Майоров Н.Н., Кириченко А.В., Фетисов В.А. Моделирование контейнерооборота морской транспортной системы на основе математического аппарата гравитационной модели // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2015. №5(33). C. 26-33. DOI: 10.21821/2309-5180-2015-7-5-26-33.
При решении прогнозных задач в работе морской транспортной системы используется имитационное моделирование. Существуют различные методы моделирования грузопотоков, среди которых в данной статье предлагается применение гравитационной модели с расчетом матриц корреспонденций применительно для перевозки контейнеров. Рассматривается пример моделирования и реализации морской транспортной системы на примере работы контейнерной линии компании APL c включением терминалов, которые вовлечены в процесс доставки контейнеров по суше.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Современные методы прогнозирования последствий управленческих решений // Управленческое консультирование. – 2015. – № 7. – С. 12-24.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Имитация особенностей репродуктивного поведения населения в агент-ориентированной модели региона // Экономика региона. — 2015. — №3. — С. 312-322.
Работа посвящена исследованию влияния неравномерности демографического перехода на социально-демографические характеристики населения региона и их динамику. С использованием модели проведен ряд экспериментов по прогнозированию численности и структуры населения условного региона. Результаты экспериментов показали, что разработанная модель, несмотря на упрощение действительности, верно воспроизводит как начальное состояние населения региона, включая его половозрастную и социальную структуру, так и динамику основных характеристик этого населения.

Максимов С.А., Чалый Д.Ю. Моделирование и анализ свойств протокола для p2p-сетей при помощи раскрашенных сетей Петри // Заметки по информатике и математике : сборник научных статей / под ред. А. Н. Морозова ; Яросл. гос. ун-т им. П. Г. Демидова. Ярославль : ЯрГУ, 2015. Вып. 7.124 с. ISBN 978-5-8397-1072-6. С.74-80.
В статье объектом исследования является протокол Chord, который моделируется при помощи раскрашенных сетей Петри и среды моделирования CPN Tools. Целью работы является проведение анализа семантических свойств протокола при помощи методов, разработанных для этого формализма.

Малинковский Ю.В. Сети Джонсона с однолинейными узлами и ограниченным временем пребывания и/или ожидания // Автоматика и Телемеханика. 2015. № 4. С. 67−79.

Мальцева С.В., Котельникова П.В. Модель оптимального проекта государственно-частного партнерства в секторе телекоммуникаций аспирант кафедры инноваций // Business informatics, №4(34), 2015. С.24-31.

Маслобоев А.В., Олейник А.Г., Шишаев М.Г. Информационная технология дистанционного формирования и управления моделями системной динамики // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 4. С. 748–755.

Массель Л.В., Гальперов В.И. Разработка многоагентных систем распределенного решения энергетических задач с использованием агентных сценариев // Известия Томского политехнического университета. Т. 326. №5. 2015.. С. 45-53.

Массель Л.В., Гальперов В.И. Разработка многоагентной системы оценивания состояний электроэнергетических систем с использованием событийных моделей// Наука и образование. №9. 2015. М. МГТУ им. Баумана. Эл. №ФС77-4211. ISSN 1994-0448. DOI: 10.7463/ 0915. 0811180.

Маторин С.И., Жихарев А.Г., Зайцева Н.О. Имитационное моделирование с использованием системно-объектного подхода // Научно-практический журнал «Прикладная информатика», том 10, №6 (60), 2015 год. Москва. ISSN 193-8314. C.91-104.
В статье обсуждается актуальность развития методов и средств имитационного моделирования, в первую очередь путем преобразования визуальных (графоаналитических) моделей организационно-деловых и производственно-технологических процессов.

Маторин С.И., Жихарев А.Г., Зайцева Н.О. Системно-объектное имитационное моделирование транспортных и технологических процессов // Белгород. Научные ведомости. Серия Экономика. Информатика. 2015. №7 (204). Выпуск 34/1. С.159-169.
В статье рассматриваются возможности системно-объектного подхода «Узел-Функция-Объект» в области имитационного моделирования транспортных и технологических процессов за счет использования формального аппарата исчисления объектов и языка моделирования производственных процессов «Chi».

Мезенцев К.Н. Мультиагентное моделирование в среде NETLOGO // Автоматизация и управление в технических системах. – 2015. – № 1 (13). – С. 10-20. DOI: 10.12731/2306-1561-2015-1-2.

Мезенцев К.Н. Системный подход и имитационное моделирование // ISSN 2306-1561. Автоматизация и управление в технических системах (АУТС). 2015. – № 3. – С. 3-15.
В статье рассмотрены ряд положений системного подхода, которые находят отражение при моделировании различных технических объектов. Системный подход позволяет наиболее полно отразить связи в предметной области моделируемой системы между объектами, а также между объектами и внешней средой. Практически парадигмы системного подхода в моделировании систем находят применение в технологии объектно-ориентированной разработки моделей и программного обеспечения. Одной из современных альтернатив реализации объектно-ориентированной технологии является агентное моделирование.

