техника и технология. – 2013. – №2 (55). – C. 14-18.

Димов Э.М., Маслов О.Н., Трошин Ю.В., Халимов Р.Р. Динамика разработки имитационной модели бизнес-процесса // «Инфокоммуникационные технологии», Том 11, № 1, 2013. С.63-77.
Статья посвящена описанию процесса разработки имитационных моделей для сложных экономических процессов. Построение модели рассматривается на примере простого, но типизированного бизнес-процесса. Статья направлена на улучшение и расширение понимания зачастую очень сложного процесса создания имитационной модели бизнес-процессов социальных и экономических систем.

Дмитриев В.Н., Тушнов А.С., Сергеева Е.В. Имитационное моделирование системы мониторинга многозвенной сети передачи данных // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2013. – № 2. – С. 86–91.

Емельянов А.А. Концепция и возможности факторно-ориентированной системы имитационного моделирования // Журнал «Прикладная информатика», №1 (43), Москва, 2013, с. 18-30.

Емельянов А.А., Емельянова Н.З. Технология работ с топографической информацией в имитационных моделях Actor Pilgrim // Научно-практический журнал «Прикладная информатика», №4 (46), 2013, c. 65-91.
Полнота содержания и точность информации, получаемой с помощью топографических карт, позволяют решать разнообразные региональные экономические, технические и экологические задачи, а также задачи гражданской защиты. Системный анализ быстроменяющейся обстановки при решении таких задач требует применения мощных средств имитационного моделирования.

Жаднов В.В., Тихменев А.Н. Имитационное моделирование в задачах оценки надежности отказоустойчивых электронных средств // Надежность. – 2013. – № 1 (44). – С. 32-43.

Жаднов В.В., Тихменев А.Н. Прогнозирование надежности структурно-сложных радиоэлектронных средств методами имитационного моделирования // Качество. Инновации. Образование. – 2013. – № 3. – С. 50-56.

b>Задорожний А.А. Агентный подход к вербальному описанию моделей с взаимодействующими стратегиями // Обчислювальний інтелект (результати, проблеми, перспективи): матеріали II Міжнар. наук.-техн. конф. (м. Черкаси, 14–18 трав. 2013 р.). – Черкаси: Маклаут, 2013. – С. 177–178.

Заикина И.В., Назаров А.А. Имитационное моделирование в экологии на примере модели развития эпидемии, построенной с применением метода системной динамики // Вестник российского государственного аграрного заочного университета. Научный журнал. № 14 (19). Москва. 2013. С.66-69.
Статья дает представление об использовании имитационного моделирования в экологии на примере построения модели эпидемии для популяции живых организмов методом системной динамики. Построение модели осуществлялось с помощью программного пакета AnyLogic в версии 6.7.1. Рассматриваемая модель позволяет определить интенсивность распространения заболевания в реальном времени для ограниченной группы организмов, смоделировать возможные последствия распространения заболевания.

Зайцев И.Д. Верификация мультиагентных систем с помощью цепей Маркова: оценка вероятности нахождения агентами оптимального решения // Программные продукты и системы, Тверь – том 4, 2013 г., стр. 89-93.

Замятина Е.Б., Миков А.И., Михеев Р.А. Особенности моделирования распределенных информационных систем // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Вып.4(23). 2013. С.107-119.
Статья посвящена имитационному моделированию распределенных информационных систем. В настоящее время существует большое количество специализированных программных систем, которые предназначены для построения имитационной модели распределенных систем и последующего проведения имитационного эксперимента. В статье рассматриваются программные и языковые средства системы автоматизированного проектирования Triad.Net, особенности построения Triad-модели и вопросы автоматизации изменения Triad-модели в ходе имитационного эксперимента. Среди свойств распределенных систем можно выделить свойства масштабируемости и отказоустойчивости, в результате которых количество вычислительных узлов системе изменяется. Особое внимание в статье уделяется автоматизации операций добавления и удаления объектов модели, ассоциируемых с вычислительными узлами.

Зиновьев В.В. Моделирование многозабойной проходки с использованием имитационного подхода // Институт угля Сибирского отделения РАН // ГИАБ. 2013. № ОВ6 (отдельн. вып.). С. 138-144.

Зиновьев В.В., Стародубов А.Н., Майоров А.Е, Кочетков В.Н. Имитационный подход при моделировании энерготехнологического комплекса по переработке угля // Ежемесячный производственно-массовый журнал «Энергетик». №1. Январь 2013 г. С. 26-29.

