Абд Эльрахим А.К., Шихин В.А. Решение по мультиагентному представлению субъектов в задачах оптимального управления микроэнергосистемой // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». Том 13. №1 (73). 2018. С. 121-127.

Абрамов В.И. Агент-ориентированное и имитационное моделирование: перспективы в области информационных технологий // Региональные проблемы преобразования экономики. 2018. № 11.

Абрамова А.В., Топаж А.Г. Исследование модели растительно-микробного симбиотического взаимодействия методами теории эволюционных игр // Математическая биология и биоинформатика. 2018. Т.13. №1. С.130-158. Doi: 10.17537/2018.13.130.

Аверин Г.В., Звягинцева А.В., Швецова А.А. О подходах к предсказательному моделированию сложных систем // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. Экономика. Информатика. Том 45, № 1, 2018. С.140-148.

Агеева А.Ф. Обзор современных систем поддержки принятия решений, созданных при помощи агентного подхода // Электронные информационные системы. 2018. №. 4. С. 29-46.

Акопов А.С., Бекларян А.Л., Хачатрян Н.К., Фомин А.В. Разработка адаптивного генетического оптимизационного алгоритма с использованием методов агентного моделирования // Информационные технологии. 2018. Т. 24. № 5. С. 321-329.

Алиев И.А. Модель системы обслуживания-запасания с разнотипными заявками // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.274-280.

Антипова С.А. Применение имитационно-игровых алгоритмов при моделировании процессов материально-технического обеспечения войск (сил) // Труды X Общероссийской молодежной научно-технической конфер. «Молодежь. Техника. Космос». Сер. «Библиотека журнала «Военмех. Вестник БГТУ» № 50», 2018. СПб.: Балтийский государственный технический университет «Военмех», 2018. С. 14-17.

Антонова А.С., Аксенов К.А. Применение эволюционно-имитационного алгоритма для решения задачи параметрического синтеза процесса преобразования ресурсов // 28 международная конференция «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии». Севастополь, 2018. С. 443–447.

Антонова В.М., Гречишкина Н.А., Кузнецов Н.А. Анализ результатов моделирования пассажиропотока станции метро в программе AnyLogic // Информационные процессы, Том 18, № 1, 2018. Стр. 35–39.

Бадрызлов В.А., Сидельцев В.В. Оценка эффективности распространения информации в социальных сетях с использованием имитационного моделирования // Креативная экономика. 2018. Том 12. № 9. С. 1359-1372. doi: 10.18334/ce.12.9.39389.

Баев Д.В., Акишин А.А., Еремина А.В. Применение программных средств моделирования для определения количественных характеристик комплектов технических средств, используемых при ведении аварийно-спасательных работ // Технологии гражданской безопасности, том 15, 2018, № 3 (57). С.68-73.
Предложено применение системы AnyLogic при построении дискретно-событийной модели процесса ведения аварийно-спасательных работ для определения количественных характеристик комплектов технических средств. Данный метод позволяет найти наилучшие количественные характеристики аварийно-спасательных средств.

Баймухаметов Р.М., Кадыров Р.Р. Имитационное моделирование эвакуации при пожаре на химическом производстве // Труды Шестой всероссийской научной конференции «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений», 28-31 мая, 2018. Уфа-Ставрополь, С.129-133.
В статье представлено использование средств имитационного моделирования для имитации процесса эвакуации при пожаре на химическом производстве. Разработанная агентная модель эвакуации людей при пожаре, движущихся по заранее принятой схеме эвакуации на химическом производстве, создавалась в среде AnyLogic.

Бакин Е.А., Евсеев Г.С., Шелест М.Н. Алгоритм циклического обслуживания заявок для одной модели СеМО // Научная сессия ГУАП: Сб. докл.: В 3 ч. Ч. II. Технические науки. СПбГУАП. СПб. 2018. С. 216-220.

Бассауэр А.А. Имитационная модель производственно-логистического комплекса в среде AnyLogic // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов международной конференции. Выпуск 5 / СПОИСУ. СПб. 2018. С.452-457.
Рассмотрена имитационная модель крупного производственно-логистического комплекса, осуществляющего обеспечение организаций оборудованием различной номенклатуры. Процесс поставки оборудования представлен как совокупность типовых подпроцессов, сменяющих друг друга в определенной последовательности. Разработаны модели таких подпроцессов, выбраны показатели их эффективности и эффективности функционирования производственно-логистического комплекса в целом. Предложенные подходы к моделированию логистических процессов позволяют разрабатывать адекватные модели любой сложности и уровня иерархии. Моделирование выполнено в среде AnyLogic 7.0.2.

Безверхая Т.В. Применение механизма имитационного моделирования при поиске варианта оптимизации бизнес-процессов организации // «Вестник современных исследований», Выпуск № 12-17 (27) (декабрь, 2018). Электронное научно-практическое периодическое издание. С.52-56.
В статье описаны аспекты необходимости правильного построения бизнес-процессов организации, а также определены переменные поиска и оценки оптимизации бизнес-процессов. При реализации модели в среде AniLogic предлагается использовать энтропийный подход на основе расчета максимизированного выигрыша.

Бекларян Г.Л. Проблемы управления внешнеэкономической деятельностью РФ // Вестник ЦЭМИ РАН. 2018. Выпуск 4 [Электронный ресурс]. Доступ для зарегистрированных пользователей. URL: https://cemi.jes.su/s265838870000185-6-1/ (дата обращения: 14.06.2020). DOI: 10.33276/S0000185-6-1.
В статье представлен подход к рациональному управлению внешнеэкономической деятельностью РФ с использованием методов имитационного моделирования и генетических оптимизационных алгоритмов. Предложенная модель внешнеэкономической деятельности РФ реализована в системе AnyLogic.

Бекларян Г.Л. Система поддержки принятия решений для устойчивого экономического развития Дальневосточного Федерального Округа // Бизнес-информатика. 2018. № 4 (46). С. 66-75.