Меньших В.В., Горлов В.ВИмитационное моделирование действий органов внутренних дел при возникновении массовых беспорядков // Вестник Воронежского института МВД России. 2015. № 4. C. 180-189.

Меркулов А.В., Годяев А.И. Некоторые аспекты имитационного моделирования инфраструктуры железнодорожного участка // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2015. Т. 39. № 4. С. 109-116.

Михайлова С.Е., Сасева А.В., Пучков А.Ю. Имитационное решение задачи моделирования работы системы передачи сообщений в среде GPSS WORLD // Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции «Новые направления маркетинговой политики хозяйствующих субъектов», Нижний Новгород, 05.06.2015. С.61-65.
Работа посвящена разработке имитационной модели для решения задачи в системе передачи сообщений. Проанализирован процесс передачи сообщений и выработаны рекомендации по работе в системе.

Молев А.А., Колесников А.С. Моделирование в среде Anylogic систем радиосвязи, построенных на основе когнитивных технологий // Материалы XV международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии». Воронеж, ВГУ, 2015г., том I, с. 349-354, 489 с.

Муравьев Д.С. Сценарный подход развития морской портовой инфраструктуры с использованием имитационного моделирования // Проблемы инфраструктуры транспортного комплекса: материалы Международной научно-технической конференции / под ред. А.В. Петряева. СПб.: ФГБОУ ВПО ПГУПС, 2015. С. 108-112.

Насадкин М.Ю., Питухин Е.А., Астафьева М.П. Агентное моделирование поведения абитуриентов при выборе вуза в России // Технические науки (Fundamental research), № 8, 2015. С.307-311.
Рассматривается построение агентной модели поведения абитуриентов при выборе вуза России. Приведены все учитываемые факторы внешней среды и личных предпочтений абитуриентов, которые можно разделить на две группы: детерминированные факторы среды и стохастические показатели виртуальных абитуриентов. Статья носит ознакомительный характер: рассматривается методология без приведения результатов моделирования.

Недзельский Е.В., Мирошниченко В.М. Использование систем имитационного моделирования в исследовании функционирования объектов железнодорожного транспорта // Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2015: тези доповідей Десятої міжнародної науково-практичної конференції (Чернігів, 22-26 червня 2015 р.) / М-во осв. і наук. України, Нац. Акад. наук України, Академія технологічних наук України, Інженерна академія України та ін. – Чернігів: ЧНТУ, 2015. – 469с. ISBN 978-966-2188-64-6. C.187-189.

Нефедов В.В., Китова О.В., Старовойтов А.В. Имитационная модель развития розничной торговой сети на платформе IBM Cognos TM1 // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2015, № 3 (81). С.99-105.
Авторами разработан симулятор розничной торговой сети на платформе IBM Cognos TM1, предназначенный для исследования и разработки систем поддержки принятия решений. Описывается имитационная модель розничного рынка, являющаяся частью симулятора. Моделирование проводится для системы, состоящей из произвольного количества регионов, розничных торговых сетей, представленных во всех регионах, трех форматов магазинов, отличающихся площадью и ассортиментом, и трех групп товаров.

Никитин В.В., Бобин Д.В., Назаров А.А. Моделирование интегрального показателя комплексной оценки объектов исследования // Вестник Чувашского университета. 2015. № 3. С. 172–177.

Николаев В.С., Волков В.В., Прошин И.А. Особенности имитационного моделирования технологической машины на примере ленточной машины для хлопка // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2015. №1 (355). С. 139-143.

Николаев А.Б., Зайцев Д.В., Солнцев А.А., Сакун Б.В., Кузьмичева Е.О. Имитационное моделирование адаптивного расписания перевозок грузов в условиях вероятностной неопределенности [Текст] // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета. 2015. №4(43). С. 63-68.

Носко А., Сафронов Е. Оптимизация имитационной модели процесса комплектации с использованием АВС-анализа (на примере автоматизированных систем хранения) // Логистика. 2015. № 8 (105). С. 31-35.

Обухов П.А., Николаев А.Б., Остроух А.В. Исследование эффективности работы сетевых серверов в среде имитационного моделирования AnyLogic // Журнал «Международный журнал экспериментального образования» (International journal of experimental education), № 3, 2015.
В статье рассматриваются проблемные вопросы, возникающие при исследовании имитационных моделей. Разработаны имитационные модели поступления пакетов на сервера в среде моделирования AnyLogic. Исследована эффективность работы серверов в зависимости от интенсивности поступающих пакетов. Проведено итоговое сравнение результатов эффективности серверов. Сделаны выводы, показывающие необходимость имитационного моделирования.

Овсянников В.Е., Васильев В.И. Разработка средств для исследования деятельности операторов технологического оборудования // Инженерный вестник Дона, №1 (2015).