Ивочкина О.В. Основные задачи эффективного функционирования и логистики терминала, решаемые с использованием пакета ANYLOGIC // Научный журнал «Вестник Инжэкона». Серия: Экономика. Выпуск №7 (66), 2013 год. СПб. С.188-190.

Кабанов А.А. Имитационное моделирование в производстве авиационных и ракетно-космических систем. Что предшествует эксперименту? // Электронный журнал «Труды МАИ», Выпуск № 65, Москва, 2013, www.mai.ru/science/trudy/
В статье рассматриваются вопросы методологии подготовки моделей объектов производственной системы для проведения имитационного моделирования. Отмечены особенности инженерного подхода к построению имитационных моделей. Уделено внимание программным продуктам, применяемым для имитационного моделирования производств машиностроительных предприятий.

Кантемирова М.А. Имитационная модель кластерной организации экономической системы региона // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 4–2. – С. 476–480.

Карасёв К. «Цифровой аэропорт». Планирование и оптимизация работы аэропортового комплекса // Аэропорт Партнер, № 3, 2013, c.28-30.

Кийкова Е.В. Управление системой закупок товаров, работ и услуг для нужд бюджетного образовательного учреждения на основе имитационного моделирования // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 1. С. 302.

Китиков А.Н., Кузнецов А.Л., Русинов И.А. Ограничения при расчёте морского фронта методами теории массового обслуживания // // Эксплуатация морского транспорта. – 2013. - №1. – С. 3-6.

Клепикова О. Моделирование оперативной поддержки маркетинговых решений производственного предприятия средствами AnyLogic // Вісник Львівського Університету. Серія економічна. Випуск 50. Львів. 2013. С.146–151.
В статье рассмотрен современный подход имитационного моделирования для исследования производственно-сбытовой деятельности предприятия. Методом исследования выбраны методы и модели имитационного моделирования. Даны рекомендации по совершенствованию маркетинговых решений производственного предприятия на основе использования имитационной модели, которая охватывает три подхода имитационного моделирования: системную динамику, дискретно-событийный и агентные подходы.

Клименко А.А., Угольницкий Г.А. Подсистема «Разработчик» системы приема коммунальных платежей // Журнал «Компьютерные исследования и моделирование». Москва. 2013. Т.5, № 1. С. 25-36.
В работе рассматривается одна из ключевых подсистем приема коммунальных платежей «Разработчик». Описана разработанная система массового обслуживания, которая моделирует данную подсистему. Поставлена и решена задача о распределении ресурсов (в решении использовался модифицированный «венгерский» алгоритм). Приведено описание имитационной (агентной) модели данной подсистемы и результаты имитационных экспериментов.

Клопов И.А. Имитационное моделирование деятельности коммерческого банка в среде Anylogic // Науковий вісник Полтавського університету економіки і торгівлі. – № 3 (59). – 2013. С.308-314.
Предложен механизм организации системы управления коммерческим банком на основе использования информационно-аналитической системы поддержки принятия решений и организационно-методических принципов сценарного управления реализованной в среде имитационного моделирования AnyLogic.

Кобзев В.В., Радаев А.Е. Инструментарий управления высокотехнологичным производством промышленных предприятий на основе имитационного моделирования // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2013. № 6-2(185). С. 138-144.

Козлов П.А., Пермикин В.Ю., Колокольников В.С. Автоматизированное построение имитационных моделей крупных транспортных объектов // Транспорт Урала. – 2013. – №2 (37). – С. 3-6.

Кондратьев М.А. Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний // Журнал «Компьютерные исследования и моделирование». Москва. 2013. Т. 5, № 5. С. 863–882.
Число работ, посвященных прогнозированию инфекционной заболеваемости, стремительно растет по мере появления статистики, позволяющей провести анализ. В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости; указаны их ограничения и возможности практического применения. Рассмотрены традиционные методы анализа временных рядов — регрессионные и авторегрессионные модели; подходы, опирающиеся на машинное обучение — байесовские сети и искусственные нейронные сети; рассуждения на основе прецедентов; техники, базирующиеся на решении задачи фильтрации. Перечислены важнейшие направления разработки математических моделей распространения заболевания: классические аналитические модели, детерминированные и стохастические, а также современные имитационные модели, сетевые и агентные.