Бекларян Г.Л. Укрупненная имитационная модель внешнеэкономической деятельности РФ // Экономическая наука современной России. 2018. С. 50-65.

Бекларян A.Л., Акопов А.С. Имитационная модель оптимального распределения потока кредитных заявок для межрегионального центра андеррайтинга коммерческого банка // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2018. № 11(173). С. 46-56. DOI: 10.14489/vkit.2018.11.pp.046-056.

Белов В.С., Самаркин А.И. Дискретно-событийное моделирование работы регистратуры амбулаторно-поликлинического учреждения средствами Simulink&Simevents // «Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения» Труды XIII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2018. Т.13, часть 1. 550 с. Санкт-Петербург. C.224-232.
Рассматриваются подходы к исследованию процессов функционирования амбулаторно-поликлинических учреждений (АПУ) на основе вычислительных экспериментов с модельными отображениями предметной области. Основное внимание уделено вопросам имитационного моделирования работы регистратуры АПУ, в частности, в модельных средах – GPSS, IDEF, UML, SimEvents. Для исследования регистратуры, как типичного представителя систем массового обслуживания, применена система SimEvents.

Белотелов Н.В., Коноваленко И.А., Назарова В.М., Зайцев В.А. Некоторые особенности групповой динамики в агентной модели «ресурс–потребитель» // Компьютерные исследования и моделирование. 2018. Т. 10. № 6. С. 833–850. DOI: 10.20537/2076-7633-2018-10-6-833-850.
В работе исследуются особенности групповой динамики особей-агентов в компьютерной модели популяции животных, взаимодействующих между собой и с возобновимым ресурсом.

Белошеева П.В., Литвинов В.Л. Исследование современных сред имитационного моделирования инфокоммуникационных сетей // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. VII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция; сб. науч. ст. в 4 т. / Под. ред. С. В. Бачевского; сост. А. Г. Владыко, Е. А. Аникевич. СПб. : СПбГУТ, 2018. Т. 2. 670 с. С.76-79.
Имитационное моделирование позволяет получать наглядную картину поведения системы, рассматривать различные варианты модели, отвечающие различным сторонам функционирования системы и возможным структурным преобразованиям, получать значения необходимых количественных характеристик.

Беляев С.А., Матросов В.В. Опыт создания среды имитационного моделирования // I-methods. 2018. Т.10. №3. С.14-22.

Блюмин С.Л. Мультиагентно-мультикомандные системы в военном деле // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Богатырев В.А., Сластихин И.А. Имитационная модель приоритетного резервированного обслуживания неоднородного потока запросов в многоканальных системах // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2018. №61(12). C.1017-1024.

Бороненко Т.А., Федотова В.С. Реализация имитационной модели работы банковского отделения средствами инструментальной среды AnyLogic // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2018. № 7. С. 165-170.

Брежнев Д.Ю., Допира Р.В., Судариков А.А. Методический подход к моделированию обеспечения сложных технических систем запасными частями // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С. 374–381. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2. 374–381.
В статье рассмотрен методический подход к построению модели многоуровневой системы обеспечения запасными частями сложных технических систем. Модель предназначена для обоснования количественного и номенклатурного составов комплектов зенитных частей, имущества и принадлежностей в условиях реализации требований к оперативности восстановления работоспособности образцов техники в составе системы.

Бронер В.И., Балдаев Р.А. Имитационное моделирование системы релейного управления запасами с кусочно-постоянными параметрами экспоненциальных распределений объемов поступления и потребления ресурса // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.295-299.

Быков Н.В., Товарнов М.С. Имитационное моделирование взаимодействия мобильного робота с возможностью вертикального перемещения с окружением // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.300-305.

Бычков И.В., Феоктистов А.Г., Сидоров И.А., Еделев А.В., Горский С.А., Костромин Р.О. Обучение агентов на основе параметрической настройки их алгоритмов управления распределенными вычислениями // Информационные технологии и нанотехнологии: Сб. тр. IV Международной конференции и молодежной школы (ИТНТ-2018). Самара: Новая техника, 2018. С. 2237-2247.

Валькова С.С. Анализ моделей развития морских портов в современных транспортно-логистических сетях // Проблемы взаимодействия науки и общества: сб. статей Международной научно-практической конференции. Волгоград: МЦИИ ОМЕГА САЙНС, 2018. С. 16-22.

Валькова С.С. Вероятностно-статистический метод расчета вместимости склада морского порта // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2018. Т. 10. №3. C. 507-519.

Валькова С.С. Исследование динамики поведения объема хранения груза на складе морского порта расчетно-аналитическими методами // Молодежь. Наука. Инновации: материалы 66-ой Международной молодежной научно-технической конференции, посвященной 100-летию инженерного образования на Дальнем Востоке. Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2018. Т. 2. С. 199-207.

Валькова С.С. Методы оценки параметров склада морского порта при технологическом проектировании // Сб. науч. статей национальной научно-практической конференции ППС ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С.С. Макарова»: Т. 1. СПб.: Изд-во ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова, 2018. С. 75-81.

Валькова С.С. Оценка параметров склада морского порта методами имитационного моделирования // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10. № 4. С. 713-723.

Васильев В.А., Федюнин П.А., Воробьев В.А., Васильев А.В. Методологические аспекты моделирования в сфере вооруженного противоборства // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2018. № 7. С. 55–63.

Васильченко К.Г. Имитационное моделирование финансовых потоков предприятий малого бизнеса // Електронне наукове фаховк видания «Ефективна енономiка». №10, 2018.
Описана возможность применения программного средства имитационного моделирования iThink для моделирования финансовых потоков предприятий и организаций. В качестве примера рассмотрено предприятие малого бизнеса, характерными задачами которого является снижение налоговой нагрузки с помощью выбора системы налогообложения и издержек на оплату труда путем оптимизации числа сотрудников.