Окаи Джордж Эссах Яо, Богатиков В.Н., Клюшин А.Ю. Моделирование технологических процессов производства твердых лекарственных форм на основе сети Петри // Интернет-журнал «Науковедение». Том 7, №2 (январь - февраль 2015). Тверь. http://naukovedenie.ru/PDF/63TVN215.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/63TVN215.

Окрепилов В.В., Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. и др. Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально-экономических систем // Экономика региона. – 2015. – № 2. – C. 301-313.

Осипов Г.С. Оптимизация пропускной способности грузовых терминалов // Международный научный журнал «Символ науки», №12, 2015. Уфа. ISSN 2410-700Х. C.73-76.
Исследуется сложная система «судно-терминал». Строится модель системы, осуществляется ее моделирование и оптимизация по критерию суммарных приведенных затрат.

Павленко С.С. Обоснование выбора аппарата для разработки модели наземной сети грузораспределения // Инновационные технологии научного развития: сборник статей Международной научно-практической конференции (25 октября 2015 г., г. Пермь). / в 2 ч. Ч.2 - Уфа: АЭТЕРНА, 2015. – 286 с. ISBN 978-5-906836-05-2 ч. С.77-81.

Павлов А.И., Столбов А.Б. Архитектура системы поддержки проектирования агентов для имитационных моделей сложных систем // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems). № 1 (109), 2015. Тверь. С.12-16.
В работе рассматриваются проблемы автоматизации процесса создания имитационных моделей сложных систем. В качестве основной парадигмы моделирования выбран многоагентный подход. Предложена архитектура системы поддержки проектирования многоагентных моделей. Основными задачами системы являются формализация и использование концептуальной модели предметной области при создании агентов, поддержка процесса преобразования концептуальной модели в агентную модель, снижение квалификационных требований в области программирования для специалистов-предметников, организация совместной работы коллектива исследователей. Оригинальность предлагаемой системы заключается в явном представлении концептуальной модели за счет описания сущностей и связей предметной области в форме онтологии и в использовании системной базы знаний, содержащей правила преобразования онтологии в агентную модель.

Паронджанов С.С., СО ТИ ХА АУНГ, Чекалин Д.Б. ЛИ Реализация имитационной модели «подземные и наземные коммуникации Москвы» для прототипа динамической интегрированной экспертной системы управления изменениями дорожного движения при нештаных ситуациях на подземных и наземных городских коммуникациях // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015. Аннотации докладов. Том 3. Секция «Интеллектуальные системы и технологии». ISBN 978-5-7262-2052-9. C.154.
Обеспечение безопасности дорожного движения в городах является критически важным фактором при возникновении нештатных ситуаций на подземных и наземных городских коммуникациях, что обусловило необходимость создания прототипа динамической интегрированной экспертной системы (ИЭС), обеспечивающей решение задачи управления изменениями дорожного движения в подобных случаях. Поскольку основным источником данных для динамических ИЭС является подсистема моделирования внешнего мира, то в состав данного прототипа включена имитационная модель «Подземные и наземные коммуникации г. Москвы», описанная на языке РДОАТ. Данная имитационная модель разработана с помощью подсистемы имитационного моделирования (динамическая версия комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ).

Переварюха А.Ю. Исследование модели эксплуатируемой популяции со сложными видами апериодической переходной динамики // Вестник БГУ. Сер. 1, Физика. Математика. Информатика. 2015. № 3. С. 96-103.

Петрова И.Ю., Кравец А.Д. Методика проектирования мультиагентных систем и модулей на основе генератора мультиагентных систем // 2015 г.

Петровский Григорий Применение аналитических методов и имитационного моделирования для расчетов беспроводных сетей стандарта IEEE 802.11N // Труды 27-ой научно-практической и учебно-методической конференции «Наука и технология – шаг в будущее» («RESEARCH and TECHNOLOGY – STEP into the FUTURE 2015»), Vol. 10, No. 1. Рига. Латвия. 23–24 апреля 2015 г. C.54.

Пигнастый О.М. 2015. Обзор моделей управляемых производственных процессов поточных линий производственных систем // Научные ведомости Белгородского государственного университета. 34/1: 37-152.

Пирцхалава Н.Р., Козаченко О.СПрименение имитационного моделирования в логистике [Текст] // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2015 г. 5-1: Т. 3. С. 268-272.

Подгорный К.А., Леонов А.В. Обзор современных методов оценки значений коэффициентов, чувствительности и адекватности имитационных моделей водных экосистем // Водные ресурсы. 2015. Т. 42, № 4. С. 406–432.

Поручиков М.А. Анализ влияния неравномерности производственных операций на эффективность выталкивающей производственной системы // Экономика и управление народным хозяйством. 6(127). 2015. С.72-76.
Построена имитационная модель выталкивающей производственной системы. Выявлена эмпирическая зависимость загрузки оборудования от неравномерности производственных операций. Проведен количественный анализ влияния неравномерности производственных операций на загрузку оборудования.