Королёв А.Г. Проект Object GPSS и его новые продукты GPSS - Future и Segmental GPSS // Интернет ресурс http://objectgpss.narod.ru / Украина, Северодонецк, 2013.
В статье приводится сравнение команд и блоков для GPSS World и систем ряда Object GPSS. Object GPSS - это средство для написания моделей в стиле GPSS непосредственно на языке Delphi (Object Pascal).

Корсуков А.С. Оценка надежности функционирования интегрированной кластерной системы с метапланировщиком Gridway // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), № 1 (101), 2013, Тверь. С.67-69.
Надежность и эффективность работы распределенной вычислительной среды во многом зависят от планирования поступающих в систему потоков заданий. На сегодняшний день наиболее используемым метапланировщиком является Gridway. В статье рассматривается имитационное моделирование этого метапланировщика в интегрированной кластерной системе, описываются имитационные алгоритмы работы Gridway. Имитационное моделирование позволяет оценить степень эффективности и надежности интегрированной кластерной системы при использовании этих алгоритмов. В качестве среды имитационного моделирования использована система GPSS World. Построение модели алгоритмов функционирования Gridway выполнено путем описания вычислительной среды на формальном специализированном языке с последующей генерацией текста моделирующей программы на языке GPSS.

Кулешова А.В., Широченко В.А. Имитационное моделирование городской транспортной системы с учетом изменения пассажиропотока // Студенческий вестник. Электронный научно-технический журнал. Октябрь 2013 года.
В работе рассматривается применение имитационного моделирования для оценки возможностей с точки зрения эффективности и рентабельности перевозки пассажиров. Рассмотрены методы моделирования транспортных систем для определения основных показателей с целью обеспечения качества пассажирских перевозок. Предполагаемая математическая модель позволяет получать реализации процессов перевозки. Их анализ на выходе программы дает возможность определить показатели моделируемой системы.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) // М.: Экономика, 2013. – 295 c.

Лаврушина Е.Г. Применение имитационного моделирования для совершенствования производственных процессов промышленного птицеводства // Интернет-журнал «Науковедение», Выпуск 6, ноябрь – декабрь 2013.

Лаврушина Е.Г. Разработка имитационной модели работы убойного комплекса для совершенствования деятельности предприятия промышленного птицеводства // Мир науки, культуры, образования. 2013. № 3 (40). С.405-408.

Ланцев Е.А., Доррер М.Г. Агентное имитационное моделирование бизнес-процессов в нотации еEPC // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2013, № 3 (85). C.86-92.
Предложен и разработан теоретико-множественный аппарат описания моделей бизнес-процессов микроэкономической системы в методологии ARIS eEPC, а также агентных имитационных моделей AnyLogic. Разработан метод трансляции модели в нотации eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic. На основе метода проведен эксперимент по трансляции модели в нотации eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic.

Ланцев Е.А., Доррер М.Г. Получение агентной имитационной модели из дискретно-событийного описания бизнес-процесса // Научно-технические ведомости СПбГПУ, № 3 (174), 2013, с.44-52.
Предложена методика трансляции модели из нотации ARIS eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic. Поставлен эксперимент по трансляции модели описанной нотацией eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic. Результаты работы могут использоваться аналитиками для сокращения времени проектирования в процессе реализации имитационных моделей, а также упрощения процесса последующей эксплуатации имитационных моделей.

Ланцев Е.А., Доррер М.Г. Имитационное моделирование бизнес-процессов склада с применением агентного подхода // Журнал «Вестник КрасГАУ». Выпуск 5. Красноярск 2013. C.41-49.
Предложен и разработан теоретико-множественный аппарат описания моделей логистических бизнес-процессов предприятия в методологии ARIS eEPC и агентных имитационных моделей AnyLogic. Представлен алгоритм трансляции модели в нотации eEPC в агентную имитационую модель AnyLogic и поставлен эксперимент по трансляции модели в нотации eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic.

Латыпова Л.В. Моделирование механизма объединения предприятий малого бизнеса в кластер с помощью методологии SADT и пакета ALLFUSION MODELING SUITE (BPWIN) // Экономика и предпринимательство. – 2013. – № 5 (34). – С. 596–600.