Волков А.В. Яцков Н.Н., Гринев В.В. Имитационная модель для тестирования алгоритмов отбора признаков // Информационные технологии и системы 2018 (ИТС 2018) : материалы международной научной конференции, Минск, 25 октября 2018 года. – Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, 2018. С. 278-279.

Волоха Н.П. Агентное имитационное моделирование механизированных технологических процессов выращивания сахарной свеклы // Наукові доповіді НУБіП. України. № 3 (73), 2018.

Воробьев А.А., Загодарчук И.В., Филяев М.П. Имитационное моделирование в военном деле // Научные проблемы материально-технического обеспечения Вооруженных Сил Российской Федерации: сборник научных трудов / СПб: Изд-во Политехнического университета, выпуск 3(9), 2018. 332 с. С. 42-49.
В статье рассмотрены различные аспекты практического применения технологий математического и, в частности, имитационного моделирования в работе должностных лиц органов военного управления.

Воронов И.В., Смыслова А.Л. Имитационная модель процесса межцеховой транспортировки чугуна на металлургических предприятиях // Материалы Всерос. науч.-практ. конф. (Череповец, 21–22 ноября 2017 г.): В 3 ч. Ч. 3. Естественные, экономические, технические науки и математика / Отв. ред. К.А. Харахнин. Череповец: Череповецкий гос. ун-т, 2018. 254 с. С.42-45.

Воропай Н.И., Уколова Е.В., Герасимов Д.О., Суслов К.В., Ломбарди П., Комарницкий П. Исследование мультиэнергетического объекта методами имитационного моделирования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. №12 (143).

Гаряев Н.А., Рыбина А.В. Имитационная модель материально-технического обеспечения // Научно-практический журнал «Системные технологии», №26, 2018. С.142–149.
В статье рассмотрен алгоритм имитационной модели материально-технического обеспечения строительных объектов на языке программирования JAVA. Модель решает проблему выбора рационального пути доставки стройматериалов на удаленный строительный объект по временным и стоимостным характеристикам, а также дает комплексную оценку по выбранным параметрам.

Горбунова А.В., Наумов В.А., Гайдамака Ю.В., Самуйлов К.Е. Модели ресурсных систем массового обслуживания и перспективы их развития // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Гордеев А.С., Мишин Б.С. Имитационная модель определения местоположения корневой системы плодовых растений // ISSN 0136-5835. Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2018. Том 24. № 1. С.58-65.
Предложена имитационная модель, позволяющая на основании данных с приемных датчиков определять координаты местоположения корневой системы растений. Разработаны алгоритм и математическая модель определения координат базовой метки, которые предполагают наличие трех приемных датчиков, блока генератора случайных величин для входных параметров. Представлена программа реализации алгоритма определения координат базовой метки в среде AnyLogic.

Горчакова Д.А., Шабалов В.А. Многоподходное имитационное моделирование как средство анализа// Материалы Всерос. науч.-практ. конф. (Череповец, 21–22 ноября 2017 г.): В 3 ч. Ч. 3. Естественные, экономические, технические науки и математика / Отв. ред. К.А. Харахнин. Череповец: Череповецкий гос. ун-т, 2018. 254 с. С.59-62.

Гречушкин И.В., Федотов А.М. Применение имитационного моделирования для анализа и синтеза системы МТО // Научные проблемы материально-технического обеспечения Вооруженных Сил Российской Федерации: сборник научных трудов / СПб: Изд-во Политехнического университета, выпуск 3(9), 2018. 332 с. С.50-61.
В статье рассмотрены основные подходы имитационного моделирования анализа и синтеза систем материально-технического обеспечения.

Григорьева Т.Е., Дмитриев В.М. Имитационная модель снегоуборочного процесса для целей управления // Наука и практика: проектная деятельность – от идеи до внедрения: материалы докладов региональной научно-практической конференции, Томск, 2018г. Томск: Из-во ТУСУРа, 2018. C. 585-587.

Гришакина Н.И., Зарецкая А.С. Теоретические аспекты имитационного моделирования // Современные технологии принятия решений в цифровой экономике : сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых / Юргинский технологический институт. Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2018. 341 с. ISBN 978-5-4387-0836-0. С.16-18.
Авторами используется имитационное моделирование для анализа экономических систем. При решении задач финансового анализа используются стохастические модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения.

Гулин К.А., Дианов С.В., Антонов М.Б. Агент-ориентированный подход к реализации модели лесовосстановления // Проблемы развития территории. 2018. № 1. С. 83–97. DOI: 10.15838/ptd/2018.2.93.6.

Давидовський Ю.К., Рева О.А., Малєєва О.В. Метод моделювання параметрів мережі передачі даних для її модернізації // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості (Innovative technologies and scientific solutions for industries). 2018. № 4 (6). С.15-22.
В статье исследуется процесс передачи данных в транспортных сетях связи. Цель работы – разработка метода моделирования параметров сетей передачи данных, который дает возможность формализовано представить параметры функционирования сети для моделирования ее поведения с учетом динамики трафика.

Девятков В.В. Методические аспекты организации и проведения комплексного исследования в имитационно-моделирующем комплексе // Вестник Академии военных наук. 2018, № 4 (65). С. 35–39.

Денисов В.Н., Саяпин О.В., Макарцев Л.В., Яшин С.В. Апробация модели применения межвидовой группировки войск (сил) на стратегическом командно-штабном учении «Кавказ-2016» // Военная мысль. 2018, № 2. С. 28–32.

Добрынин В.Н., Миловидова А.А., Соколов И.А. Оценка адекватности модели и объекта исследования // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием. Москва, РУДН, 16–20 апреля 2018 г. Москва: РУДН, 2018, С.252-255.

Евдокимова С.А., Драгина Д.Н. Имитационное моделирование процесса рассмотрения обращений граждан // Моделирование систем и процессов. 2018. Т. 11, № 3. С. 15-24. DOI: 10.12737/article_5c4f196b54f076.49037955.