Порфирьев Е.Е. Моделирование поведения экономических агентов для совершенствования управления поведением потребителей // 2015 г.
В статье изложены создание и анализ агент-ориентированной модели для управления поведением потребителей. Данная модель может использоваться компаниями для изучения своего потребителя, а также способна выступать в роли учебной модели. В результате моделирования сделан вывод о неэффективности маркетинговых методов конкуренции в случае, когда товары в восприятии потребителя являются идеальными заменителями друг друга, и необходимости делать упор на альтернативные способы привлечения внимания потребителя.

Примостка А.О. Агентно-орієнтованемоделювання фондовогоринку // Бізнесінформ, № 1, 2015. С.131-136.
У статті розглянуто основні положення концепції агентно-орієнтованого моделювання, надано трактування поняття «агент», проаналізовано агентно-орієнтовані моделі фінансових ринків. За результатами комп’ютерної симуляції отримано прогноз динаміки зміни ринкової ціни та дохідності акцій, розподіл трейдерів на чартистів і фундаменталістів, індекс настроїв, який характеризує співвідношення між песимістичними та оптимістичними чартистами. Запропонований підхід може бути використаний для прогнозування динаміки вітчизняного фондового ринку або його окремих складових за умов високої волатильності цін та різкої зміни настроїв трейдерів.

Пушкарь О.Д. Имитационная модель функционирования отряда космонавтов как дискретной стохастической системы на основе сетей Петри // Космонавтика и ракетостроение. 2015. № 2(81). С. 32-39.

Раменская А.В., Шинтемирова Д.А. Моделирование процессов управления производственными мощностями [Электронный ресурс] // Наука и образование: фундаментальные основы, технологии, инновации : сб. материалов Междунар. науч. конф., посвящ. 60-летию Оренбург. гос. ун-та, 15-17 сент. 2015 г. / М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «Оренбург. гос. ун-т» ; М-во образования Оренбург. обл. ; [гл. ред. С. Н. Летута]. Электрон. дан. Оренбург : Университет, 2015. Ч. 3. С. 207-212.

Рахмангулов А.Н., Осинцев Н.А., Юань Т. Комплексный подход к созданию интеллектуальных транспортных систем на промышленных предприятиях // Труды Четвертой научно-технической конференции с международным участием «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование». ИСУЖТ-2015. ОАО «НИИАС». Москва. 2015. С.102-107.

Редько В.Г., Сохова З.Б. Многоагентная модель аренды сельскохозяйственных земель в регионе // Искусственные общества. 2015. Т. 10, № 1−4. С. 5-20.

Редько В.Г., Сохова З.Б. Многоагентная модель распределения сельскохозяйственных угодий в регионе // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сб. науч. трудов VIII-й международной научно-технической конференции: в 2-х томах, Коломна, 18-20 мая, 2015 г. М:. Физматлит, 2015. Т. 2. С.486-493.

Рудь Н.О. Інструментальні засоби імітаційного моделювання // Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2015: тези доповідей Десятої міжнародної науково-практичної конференції (Чернігів, 22-26 червня 2015 р.) / М-во осв. і наук. України, Нац. Акад. наук України, Академія технологічних наук України, Інженерна академія України та ін. – Чернігів: ЧНТУ, 2015. – 469с. ISBN 978-966-2188-64-6. C.313-317.

Рыбина А.В., Магергут В.З. Программная реализация алгоритмов управления технологическими процессами на основе помеченных сетей Петри // Всероссийская научная конференция по проблемам управления в технических системах (ПУТС-2015). Материалы конференции. Санкт-Петербург. 28-30 октября 2015 г. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

Рыбина Г.В., СО ТИ ХА АУНГ Методы и программные средства имитационного моделирования для построения динамических интегрированных экспертных систем // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015. Аннотации докладов. Том 3. Секция «Интеллектуальные системы и технологии». ISBN 978-5-7262-2052-9. C.156.
В контексте исследования возможностей применения методов и средств имитационного моделирования для построения динамических интегрированных экспертных систем (ИЭС) проводится анализ современного состояния исследований и разработок в области имитационного моделирования (методологический, формально-концептуальный, интеграционный, инструментальный и прикладной аспекты). Исследуются проблемы интеграции имитационного моделирования с технологией динамических ИЭС, разрабатываемых на основе задачно-ориентированной методологии и инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. С учетом требований к построению имитационных моделей сложных технических систем (СТС) и сложных организационно-технических систем (СОТС) дискретного типа рассматриваются вопросы создания оригинального языка описания имитационных моделей СТС/СОТС. Описываются базовые компоненты подсистемы имитационного моделирования и технология построения имитационных моделей СТС/СОТС для прототипов динамических ИЭС.