Левчук В.Д., Левчук Е.А. Реализация шаблона синхронизации транзактов в системном модуле симулятора MICIC4 // ISSN 1609–9672. Научный и производственно-практический журнал «Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины», № 6(81), 2013. Гомель. Беларусь. С.130-133.
В статье рассмотрено эффективное решение проблемы синхронизации информационных и управляющих транзактов. Программная реализация алгоритмов внедрена в системный модуль симулятора MICIC4.

Лингуанг Сонг (Lingguang Song), Нейл Н. Элдин (Neil N. Eldin). Адаптивное слежение и моделирование в режиме реального времени трудоемких строительных работ для упреждающего планирования // Вестник ТГАСУ № 2, 2013. С.297-316.
Представленная статья рассматривает актуальные проблемы имитационного моделирования процессов при производстве трудоёмких строительных работ в полевых условиях в целях оперативного (упреждающего) планирования на примере дорожного строительства. Поиску решения данной проблемы в отечественных научных исследованиях уделяется недостаточно внимания. Авторы статьи Lingguang Song и Neil N. Eldin из Хьюстонского университета предлагают решение данной проблемы в условиях США на примере конкретных строительных объектов с учётом уровня развития информационных технологий и технологического уровня дорожно-строительной отрасли, природно-климатических особенностей и т. д. В связи с этим адаптация предлагаемых моделей и алгоритмов для условий России представляется научной задачей, требующей отдельных исследований.

Лисин Е.М., Стриелковски В., Григорьева А.Н., Анисимова Ю.А. Современные подходы к разработке моделей рынков электроэнергии и исследованию влияния рыночной силы на конъюнктуру энергорынка // Вектор науки ТГУ. № 1(23), 2013. С.188-197.
В статье рассматриваются классические и современные подходы к моделированию рынков электроэнергии, основанных на применении моделей олигополии и агентно-ориентированных подходов моделирования, применительно к разработке комплексной имитационной модели оптового рынка электроэнергии. Внимание уделяется исследованию влияния рыночной силы генерирующих компаний на конъюнктуру рынка. Результаты исследования рассматриваются применительно к платформе оптового рынка электроэнергии WPMP (Wholesale Power Market Platform, США в 2003 г.) как модель для всех американских оптовых рынков электроэнергии.

Литвинов В.В., Задорожний А.А., Бегун В.В. Агентные модели операций // Математичне та імітаційне моделювання систем: VIII Міжнар. наук.-практ. конф. : тези доп. МОДС-2013 (м. Чернігів, 24–28 черв. 2013 р.). – Чернігів: ЧДТУ, 2013. – С. 279–283.

Лопухов Н.В. Обоснование необходимости имитационного моделирования логистики города Волгограда // Альманах современной науки и образования, № 7 (74), ISSN 1993-5552 / Издательство «Грамота» (www.gramota.net), 2013.
В работе рассматривается перспективное направление «логистика города». Для больших городов данное направление особенно актуально в связи с их транспортно-логистическим положением, протяженностью, плохой экологией и другими особенностями. Рассматриваются факторы, необходимые для создания имитационной модели логистики города Волгограда.

Лычкина Н.Н. Имитационные модели организаций и их применение в стратегическом управлении и информационных бизнес-системах // Сборник докладов научной конференции «Управленческие науки в современной России», Финансовый Университет при Правительстве РФ, 2 том. С.396-400, 2013 г.

Лычкина Н.Н. Инновационные парадигмы имитационного моделирования и их применение в сфере управленческого консалтинга, логистики и стратегического менеджмента // Логистика и управление цепями поставок, НИУ ВШЭ. №5 (58), 2013. С.28-41.

Лычкина Н.Н., Морозова Ю.А. Динамическое моделирование процессов развития пенсионной системы // Прикладная информатика. 2013. №3 (45). C. 20-28.

Лычкина Н.Н., Морозова Ю.А. Имитационное моделирование процессов развития пенсионной системы Российской Федерации // Материалы 18 Международной научно-практической конференции. Выпуск 2; Государственный университет управления -Москва: ГУУ, 2013 – 304 с.2013 С.102-106.

Матусевич Д.С. Применение ресамплинга для имитационного моделирования систем массового обслуживания // Известия Иркутской государственной экономической академии (электронный журнал) / Байкальский государственный университет экономики и права, 2013.
Рассматривается возможность применения ресамплинга для имитационного моделирования систем массового обслуживания. Анализируется качество подобных механизмов моделирования - имитаторов.