Елуферьева Ю.С., Пальмов С.В. Моделирование работы железнодорожного вокзала средствами AnyLogic // Международный научно-исследовательский журнал. № 12 (78), 2018,Часть 1. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2018.78.12.021. С.121-127.
Посредством системы AnyLogic PLE построена модель процесса билетно-кассового обслуживания железнодорожного вокзала. Поставлена серия экспериментов, направленных на исследование свойств созданной модели и сбора статистической информации. Проведен анализ результатов и выработаны рекомендации относительно модернизации моделируемого процесса.

Ермолова М., Леонидов А., Нечитайло В., Пеникас Г., Серебрянникова Е. Моделирование мошеннических операций в агентно-ориентированной модели (АОМ) банковской системы России. Постановка задачи для расширения // Общемосковский семинар «Математические методы принятия решений в экономике, бизнесе и политике» (20 июня 2018 г.; НИУ ВШЭ; г. Москва).

Ефимушкина Н.В., Орлов С.П. Комплекс имитационных моделей вычислительных систем и сетей // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Загитова А.И., Кондратьева Н.В., Валеев С.С. Cистема поддержки жизненного цикла сложного технического объекта на основе агентных технологий // Вестник УГАТУ. 2018. Т. 22, № 2 (80). С. 113–121.
Рассматривается задача управления потоками информации, генерируемыми в процессе реализации различных этапов жизненного цикла сложного технического объекта, например, авиационного газотурбинного двигателя, на основе интеллектуальных агентов.

Задорожный В.Н., Захаренкова Т.Р. Экспериментальное исследование влияния дискретности датчиков случайных чисел на смещение моментов при моделировании распределений с тяжелыми хвостами // Информационные технологии и автоматизация управления : материалы IX Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, работников образования и промышленности, 19 мая 2018 г. Омск, 2018. С. 50-58.

Зайкин Д.А. О парадигмы имитационного моделирования при построении моделей портовых транспортно-технологических систем // Transport business in Russia. 2018. № 5. С.149-153.

Зайкин Д.А., Топаж А.Г., Косортов А.В. Моделирование возможности проведения грузовых операций на платформе «Приразломная» по погодным условиям // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10. №1(47). C. 62-77.

Затонский А.В., Уфимцева В.Н. Разработка объектных средств имитационного и многоагентного моделирования производственных процессов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. № 4. С. 56–62. DOI: 10.24143/2072-9502-2018-4-56-62.

Зенюк Д.А., Фаллер Д.С. Имитационная модель институциональной коррупции // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Зимина Л.В. Имитационное моделирование как инструмент поддержки принятия управленческих решений [Текст] // Образование и наука без границ: фундаментальные и прикладные исследования. 2018. №7. С. 156-162.

Зуев В.А., Демянченко Р.А. Имитационное моделирование дорожного движения на перекрестке в системе AnyLogic // Современные прикладные исследования: материалы второй национальной научно-практической конференции. Шахты. 21–25 мая 2018. C. 307–312.

Кадасев Д.А. Имитационное моделирование движения транспортных средств на мостовых переходах в г. Липецке [Текст] // Вестник Липецкого государственного технического университета. 2018. №2(36). С. 81-87.

Кадасев Д.А., Воронин Н.В. Оптимизация параметров транспортных систем с помощью программы AnyLogic // Организация и безопасность дорожного движения: материалы XI международной научно-практической конференции. 2018. С. 304-309.

Казак А.Н. Применение дискретно-событийного моделирования в гостиничной деятельности // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Казаков А.Л., Павидис М.М., Жарков М.Л. Применение многофазных систем массового обслуживания для моделирования сортировочной станции // Вестник УрГУПС. Екатеринбург: УрГУПС, 2018. № 2(38). С. 4-14.

Казьмина О.А., Карпенко А.А. Современные подходы к технологическому проектированию морских перегрузочных комплексов // В сборнике: Логистика: современные тенденции развития Материалы XVII Международной научно-практической конференции. 2018. С. 206-210.

Карпов В.Э., Ровбо М.А., Овсянникова Е.Е. Система моделирования поведения групп робототехнических агентов с элементами социальной организации Кворум // Программные продукты и системы, 2018. Т. 31. № 3. С.581-590.

Карпов О.Э., Субботин С.А., Замятин М.Н., Шишканов Д.В., Асташев П.Е., Прохорова Е.С. Имитационное моделирование деятельности современного многопрофильного медицинского учреждения // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова. 2018. № 6 (102). С.57-66.
В статье авторами представлены результаты подготовительного, аналитического этапа. Анализ данных показал, что к процессам крупного многопрофильного медицинского учреждения могут применяться методы теории массового обслуживания, а качество данных в медицинской информационной системе позволяет использовать их для имитационного моделирования.

Карпова И.П., Карпов В.Э. Агрессия в мире аниматов, или о некоторых механизмах управления агрессивным поведением в групповой робототехнике // Управление большими системами, 2018. Т. 76. С. 173-218.

Картвелишвили В.М., Лебедюк Э.А. Модель агента и мультиагентного взаимодействия в социоэкономических системах // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова. 2018. № 3 (99). С.147-165.

Кислицын Е.В. Имитационное моделирование процесса кредитования физических лиц с использованием кредитного рейтинга // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2018. № 3. С.112-118.

Клименко А.А., Самарская М.В. Щербаков С.М. Имитационная модель учебно-методической деятельности вуза // Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием. – Ростов-на-Дону: РГЭУ (РИНХ), 2018. – 500 с. ISBN 978-5-98615-321-6. С.364-372.
Внедрение в учебный процесс вузов государственных образовательных стандартов привело к росту трудозатрат. Для их оценки и минимизации построена совокупность визуальных и имитационных моделей. Использован метод автоматизированного синтеза имитационных моделей и система СИМ-UML. Получены оценки затрат труда в ручном и автоматизированном вариантах. Предложены рекомендации по автоматизации формирования учебно-методической документации в вузе.