Рыжиков Ю.И. Теория очередей и распределение Парето // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2015. № 648. С. 28-43.

Савельев М.В. Моделирование популярных моделей жизненного цикла создания IT-продукта сетями Петри // Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2015: тези доповідей Десятої міжнародної науково-практичної конференції (Чернігів, 22-26 червня 2015 р.) / М-во осв. і наук. України, Нац. Акад. наук України, Академія технологічних наук України, Інженерна академія України та ін. – Чернігів: ЧНТУ, 2015. – 469с. ISBN 978-966-2188-64-6. C.292-294.

Савоськин А.Н. Имитационное моделирование энергетических показателей при движении электровозов переменного тока с бортовыми компенсаторами реактивной мощности по типовому участку электрической железной дороги / А.Н. Савоськин, Ю.М. Кулинич, И.И. Гарбузов // Электротехника. – 2015. – №9. – С. 42 – 49.

Саковець Є.Г. Імітаційні моделі в моделюванні систем // Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2015: тези доповідей Десятої міжнародної науково-практичної конференції (Чернігів, 22-26 червня 2015 р.) / М-во осв. і наук. України, Нац. Акад. наук України, Академія технологічних наук України, Інженерна академія України та ін. – Чернігів: ЧНТУ, 2015. – 469с. ISBN 978-966-2188-64-6. C.322-324.

Самсонова Н.А. Особенности моделирования социальных процессов // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2015. Том 7. Выпуск 4. С. 41-54.

Сеченов П.А. Алгоритм и программная реализация имитационной модели гравитационного сепаратора колонного струйно-эмульсионного реактора // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), № 3 (111), 2015, Тверь. С.214-219.
В статье рассматривается технология создания имитационной модели процессов физического и химического взаимодействия дисперсных частиц шихты и продуктов реакций, витающих в потоке несущего высокотемпературного газа. Технология выбрана на основе сравнения базовых концепций и готовых инструментальных решений имитационного моделирования (Vensim, GPSS, Simula, AnyLogic, MATLAB и др.) с объектно-ориентированными языками программирования (Delphi, Visual Basic, Visual C# и ActionScript 3.0). Для реализации поставленной задачи использован объектно-ориентированный язык программирования ActionScript 3.0.

Скворцова Т.В., Дорохин С.В., Кондрашова Е.В. Модель распределения транспортных потоков автомобилей // Моделирование систем и процессов. 2014. № 3. C. 28–32.

Скобелев П. Мультиагентные технологии и самоорганизация сетей связанных расписаний для управления ресурсами в реальном времени / П. Скобелев, И. Майоров // Морские информационно-управляющие системы. – 2015. – №1 (7). – С. 26.

Скородумов П.В. Имитационное моделирование экономических систем: программные средства и направления их совершенствования // Проблемы развития территории. Вып. 2 (76), 2015. С.62-72.
В статье рассматриваются подходы системной динамики, дискретно-событийного и агентного моделирования. Представлены преимущества метода имитационного моделирования и этапы построения моделей на его основе. Приведен краткий обзор и анализ систем имитационного моделирования ARIS, Arena, AnyLogic, iThink. Результаты анализа обобщены в итоговой таблице. Представлены возможные направления совершенствования систем имитационного моделирования.

Соколовская З.Н., Яценко Н.В. Моделирование деятельности аутсорсинговой фирмы // БІЗНЕСІНФОРМ, № 3, 2015. С.60-70.
Обосновывается целесообразность применения метода системной динамики и программ-ной платформы Ithink для построения моделей, учитывая специфику деятельности аутсорсинговых фирм. Предлагается разработанная модель функционирования типовой аутсорсинговой IT-фирмы. Приведены фрагменты потоковых диаграмм блоков модели. Работа модели представлена результатами имитационных экспериментов на примере агентства интернет-маркетинга «StarMarketing».

b>Сохова З.Б. Многоагентная модель коллективного взаимодействия инвесторов и производителей в прозрачной экономической системе // Социофизика и социоинженерия. Сб. науч. трудов Первой российской конференции, Москва, 8-11 июня, 2015 г. 2015. С. 59.

Сохова З.Б., Редько В.Г., Нагоев З.В. Агент-ориентированная модель аренды сельскохозяйственных угодий в регионе // Известия КБНЦ РАН. 2015. Т. 2, № 6(68). С. 174-182.

Степанов А.Г., Семин С.Г. Имитационная модель инвестиционного проекта технического перевооружения производственной линии // Журнал «Информационно-управляющие системы», № 1, 2015. С.92-99. doi:10.15217/issn1684-8853.2015.1.92.
В среде AnyLogic построена имитационная модель, которая воспроизводит структуру производственной линии с возможностью моделирования, как ремонта имеющегося станка, так и приобретения нового станка. Модель позволяет произвести расчет показателей эффективности в автоматическом режиме.