Метелёв А.П., Чистяков А.В., Жолобов А.Н. Протоколы маршрутизации в беспроводных самоорганизующихся сетях // Радиофизика. Вестник Нижегородского университета им. Н.И Лобачевского, 2013, № 3(1), С.75-78.
Рассматриваются основные группы протоколов маршрутизации в MANET (mobile ad hoc network) сетях. Приводится вариант разработанного протокола. Анализируются результаты исследования протоколов в сетевом симуляторе NS-3.

Милакина О.В. Имитационное моделирование на основе агентного метода: модель дорожного движения // XIX Международная научно-практическая конференция «Современные техника и технологии», 2013. С.288-289.

Муравьев Д.С., Мишкуров П.Н., Рахмангулов А.Н. Использование имитационного моделирования для оценки перерабатывающей способности морских портов и обоснования необходимости сооружения «сухого» порта // Современные проблемы транспортного комплекса России. Межвузовский сборник научных трудов молодых ученых, магистрантов и аспирантов. Выпуск 4. Магнитогорск. 2013. C.66-72.
В статье рассмотрены особенности описания технологии работы морского порта в системе AnyLogic. Показаны направления использования построенной имитационной модели для определения ограничений по величине пропускной и перерабатывающей способностей морского порта, обоснования необходимости создания «сухого» порта и выбора его основных параметров.

Нечаевский А.В. История развития компьютерного имитационного моделирования // Электронный журнал «Системный анализ в науке и образовании», Выпуск №2 / 2013.
Технологии компьютерного моделирования широко используются в настоящее время. Целесообразность модельного обеспечения сложных технических разработок и научных исследований сегодня не вызывает никаких сомнений. В будущем роль и значение компьютерного моделирования, безусловно, значительно возрастет. В работе дается обзор методов моделирования. Рассматривается эволюция и развитие средств компьютерного имитационного моделирования. Перспективы развития этой области также рассматриваются в работе.

Нецветаева К.М., Каримов М.Г. Имитационное моделирование для прогнозирования денежных потоков предприятия // Высокие технологии, исследования, финансы. Т. 2: сборник статей пятнадцатой международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике». 25—26 апреля 2013 года, Санкт-Петербург, Россия / под. Ред. А.П. Кудинова. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2013. — 368 с.

Полищук В.Ю. Программный комплекс имитационного моделирования динамики полей термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты // Доклады ТУСУРа, № 1 (27), март 2013 года / 2013, с. 125-128.
Описан комплекс программ имитационного моделирования полей термокарстовых озер, в состав которого входят следующие основные компоненты: подсистема моделирования, подсистема отображения результатов моделирования и база данных. Проведено прогнозирование динамики полей термокарстовых озер на территории многолетней мерзлоты Западной Сибири с учетом повышения среднегодовой температуры воздуха до 2030 г.

Полякова А.А. Имитационная модель маркетинговой системы в условиях рыночной конкуренции // Доклад на научно-практической международной интернет-конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований» (март 2013 года), http://www.sworld.com.ua/, Украина.

Подскребко А.С. Аспекты дискретно-событийного моделирования производственных процессов // Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем: матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції, 11-12 квітня 2013 р. – Харків: ФОП Александрова К. М., ВД «ІНЖЕК», 2013. – 390 с. – С. 167-169.

Подскребко А.С. Платформы систем поддержки и принятия решений на основе имитационного моделирования // Уральский научный вестник: экономические науки: (научно-теоретический и практический журнал). – Уральск: ЖШС «Уралнаучкнига», 2013. – С. 62-66.

Проничев Н.Д., Смелов В.Г., Кокарева В.В, Малыхин А.Н. Имитационное моделирование производственной системы механообрабатывающего цеха // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 15, №6(4), 2013. Механика и машиностроение. С.937-943.
В статье рассматривается вопрос применения средств имитационного моделирования для оптимизации производственной системы. Анализируется производственный цех по заданной производительности, оптимизируется движение материального потока и загрузка рабочих мест производственного участка, найдены оптимальные размеры накопителей.

Прохоров А.В., Пахнина Е.М. Мультиагентные технологии управления ресурсами в распределенных вычислительных средах // Second International Conference «Cluster Computing» CC 2013 (Ukraine, Lviv, June 3-5, 2013). c.184-190.
С развитием кластерных и облачных вычислений возникают все большие сложности в координации и распределении ресурсов. Предлагаемый в работе подход, основанный на мультиагентных технологиях, позволяет автоматизировать полный цикл управления ресурсами в реальном времени, включая согласование интересов, скоординированное взаимодействие, динамическое планирование и адаптивное перепланирование запросов/ресурсов. Описаны механизмы информационного взаимодействия агентов, связанные с распространением волны переговоров при конфликте интересов в виде локализации и динамического перераспределения нагрузки во внутриузловых и межузловых коммуникациях.