Климентьев К.Е. Мультиагентное моделирование процессов распространения и взаимодействия инфицирующих сущностей // Программные продукты и системы / Software & Systems. 1 (31). 2018. С.72–78.
В статье рассматриваются основные подходы к мультиагентному моделированию процессов инфицирования, характерных для технических сетей и живой природы. Примерами таких процессов являются развитие эпидемий болезнетворных микроорганизмов среди живых существ, распространение компьютерных вирусов и червей, расширение лесных пожаров и т.п. Кратко обрисованы традиционные подходы к решению этой и смежной задач.

Козлова Л.П., Морозова Е.В., Козлова О.А. Имитационное моделирование процессов стеклотарного производства // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Комаров А.В., Петров А.Н., Сартори А.В. (2018) Модель комплексной оценки технологической готовности инновационных научно-технологических проектов // Экономика науки. Т. 4. № 1. С. 47–57.
Описана модель комплексной оценки технологической готовности инновационных научно-технологических проектов, являющаяся составной частью методики экспертной оценки проектов. Модель может быть использована как на этапе отбора заявок на финансирование проектов, так и для создания инструментов измерения уровня технологической готовности проектов в ходе их выполнения.

Коновальцева Е.Г. История формирования и принципы построения систем поддержки принятия решений // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов международной конференции. Выпуск 5 / СПОИСУ. СПб. 2018. С.476-479.
Рассмотрены понятие системы поддержки принятия решений и ее функции. Приведена краткая история развития и классификация СППР. Проанализирована роль различных методов моделирования, приведены примеры их использования и показано их влияние на структуру системы.

Коновальчик А.П., Плаксенко О.А., Щирый А.О. Реализация имитационного моделирования в разрабатываемой отечественной САПР РЛС полного сквозного цикла // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2018, No 21. С.290-293.

Кораблев Ю.А., Лосева Д.М. Разработка benchmark-модели перевернутого маятника для исследования отказоустойчивых систем управления в среде AnyLogic // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Кореньков В.В., Нечаевский А.В., Ососков Г.А., Пряхина Д.И., Трофимов В.В., Ужинский А.В. Моделирование грид и облачных сервисов как важный этап их разработки // Системы и средства информатики, Т.25, вып.1, 2015, с.3-19.

Кофнов О.В., Лебедев Е.Л., Михайленко А.В. Анализ решения интеграла Френеля-Кирхгофа применительно к задачам обработки изображений дифракционных картин // Вестник Вологодского государственного университета. Серия: технические науки. № 1 (1), 2018. С. 41-46.

Кофнов О.В., Лебедев Е.Л., Михайленко А.В. Компьютерное моделирование дифракции миллиметровых электромагнитных волн для выявления внутренних дефектов изделий, выполненных по аддитивной технологии // Труды СПИИРАН. 2018. Вып. 56. C. 76-94.

Кофнов О.В., Шелудяков А.М. Использование компьютерной графики при построении структурных схем оборудования // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2018. Вып.4. С. 68-74.

Кофнов О.В., Шелудяков А.М. Применение пакета GRAPHVIZ при разработке структурных схем технических систем // Материалы II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы создания и применения космических аппаратов и робототехнических средств в интересах Вооруженных сил Российской Федерации / под общ. ред. Ю.В. Кулешова. СПб.: ВКА имени А.Ф. Можайского, 2018. Т.2. С. 149-153.

Кофнов О.В., Шелудяков А.М. Применение пакета GRAPHVIZ при разработке структурных схем технических систем // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2018. Вып.663. С. 150-154.

Кравченко Т.К., Голов Н.И., Фомин А.В., Липатников А.Ю. Верификация требований к имитационной модели производственного предприятия // Бизнес-Информатика. 2018. № 2 (44). С. 65-78.

Краснов Ф.В., Докука С.В., Яворский Р.Э. Командообразования в научной деятельности: анализ подходов на основании имитационной модели для научно-технического центра в нефтегазовой отрасли // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162, vol. 6, no.1, 2018. P.17-24.
Авторы рассмотрели научную деятельность как коллективное, многокомпонентное действие и проанализировали методические основы командообразования для проведения научных исследований. Для проверки исследовательских вопросов был использован аппарат имитационного моделирования. Для калибровки имитационной модели были использованы открытые данные о результатах научной деятельности научно-технического центра Газпромнефть.

Краснов Ф.В., Докука С.В., Яворский Р.Э. Командообразования в научной деятельности: анализ подходов на основании имитационной модели для научно-технического центра в нефтегазовой отрасли // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162, vol. 6, no.1, 2018. С.17–24.
Авторы рассмотрели научную деятельность как коллективное, многокомпонентное действие и проанализировали методические основы командообразования для проведения научных исследований. Для проверки исследовательских вопросов использован аппарат имитационного моделирования. Авторы создали многоагентную имитационную модель процесса научной деятельности и провели ряд цифровых экспериментов. Для калибровки модели использованы открытые данные о результатах научной деятельности научно-технического центра Газпромнефть.

Кузнецов А.В. Динамическая модель системы связи группы агентов // Управление большими системами: сборник трудов. 2018. № 75. С. 6–29.

Кузнецов А.В. Краткий обзор многоагентных систем // Управление большими системами. Выпуск 71. С.6-44.
Представлен обзор различных областей применения многоагентных систем. Рассматриваются примеры многоагентных моделей разных типов в механике, биологии, транспорте, моделировании роя и строя роботов и в экономике.

Кузнецов А.В. Моделирование системы связи агентов движущихся по пересечённой местности // Челябинский физико-математический журнал. 2018. Т. 3, № 2. С. 237–248. URL: http://cpmj.csu.ru/index.php/cpmj/article/view/178/127.

Кузнецов А.В. Модель движения и взаимодействия системы интеллектуальных агентов // Вестник ВГУ, Серия: системный анализ и информационные технологии. 2018. № 2. С. 130–138. URL: http://www.vestnik.vsu. ru/pdf/analiz/2018/02/2018-02-16.pdf.

b>Кузнецов А.Л. и др. Имитационное моделирование как инструмент расчета наземных контейнерных терминалов // Вестник АГТУ. 2018. № 1. С. 100-107.

Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Ткаченко А.С., Попов Г.Б. Имитационное моделирование как инструмент расчета наземных контейнерных терминалов // Вестник АГТУ. Сер.: Морская техника и технология. 2018. №1. С. 103-108.

Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Щербакова-Слюсаренко В.Н. Имитационное моделирование в задачах анализа операций в морских портах // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10. № 2. C. 259–274. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-2-259-274.

Кузнецов, А.Л., Щербакова-Слюсаренко В.Н., Ткаченко А.С. Выбор формы представления структуры универсальной имитационной модели контейнерного терминала // Вестник Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10. № 3. С. 520–532.

Кузнецов И.С. Дискретно-стохастическая модель пространственно-временного взаимодействия элементов систем угледобычи открытым способом // II Международная научно-практическая конференция «Инновации в информационных технологиях, машиностроении и автотранспорте». Кемерово: КузГТУ, 2018. С. 111-113.

Куракин П.В., Малинецкий Г.Г., Митин Н.А. Перспективы разработки аналогов пакета SIMULINK // Программные системы и вычислительные методы. 2018. № 4. С. 27-38. DOI: 10.7256/2454-0714.2018.4.27078 URL: https:// nbpublish.com/library_read_article.php?id=27078э.

Курочкин Л.М., Чуватов М.В., Глазунов В.В., Чернышев А.С. Сравнение результатов моделирования транспортных потоков сплошносредными и дискретно-событийным методами // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Кутузов О.И., Татарникова Т.М. К ускорению имитационного моделирования // Материалы XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM – 2018). 23 – 25 мая 2018 г.

Литвинов В.В., Задорожній А.О., Богдан І.В. Інформаційна технологія блочного імітаційного моделювання автоматизованих систем в умовах невизначеності вхідної інформації. // Математичні машини і системи. 2018. № 2. С. 46–55.

Логин Э.В., Канаев А.К. Модель транспортной сети связи как составляющая мультиагентной системы управления // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2018. Т. 10. № 2. С.34–42. doi 10.24411/2409-5419-2018-10039.
Целью работы является выявление взаимозависимостей между надежностными показателями функционирования транспортной сети на основе технологии Сarrier Ethernet и процессом функционирования подсистем управления и восстановления транспортной сети. Для создания модели выбран аппарат имитационного моделирования AnyLogic.

Логин Э.В., Муравцов А.А. Методика построения системы управления транспортной сетью связи // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №3. С. 69-74.

Лукинский В.С., Искандеров Ю.М., Соколов Б.В., Некрасов А.Г. Проблемы и перспективы использования интеллектуальных информационных технологий в логистических системах // Материалы конференции «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2018). СПб.: ЦНИИ «Электроприбор», 2018. С. 80-89.

Лукинский В.С., Серова Е.Г. Методы и инструменты интеллектуального анализа данных в цифровой логистике и управлении цепями поставок // Логистика и управление цепями поставок, №4(87), август 2018. С.73-80.
Статья посвящена рассмотрению вопросов, связанных с применением современных подходов имитационного моделирования и таких компонентов концепции мягких вычислений (soft computing), как нейронные сети, нечеткая логики и эволюционные вычисления при решении задач многофункциональной логистики и управлении цепями поставок.

Любченко А.А., Копытов Е.Ю., Богданов А.А. Статистическое моделирование качественных показателей эксплуатации и технического обслуживания средств железнодорожной электросвязи в среде AnyLogic // Доклады ТУСУР, 2018, том 21, № 4. С. 98-108.

Мазуренко О.И. Выбор IT платформы и программного обеспечения для проведения имитационного моделирования работы терминала морского порта // Логистика: современные тенденции развития: материалы XVII Междунар. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 12–13 апреля 2018 г.). СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2018. С. 307-311.

Май Р.И., Таровик О.В., Топаж А.Г. Моделирование морской погоды как входного сигнала имитационных моделей транспортных и экологических систем в арктическом регионе // ПЭММЭ, Том XXIX, №3, 2018. С.20-38. Doi: 10.21513/0207-2564-2018-3-20-38.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация // Вычислительные методы и программирование. 2018. Т.19. № 4. С. 368-378.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. Агент-ориентированная модель Евразии и имитация реализации крупных инфраструктурных проектов // Экономика региона. 2018. Т. 14. Вып. 4. С. 1102-1116. DOI: 10.17059/2018-4-4.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Хабриев Б.Р. (2018). Оценка эффективности механизмов укрепления государственного суверенитета России // Финансы: теория и практика. Т. 22. № 5. С. 6-26.

Макарова И.В., Маврин В.Г. Снижение воздействия автотранспорта на окружающую среду путем оптимизации параметров автотранспортных потоков // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. № 2, 2018. С.64-70.

Максимов А.И., Молодов В.А., Курилин Б.Л., Кислухина Е.В., Васильев В.А., Карасев Н.А. Имитационное моделирование приемно-диагностического отделения в многопрофильном стационаре скорой помощи // Научно-практический журнал «Врач и информационные технологии», №3, 2018. С.73-80.
Рассмотрены вопросы использования имитационного моделирования в качестве инструментария поддержки принятия решений по организации деятельности приемно-диагностического отделения многопрофильного стационара скорой помощи.

Маматов А.В., Банчук Ю.А., Машкова А.Л. Информационное наполнение агентной модели пространственного развития России на основе данных региональных и федеральных информационных систем // Материалы VII Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (ИТНОП-2018) [Электронный ресурс]. – URL: http://myconfs.ru/itnop2018/materials/manager/view/1333.

Маслобоев А.В. Мультиагентная технология информационной поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью // Информационно-технологический вестник. №2(16). 2018. С.92-102.
В работе представлены результаты исследований в области разработки прикладных мультиагентных систем поддержки принятия решений в сфере управления региональной безопасностью. Предложены модельный инструментарий и средства автоматизации деятельности участников процессов обеспечения региональной безопасности, взаимодействующих в единой информационной среде.