Стрельникова И.А., Стрельников Д.Д. Математические основы имитационно-логистического моделирования перевалки грузов через морской порт // Эксплуатация морского транспорта №2(75), Новороссийск, 2015. С. 13-16.

Стрельцова Е.Д., Матвеева Л.Г., Петросян Л.Э. Имитационное моделирование как средство поддержки принятия решений при управлении формированием контингента вузов // Международный журнал экспериментального образования? № 7, 2015. С.139-141.

Сысолетин Е.Г., Аксенов К.А., Круглов А.В. Интеграция гетерогенных информационных систем современного промышленного предприятия // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1; URL: www.scienceeducation.ru/121-19030 (дата обращения: 25.05.2015).

Такмазьян А.К., Рябых Н.Г., Матвиенко В.А., Стешкин В.И. Мультиагентное решение задачи о суточном планировании назначения локомотивных бригад на явку в депо с помощью метода аукционов // Труды Четвертой научно-технической конференции с международным участием «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование». ИСУЖТ-2015. ОАО «НИИАС». Москва. 2015. С.42-45.

Такмазьян А.К., Шелудяков А.В. Мультиагентное решение методом аукционов многопродуктовой транспортной задачи с объединенными потребностями // Труды Четвертой научно-технической конференции с международным участием «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование». ИСУЖТ-2015. ОАО «НИИАС». Москва. 2015. С.110-112.

Таровик О.В., Бахарев А.А., Топаж А.Г, Косоротов А.В., Крестьянцев А.Б., Кондратенко А.А. Имитационная модель работы флота как инструмент анализа эксплуатационных параметров судов и обоснования проектных решений // Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства, 2015,№ 38-39, С. 46-52.

Тельнов Ю.Ф., Данилов А.В., Казаков В.А. Применение многоагентной технологии для решения образовательных задач в информационно-образовательном пространстве // Инжиниринг предприятий и управление знаниями. Сб. науч. тр. 18-й научно-практической конференции (ИПиУЗ-2015, 21-24 апреля 2015 г., Москва, МЭСИ). – М.: МЭСИ, 2015.

Тимченко В.С. Имитационная модель автосервиса // Модернизация и научные исследования в транспортном комплексе. – 2015. – №1. – С. 138-142.

Тимченко В.С. Имитационная модель грузового фронта // Информатика: проблемы, методология, технологии. – 2015. – №1. – С. 431 – 434.

Тимченко В.С. Моделирование условий пропуска поездов в программном комплексе имитационного моделирования процессов перевозок // Молодой ученый. – 2015. – №8. – С. 316-319.

Тимченко В.С. Оценка возможности освоения прогнозируемых объемов перевозок грузов морского порта методом имитационного моделирования процессов железнодорожных перевозок // Труды Четвертой научно-технической конференции с международным участием «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование». ИСУЖТ-2015. ОАО «НИИАС». Москва. 2015. С.98-102.

Тимченко В.С. Оценка достаточности перерабатывающей способности распределительного склада тарно-штучных грузов методом имитационного моделирования // Вестник транспорта Поволжья. – 2015. – №2. – С. 64-68.

Тимченко В.С. Оценка перерабатывающей способности грузового фронта методом имитационного моделирования // Молодой ученый. — 2015. — №5. — С. 189-192.

Тимченко В.С. Перспективы применения имитационного моделирования, при оценке мероприятий по развитию транспортного комплекса Арктической зоны РФ // Интернет-журнал «Мир науки» 2015 №1 http://mir-nauki.com/PDF/08EMN115.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
В статье представлен обзор основных транспортных проектов в Арктической зоне РФ, а также разработок в области имитационного моделирования объектов инфраструктуры транспортного и складского хозяйства, а также обоснование перспективности их применения для такого крупномасштабного транспортного проекта, как развитие транспортного комплекса Арктической зоны РФ.

Тимченко В.С. Расчет перерабатывающей способности грузового фронта, обслуживающего четыре категории транспортных средств, методом имитационного моделирования // Перспективы развития научных исследований в 21 веке. – 2015. – №7. С. – 51-54.

Тимченко В.С. Оценка перспективной пропускной способности железнодорожных участков с учетом предоставления длительных «окон», на основе применения имитационного моделирования процессов перевозок // Теоретические и практические проблемы развития современной науки. – 2015. – №1. – С. 85-87.

Тимченко В.С., Ковалев К.Е., Королев О.А. Оценка достаточности перерабатывающей способности склада тарно-штучных грузов методом имитационного моделирования // Транспорт России: проблемы и перспективы 2015. – 2015. – С. 259-263.

Толуев Юрий, Реггелин Тобиас концептуальные модели процессов в потоковых системах логистики // Журнал «Логистик», №1, 2015.С.62-67.
В статье поясняются принципиальные свойства потоков, отображаемых в имитационных моделях логистических систем, и сообщается о новом перспективном методе мезоскопического моделирования потоковых систем, основанном на парадигме Discrete Rate, определенной в пакете ExtendSim.