Пуртов А.М., Чанышев О.Г. Имитация матричных игр как метод анализа практических стратегий принятия решений // Омский научный вестник. — 2013. — № 1 (117). — C. 229–234.

Рахмангулов А.Н., Мишкуров П.Н. Особенности имитационного моделирования маневровой работы железнодорожной станции в системе AnyLogic // Проблемы и перспективы развития Евроазиатских транспортных систем: материалы пятой Международной научно-практической конференции, 17 -18 мая 2013 г. / под ред. О.Н. Ларина, Ю.В. Рождественского. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2013. – С. 229-232.

Румянцев М.И. О некоторых проблемах преподавания дтсциплины «Имитационное моделирование бизнес-процессов» // Теорiя та методика навчання математики, фiзики, iнформатики: збiрник наукових праць. Випуск XI: в 3-х томаз. – Кривий Рiг: Видавничий вiддiл КМI, 2013. – Т.3.: Теорiя та методика навчання iнформатики. – С.139-146.

Савоськин А.Н. Программно-аппаратный комплекс реального времени для имитационного моделирования электромагнитных процессов в электрических ж. д. переменного тока / А.Н. Савоськин, М. В. Телегин, Д. И. Болдин, И. И. Гарбузов // Университетский научный журнал. – 2013. – №5. – С. 113–119.

Семёнов К.М. Методика систематизации процессов в дискретно-событийной имитационной модели морского порта // ISSN 2073-1574. Вестник АГТУ. Сер.: Морская техника и технология. 2013. № 2. С.184-192.
В статье рассмотрена дискретно-событийная имитационная модель морского порта. Приводятся методы, которые позволяют интегрировать процессы, сформировав на их основе комплексную моделирующую систему, имитирующую работу порта в реальных условиях с высокой достоверностью. Рассматриваются особенности моделирования взаимодействия процессов при различных вариантах грузовых работ, а также при прямом и складском варианте; описывается влияние потоков грузов и транспорта на процессы порта.

Скатков А.В., Тарасова А.В. Информационные технологии поддержки принятия решений логистических задач для неоднороднях систем // Інформаційні технології в освіті, науці та виробництві, вип. 1(2). / 2013.
Предлагаются оптимизационные модели оптимизации работы сложных транспортно-производственных систем на примере морского порта. Рассматриваются уровни сложности и адекватности модели.

Соколовская З.Н., Яценко Н.В. Прикладное имитационное моделирование как аналитическая основа принятия управленческих решений // БІЗНЕСІНФОРМ, № 6, 2013. C.69-76.
В статье раскрываются прикладные аспекты использования имитационного моделирования в процессе анализа и принятия управленческих решений. Предложена модель функционирования коммунального предприятия, построенная на базе метода системной динамики в среде пакета Ithink. Приведены результаты имитационных экспериментов, направленных на обеспечение эффективного управления материальными и финансовыми потоками предприятия.

Степанцов М.Е. О возможной модификации дискретной математической модели динамического развития транспортной сети // Журнал «Компьютерные исследования и моделирование». Москва. 2013. Т. 5, № 3. С. 395-401.
Статья рассматривает вопросы дискретной математической модели динамического развития транспортной сети, ранее разработанной с участием автора. В ходе исследования выявлены недостатки модели, рассмотрены пути устранения этих недостатков, после чего построена новая версия модели. На основе новой модели были созданы имитационные схемы для проведения пробных расчетов, аналогичных тем, какие использовались для тестирования исходной модели. Проведен сравнительный анализ результатов тестовых расчетов на основе новой и исходной моделей.

Стеряков А.А. Агентное моделирование на базе заявочно-стековой архитектуры взаимодействия // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 15, №6(4), 2013. С.1038-1044.
Рассматривается моделирование агентных систем с использованием заявочно-стековой архитектуры взаимодействия. Предложена структура агентных моделей, обеспечивающая удобную их реализацию в виде компьютерных программ на языках объектно-ориентированного программирования. Описан метод взаимодействия элементов системы на базе заявочно-стековой архитектуры.