Маслобоев А.В., Путилов В.А. Технология и средства автоматизации имитационного моделирования процессов управления региональной безопасностью // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С.343-352. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2.343–352.
Работа посвящена созданию инструментария для решения задач информационной поддержки принятия решений в сфере управления региональной безопасностью. С этой целью разработан программный тренажерно-моделирующий комплекс информационной поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью.

Медведева М.А., Глумова Ю.Э. Методика построения концептуальной модели логистической системы на основе имитационного моделирования // Материалы IX Международной научно-технической конференции «Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование» (ИУСМКМ-2018). – Донецк: ДонНТУ, 2018. – 290 с. С.78-82.
Современные высокотехнологичные коммерческие симуляторы являются весомым аналитическим инструментом, вобравшим в себя большой перечень информационных технологий, включая развитые графические оболочки с целью конструирования моделей и интерпретации результатов моделирования, а также мультимедийные средства и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени.

Молокович И.А. Реализация имитационной модели гибридного протокола маршрутизации беспроводной сети в Network Simulator (NS-2) // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов международной конференции. Выпуск 5 / СПОИСУ. СПб. 2018. С.257-260.
Рассматривается реализация имитационной модели предложенного гибридного протокола маршрутизации беспроводной сети в симуляторе Network Simulator (NS-2).

Моргунова О.В., Брянцева К.П., Катьянов А.Ю. Постановка задачи имитационного моделирования бизнес–процесса «ведение проекта — разработки WEB-ресурса» // Журнал «Современная наука: актуальные проблемы теории и практики». Информатика, вычислительная техника и управление. Серия: Естественные и технические науки, №8, август 2018. C.103-111.
В работе рассматривается постановка задачи имитационного моделирования ключевого бизнес-процесса компании по веб-разработки, в контуре управления ее развитием на основе результатов имитационного моделирования.

Муршед Ф.А., Печеный Е.А., Нуриев Н.К. Исследование поллинговых систем на основе имитационных моделей с использованием программного комплекса AnyLogic // Вестник технологического университета. 2018. Т. 21, № 2. С. 109-114.

Мутовкина Н.Ю. Исследование и оптимизация поведения потребителей на рынке в программной среде AnyLogic // Системы управления и информационные технологии. 2018. № 4 (74). С. 39-43.

Мутовкина Н.Ю., Семенов Н.А. Модель изменения типов интеллектуальных агентов в методологии системной динамики AnyLogic // Программные продукты и системы / Software & Systems. 2018, Т.31, №1. С. 145–151.
В статье рассмотрена модель изменения психо-поведенческого типа интеллектуальных агентов в процессе информационного взаимодействия. Модель взаимодействия агентов, ведущая к смене их психо-поведенческого типа, разработана на основе методологии системной динамики AnyLogic. Системная динамика здесь выступила в качестве количественного инструментария, позволяющего проанализировать причинно-следственные взаимосвязи внутри многоагентной системы.

Наумов В.А., Гайдамака Ю.В. Определение момента остановки моделирования при заданных ошибке и уровне доверия // Труды 21-й Международной конференции «Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: теория и приложения» DCCN-2018, 17−21 сентября 2018 г. Москва. 2018.

Никитченко С.Н., Бассауэр А.А. Имитационная модель задачи взаимного преследования // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов международной конференции. Выпуск 5 / СПОИСУ. СПб. 2018. С.479-483.
В статье описывается модель варианта задачи преследования, в которой два игрока стремятся поразить друг друга снарядами. Модель, разработанная в среде AnyLogic, формирует кинематический образ задачи преследования и позволяет осуществлять наблюдение возможных эффектов.

Никитченко С.Н., Минаков А.Ю. Имитационная модель задачи взаимного преследования с противодействием // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов международной конференции. Выпуск 5 / СПОИСУ. СПб. 2018. С.484-487.
В статье описывается модель варианта задачи преследования, в которой два игрока стремятся поразить друг друга снарядами. Модель, разработанная в интегральной среде Delphi 7, формирует кинематический образ задачи преследования и позволяет осуществлять наблюдение возможных эффектов.

Николаев П.И. Система имитационного моделирования для рациональной автоматизации горнопроходческих работ // Сборник материалов II Международной научно-практической конференции «Инновации в информационных технологиях, машиностроении и автотранспорте». 2018. С. 113-115.

Новикова Т.С. Проблемы оптимального налогообложения в пространственной агент-ориентированной модели // Труды 41-ой Международной науч. школы-семинара. «Системное моделирование социально-экономических процессов»: Воронеж.2018. С. 49-52.

Новикова Е.В., Машкова А.Л. Создание первоначального поколения агентов в компьютерной модели отраслевого развития экономики России // Материалы VII Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (ИТНОП-2018) [Электронный ресурс]. – URL: http://myconfs.ru/itnop2018/materials/manager/view/1245.

Носков И.И. Разработка моделей протоколов семейства FHRP в среде OMNET++ // Региональная информатика и информационная безопасность. Сборник трудов международной конференции. Выпуск 5 / СПОИСУ. СПб. 2018. С.238-241.
Рассмотрена среда имитационного моделирования компьютерных сетей OMNeT++ и ее возможности по моделированию семейства протоколов FHRP (First Hop Redundancy Protocol), обеспечивающих клиентов отказоустойчивым шлюзом. Описан подход к построению моделей отказоустойчивых сетевых протоколов, позволяющий проектировать компьютерные сети высокой доступности.

Носков И.И., Богатырев В.А., Сластихин И.А. Имитационная модель локальной компьютерной сети с агрегированием каналов и случайным методом доступа при резервировании передач // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. №18(6). С.1047-1053.