Томашевський В.М. Аналіз вихідних даних імітаційного моделювання // Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2015: тези доповідей Десятої міжнародної науково-практичної конференції (Чернігів, 22-26 червня 2015 р.) / М-во осв. і наук. України, Нац. Акад. наук України, Академія технологічних наук України, Інженерна академія України та ін. – Чернігів: ЧНТУ, 2015. – 469с. ISBN 978-966-2188-64-6. C.340-346.

Ушанев К.В. Имитационные модели системы массового обслуживания типа Pa/M/1, H2/M/1 и исследование на их основе качества обслуживания трафика со сложной структурой // Системы управления, связи и безопасности, № 4, 2015. С.217-251.
В статье исследуется оценка времени задержки пакетов в узлах сети связи при обслуживании трафика сложной структуры на основе разработанной имитационной модели. В качестве критерия сложности структуры трафика используется коэффициент вариации интервала времени между очередными пакетами. Модель реализована в GPSS World. На основе данных, полученных при исследовании имитационных моделей обслуживания трафика типа Pa/M/1, H2/M/1, было определено, что своевременность обслуживания трафика со сложной структурой в узлах связи по показателю времени задержки существенно зависит от загрузки узлового оборудования.

Фараонов А.В. Ситуационные центры – инструмент подготовки специалистов транспортной логистики // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 Vol. 3, No. 4, 2015, стр. 1-7.

Фаттахов Р.В., Фаттахов М.Р. Агентно-ориентированный подход: новое средство получения знания // Региональная экономика: теория и практика. 2015. № 10 (385).
С. 47-62.

Феоктистов А.Г., Башарина О.Ю. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем в распределенной вычислительной среде // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), № 3 (111), 2015, Тверь. С.75-79.
В статье рассматриваются новые инструментальные средства автоматизации процесса имитационного моделирования сложных систем, базирующиеся на использовании распределенной вычислительной среды для выполнения моделей. Приводится технология применения инструментальных средств при решении задач исследования сложных систем. Процесс моделирования осуществляется путем многовариантных распределенных вычислений, что позволяет существенно сократить время решения задачи. В качестве распределенной вычислительной среды предлагается использовать вычислительные кластеры.

Фетисов В.А., Майоров Н.Н. Решение задачи прогнозирования и оперативного управления работой морской контейнерной линией на основе имитационного моделирования // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2015. №3(31). C. 193-201. DOI: 10.21821/2309-5180-2015-7-3-193-201.
В статье предлагается имитационная модель морской контейнерной линии на примере компании Fesco в Санкт-Петербурге (Россия), приводится математическая модель и предлагается использование модели «следования за лидером» для описания движения судов.

Филипчик И.Ю. Применение метода дискретно-событийного моделирования для повышения эффективности логистической системы сборочного участка // Журнал «Электротехнические и компьютерные системы», № 18 (94), 2015. С.65-69.
В статье рассмотрен дискретно-событийный метод моделирования производственного процесса. Этот метод был применён для повышения эффективности логистической системы участка по производству стиральных машин. Созданная модель детально описывает работу сборочного и упаковочного цехов, показывает пути увеличения производительности участка и может быть применена на действующих производствах и для планирования новых.

Хайленко О.В., Слепичева М.А. Использование кольцевой очереди в дискретно-событийном методе молекулярной динамики // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии № 68, 2015. С.197-204.
Рассмотрен дискретно-событийный метод молекулярной динамики. Проведен анализ эффективности работы основных этапов событийного алгоритма. Предложено использовать алгоритм ящичной сортировки для управления очередью событий, что дает возможность уменьшить затраты вычислительного времени. Описана методика преобразования случайной величины (времени наступления события) в случайную величину с равномерной функцией распределения, что позволяет осуществлять равномерное заполнение очередей в ящиках. Приведен алгоритм ящичной сортировки с использованием кольцевой очереди.

Храпов В.В., Рудь Н.О. Мультиагентний підхід імітаційного моделювання в управлінні фінансовими ресурсами банку // Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2015: тези доповідей Десятої міжнародної науково-практичної конференції (Чернігів, 22-26 червня 2015 р.) / М-во осв. і наук. України, Нац. Акад. наук України, Академія технологічних наук України, Інженерна академія України та ін. – Чернігів: ЧНТУ, 2015. – 469с. ISBN 978-966-2188-64-6. C.155-160.

Цепковская Т.А., Кострова В.Н., Бешер Хуссам Ияд Моделирование работы туристической фирмы при поиске ее эффективной организационной структуры // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал. №3(10). 2015. http://moit.vivt.ru/
В статье обсуждаются возможности моделирования работы туристической организации на основе имитационного подхода. Приведены характеристики некоторых программных систем имитационного моделирования. Дана схема функционирования туристического предприятия. Проведено сравнение эффективности различных систем.