Стеряков А.А. Динамика сложных биологических систем в моделях агентного типа на примере взаимодействия двух конкурирующих популяций // 20-я международная конференция серии «Математика. Компьютер. Образование». Биофизика сложных систем. Анализ и моделирование. Тезисы. г. Пущино 28 января — 2 февраля 2013. — Москва–Ижевск, 2013. — С. 87.

Стеряков А.А. Об одном универсальном методе построения моделей для сложных многоагентных систем // Журнал «Компьютерные исследования и моделирование». Москва. 2013. Т.5, № 4. С. 513-522.
В работе предлагается универсальный метод построения агентных имитационных моделей сложных систем, предполагающий их компьютерную реализацию на языках объектно-ориентированного программирования. Метод определяет способ построения математических моделей агентов и их взаимодействия, а также описывает архитектуру комплекса программ для имитации динамики моделируемой системы. Эффективность предлагаемого метода иллюстрируется примерами его применения для моделирования сложных систем из двух областей: экономической (модель финансового рынка с неоднородными агентами) и биологической (пространственно-временная имитация взаимодействия биологических популяций).

Страхова Н.А., Лебединский П.А. Концепция и структура имитационной модели оценки энергоэффективности при генерации тепла // Интернет-журнал «Науковедение», №3 / Институт Государственного управления, права и инновационных технологий (ИГУПИТ), 2013.
В статье представлен обзор современной ситуации в области генерации, транспортировки энергоносителей. Представлена схема производства энергии Разработана модель энергогенерирующего источника на основе методов имитационного моделирования, в которой можно проследить степень влияния той или иной меры, комплекса мероприятий на основные экологические, технологические, экономические показатели производственного цикла электро- и тепло- энергии, такие как объемы загрязнения окружающей среды, потери, объем потребляемых первичных ресурсов.

Супруненко О.О. Парадигми імітаційного моделювання при дослідженні складних систем з паралелізмом // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. ISSN 1729-3774. № 5/4 ( 65 ). 2013. С.63-67.
В статье представлен обзор парадигм имитационного моделирования и проблем, которые возникают при построении имитационных моделей для сложных систем с параллелизмом, которые требуют использования элементов парадигм с непрерывным и дискретным описанием свойств.

Тарасов С.В. Опыт применения компонентного моделирования в разработке тренажеров грузобалластных и технологических операций компании Транзас // Журнал «Автоматизация в промышленности», №7, 2013, с. 42-46.

Тимохин В.Н., Подскребко А.С. Дискретно-событийное моделирование конвейерных линий // БІЗНЕСІНФОРМ № 9, 2013. С.78-84.
Целью статьи является исследование особенностей применения дискретно-событийного моделирования в процессе принятия управленческих решений, связанных с перебалансировкой конвейерной линии крупного промышленного предприятия. Анализируя и систематизируя научные работы отечественных и зарубежных ученых, авторы акцентируют внимание на недостаточности разработки вопросов, связанных с применением имитационного моделирования к перебалансировке конвейерных линий. В статье рассмотрены аспекты дискретно-событийного моделирования в процессе принятия управленческих решений, связанных с определением узких мест системы, используя методологию теории ограничений и анализа возможности их устранения, то есть повышения эффективности функционирования системы. Приводится дискретно-событийная модель процесса сборка компрессора. Представленная модель позволяет выявить узкие места в системе, а также проанализировать различные возможности их устранения.

Толстуха С.А., Филимонов В.А. Веб-приложение для моделирования динамических систем и субъектов с рефлексией // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 3 (24). С. 34–39.

Толуев Ю.И., Змановская Т.П. Имитационная модель производственной линии на базе сложной конвейерной системы // Журнал «Автоматизация в промышленности», №7, 2013, с. 37-41.

Тымчук Д.А., Свечкарев В.П. Анализ топологий взаимодействия в социальном многоагентном моделировании // Повышение эффективности науки и усиление ее роли в социально-экономическом развитии региона (методы, стимулы, инструменты). – Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ ЮФУ, 2013. – 358 с. – С.175-177.

Тымчук Д.А., Свечкарев В.П. Многоязыковые возможности среды многоагентного моделирования Repast Simphony [Электронный ресурс] // Инженерный вестник Дона, 2013 – №4 – Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n4y2013/.