Чернов А.В., Гуда А.Н., Чубейко С.В., Бутакова М.А. Оценка надежности программного обеспечения методами дискретно-событийного моделирования // Программные продукты и системы. 2015. № 4. С. 158-165. Doi: 10.15827/0236-235X.112.158-165.

Шамис В.А., Мочалин С.МНекоторые аспекты имитационного моделирования в логистике [Текст] // Материалы Международной научно-практической конференции. Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ). 2015. С. 369-373.

Шевченко Н.А. Использование имитационного моделирования для планирования организации вычислительного процесса на защищенных цифровых вычислительных системах // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2015. Аннотации докладов. Том 3. Секция «Автоматизированные системы обработки информации и управления». ISBN 978-5-7262-2052-9. С.84.
Предложена методика выбора дисциплин диспетчеризации и распределения ресурсов буферной памяти и производительности при решении заданной совокупности задач в реальном масштабе времени на вычислительной системе заданной структуры. Задачи решаются при ограниченной и неограниченной буферной памяти путем выбора дисциплин диспетчеризации и рационального их использования для заданных параметров совокупности задач. Вычисление характеристик дисциплин диспетчеризации организации вычислительного процесса проводится с помощью спроектированной и разработанной на языке GPSS имитационной моделирующей программы.

Шелест М.Н. Моделирование сетей массового обслуживания с резервированием ресурсов // Труды студенческой научно-технической конференции ГУАП: Сб. докл. СПбГУАП. СПб. 2015. С. 302-306.

Шелест М.Н., Бакин Е.А. Граничные значения среднего времени выполнения транзакции в системе с резервированием ресурсов базы данных // Научная сессия ГУАП: Сб. докл.: В 3 ч. Ч. II. Технические науки. СПбГУАП. СПб. 2015. С. 162-166.

Шмулевич М.И., Стариков А.Е. Особенности нормирования маневровой работы в имитационной модели станции // Мир транспорта. 2015. Т. 13. С. 198-212.

Шурыгин А.Ю., Курненков Д.Н. Моделирование работы участка механического цеха на основе заданного рабочего плана в среде имитационного моделирования PlantSimulation // Техника и технологии машиностроения: материалы IV Международной студенческой научно-практической конференции; ОмГТУ. Омск, 2015. С.132-139.

Юдицкий С.А. Сценарный подход к логическому моделированию систем рыночной экономики // Системы управления, связи и безопасности, № 2, 2015. С.147-164.
Предложена методология двухуровнего сценарного подхода к логическому моделированию поведения систем рыночной экономики.

Юдицкий С.А. Воспоминания ветерана инженерной науки: Пневмоавтоматика. Логическое управление дискретными процессами. Моделирование сложных дискретных систем // Системы управления, связи и безопасности, № 3, 2015. С.1-15.
На примере научной биографии автора рассмотрены некоторые проблемы управления: пневмоавтоматика как средство автоматизации производственных процессов; логическое управление дискретными процессами на основе графа операций и стандартной позиционной структуры; моделирование сложных систем с применением аппарата индикаторной логики и триадных сетей.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Зайнуллина Г.Р., Яхина З.Т. Аналитическое и имитационное моделирование замкнутых систем массового обслуживания // Вестник Казан. технол. ун-та, 2015. Т. 18.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Зайнуллина Г.Р., Яхина З.Т. Оценка достоверности результатов имитационного моделирования по результатам аналитического моделирования // Вестник Казан. технол. ун-та, 2015. Т. 18, № 6. С. 173-178.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Исаева Ю.Г., Аляутдинова Г.Р. Сравнение результатов имитационного моделирования вероятностных объектов в системах: Anylogic, Arena, Bizagi modeler, GPSS W // Вестник Казанского технологического университета. 2015. Т. 18. №. 16. С. 260-264.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Маркина О.В. Моделирование движения автотранспорта по загородным протяжённым трассам // Вестник Казанского технологического университета. 2015. Т.18, №3. С.269-274.
Приведены результаты имитационного моделирования движения автотранспорта по загородным трассам большой протяжённости. Построена математическая модель, состоящая из совокупности уравнений регрессии, связывающих результативные показатели движения автотранспорта с влияющими на них факторами. Оценена степень влияния факторов на результативные показатели движения по математической модели и коэффициентам линейной корреляции.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Мокшин В.В. Обучение имитационному моделированию в пакете SIMULINK системы MATLAB // Вестник Казанского технологического университета. 2015. Т.18. № 22. С. 184-188.

Яркова О.Н. Алгоритм формирования динамического инвестиционного портфеля страховой компании с учетом перестрахования // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2015). [Электронный ресурс]: материалы Международной конференции и молодежной школы. Электрон. текстовые и граф. дан. (4,2 Мбайт). Самара, Изд-во СамНЦ РАН, 2015. С. 157-161. 1 эл. опт. диск (CD-ROM). Загл. с этикетки диска.