Фаттахов М.Р. Агент-ориентированная модель социально-экономического развития Москвы // Экономика и математические методы. – 2013. – № 2. – C. 30-42.

Фролов А.И., Лукьянов П.В. О возможностях имитационного моделирования состояния объекта управления на основе данных административного мониторинга // Научно-технический журнал «Информационные системы и технологии», № 6 (80), ноябрь-декабрь 2013, Орел, С.54-60.
В статье рассматриваются вопросы прогнозирования состояния объекта административного мониторинга с использованием имитационного моделирования. Производится анализ методов имитационного моделирования: дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование. Дается оценка применимости этих методов для решения задач административного мониторинга. Для отобранных методов строятся модели представления исходных данных.

Фу Ф.Г., Казаков А.Л. Имитационное моделирование работы грузовых транспортных терминалов // Вестник ИрГТУ. – 2013. - №9. - С. 37-43.

Хивинцев М.А., Акопов А.С. Распределенная эволюционная сеть для решения многокритериальных оптимизационных задач в системах имитационного моделирования // Бизнес-информатика, №3(25) – 2013 г., С.34-40.
В статье представлен новый подход к решению многокритериальных оптимизационных задач большой размерности, реализуемых, в частности, в системах имитационного моделирования класса AnyLogic с помощью распределенных вычислений. Предложена новая концепция построения распределенной эволюционной сети, основанная на разбиении пространства искомых переменных на кластеры и присвоения каждому вычислительному элементу сети своего кластера, по которому осуществляется поиск промежуточных результатов с помощью взаимодействующих генетических алгоритмов.

Черная О.Е. Принцип целеустремленности в системной динамике с учетом подходов поведенческой экономики // Международный научный экономический журнал №Бизнес-информатика», Харьков. № 1, 2013. С.24-28.
В статье рассмотрены теоретические походы определения принципа целеустремленности в системной динамике с учетом подходов поведенческой экономики, теории перспектив и фрейминг эффекта. Проанализировано значение выбора для субъектов динамических систем в процессе их управления с точки зрения рационального, эмоционального и культурного подходов. Обоснована классификация систем в зависимости от их поведения: реактивного, инактивного, преактивного и интерактивного, что позволило сформулировать принципы функционирования целеустремленной системы.

Черненький М.В., Садовников В.В. Метод реализации оптимизированного имитационного моделирующего алгоритма // 77-48211/649826. # 11, ноябрь 2013. Электронный научно-технический журнал «Инженерный вестник», стр. 501-508. Издатель ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет им. Н.Э. Баумана.

Шажаев И.Ш., Николаев А.Б. Анализ программного обеспечения для моделирования бизнес-процессов // Материалы IX международной заочной научно-практической конференции молодых ученых «Теория и практика применения информационных технологий в промышленности и на транспорте», Москва, 12 ноября 2013 г. С.36-46.
В статье проведен анализ различных программных средств, ориентированных на имитационное моделирование бизнес-процессов. Рассмотрены и описаны такие программные продукты как AnyLogic, Business Studio, Bizagi Process modeler, а также программное обеспечение DEQSS, разработанное на кафедре «Автоматизированные системы управления».

Шишкин Ю.Е., Чорномыз С.А. Имитационная модель кластера для оптимизации процесса мониторинга с целью ликвидации последствий вирусных атак // Оптимізація виробничих процесів: зб. наук. пр. Вип. 14/2013. — Севастополь, 2013. С.174-178.
Проведены исследования параметров компьютерного кластера в условиях действия вирусных атак, с применением дискретно-событийного имитационного моделирования. Разработанная модель позволила минимизировать затраты на восстановление системы путём выработки оптимальной стратегии принятия решений.
A computer cluster parameters is analyzed as a queuing system by using discrete-event simulation. A model enables minimize the cost of system restoring by choosing the optimal decisions policy.

Ярыгин О.Н., Кондурар М.В. Преодоление ложной эвриcтики непрерывности c помощью дискретно-событийного имитационного моделирования // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Тольятти. 2013. № 3 (25). С.472-479.
В работе рассматривается способы преодоления ложной эвристики непрерывности и других при переходе к изучению сложных систем при интегративном изучении дискретной математики и информационного моделирования. Описываются примеры решения задач с помощью дискретно-событийных компьютерных моделей. Сравнением с непрерывными моделями показана неадекватность последних во многих случаях, когда их применение считалось вполне естественным.



Яндекс.Метрика