Оболенцева Л.В. Имитационная модель управления конкурентоспособностью промышленных комплексов регионов (на примере Слобожанского региона) // Журнал «БІЗНЕСІНФОРМ», № 12, 2018. С.169-176.
Построена экономико-математическая имитационная модель управления конкурентоспособностью промышленных комплексов регионов. Сделан вывод, что чем больше функциональная зависимость между объемом реализованной промышленной продукции и финансовыми результатами до налогообложения, тем лучше результаты экономической деятельности регионального промышленного комплекса.

Осипов О.А. Анализ RQ-сети массового обслуживания с делением и слиянием требований // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. № 43. С. 49–55. DOI: 10.17223/19988605/43/6.

Осипов О.А. Система обслуживания с делением и слиянием требований, в которой требование занимает все свободные обслуживающие приборы // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика. Информатика. Физика. 2018. Т. 26, № 1. С. 28–38. DOI: 10.22363/2312-9735-2018-26-1-28-38.

Пальмов С.В., Жуйкова А.А. Обзор возможностей системы имитационного моделирования FlexSim в сфере здравоохранения // Международный научно-исследовательский журнал. № 1 (67), 2018, Часть 1, Январь. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2018.67.082.
Статья посвящена теме имитационного моделирования процессов, связанных со здравоохранением. Рассматривается система FlexSim Healthcare.

Панов С.А., Григорьева Т.Е., Болденков А.С. Интеграция среды МАРС с геоинформационной системой с целью автоматизированной параметризации компьютерных моделей // Электронные средства и системы управления: материалы докладов XIV Международной научно-практической конференции, Томск, 28-30 ноября 2018 г. – Томск: В-Спектр, 2018. Ч.2. C. 5-8.

Пауль С.В., Назаров А.А. Анализ RQ-системы M/GI/GI/1/1 c вызываемыми заявками, ненадежным прибором и дообслуживанием прерванных заявок // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.139-145.

Перл И.А., Петрова М.М., Мулюкин А.А., Каленова О.В. Исполнение моделей системной динамики на основе непрерывного потока входных данных // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С.353-361. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2.353–361.
В статье описывается новый подход к расчету моделей системной динамики. Входными данными для работы модели является набор статических известных данных. В результате моделирования разработчик получает набор системных или событийных характеристик, вычисленных на базе входных параметров модели. Данный подход широко применяется в различных отраслях, однако не является единственным сценарием.

Петров А.В. Имитация как основа технологии цифровых двойников // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 10 (141). С. 56–66. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-10-56-66.

Пивень О.И. Имитационная модель для выбора оптимальных параметров функционирования транспортно-пересадочных узлов // Электронный научно-практический журнал «Молодежный научный вестник». Август 2018.
В статье рассматривается метод анализа ТПУ с помощью применения имитационной модели и выбор оптимальных параметров для стабильного функционирования ТПУ, приведен пример с разработанной имитационной моделью.

Платонова Т.А., Голубкова А.А., Обабков В.Н., Колесникова С.Ю., Смирнова С.С. Многофакторное имитационное моделирование в прогнозе заболеваемости корью на близлежащую и отдаленную перспективу. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2018;23(5):255-233. https://doi.org/10.18821/1560-9529-2018-23-5-225-233.

Прошкина Е.Н., Балашова И.Ю. Исследование моделей обнаружения закономерностей в потоке движущихся объектов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6, № 2 (21). C. 198–207.

Пругло Л.С. Особенности построения когнитивной карты в изучении социального напряжения населения республики Коми // Коммуникации. Общество. Духовность – 2018 [Текст] : в 5 ч. : материалы XVIII Международной научно-практической конференции (26–27 апреля 2018 г.). Ч. 4 / под общ. ред. С. В. Шиловой. Ухта : УГТУ, 2018. 170 с. ISBN 978-5-906991-76-8. С.50-54.

Пшенокова И.А. Имитационное моделирование систем обволакивающего интеллекта на основе самоорганизующейся мультиагентной рекурсивной когнитивной архитектуры // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. №3(83). С. 21-27. EDN: XYKTWH.

Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование межбюджетных отношений Китая // Искусственные общества. 2018. T. 13. Вып. 4.

Ревина И.В., Бояркин Г.Н. Имитационное моделирование производственного процесса изготовления деталей // Омский научный вестник. 2018. № 6 (162). с. 230-234. doi: 10.25206/1813-8225-2018-162-230-234.

Редько В.Г., Сохова З.Б. Модель взаимодействия инвесторов и производителей в прозрачной экономической системе // Экономика и математические методы. 2018. Т. 54, № 2. С.50-61.

Ружицкий Е., Коркин П.С. Имитационное моделирование в задаче о распределении инвестиционных ресурсов в организации // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал, Том 6, № 1.
Предлагаемая модель имитационного моделирования основывается на том, что используется представление системы в виде черного ящика. Определяются все входы и выходы для первого слоя модели, которые представляются в виде генераторов и терминаторов транзактов. Для второго слоя анализируются основные процессы, связанные с взаимодействием организации и ее контрагентов, то есть рассматриваются материальные, информационные и финансовые потоки. Управление финансовыми потоками осуществляется в третьем слое модели, в нем определена структура операций по счетам бухгалтерского учета на базе того, что есть договорные отношения предприятия и требования в налоговом законодательстве.

Рыжиков Ю.И. Многоканальные системы обслуживания с марковским нетерпением // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.125-131.

Рыжиков Ю.И. Расчет систем обслуживания с большим числом каналов // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.132-138.

Савина Г.Г., Джерелюк Ю.А. Имитационное моделирование антикризисной устойчивости предприятия в конкурентной среде // Журнал «БІЗНЕСІНФОРМ», № 9, 2018. С.92-98.
Исследован вопрос имитационного моделирования конкурентной позиции по уровню антикризисной устойчивости и уровня системного обеспечения антикризисной устойчиво¬сти предприятия в конкурентной среде. Обосновано, что применение имитационного моделирования и сценарного подхода заключается в расширении возможностей для деятельности предприятий и позволяет усиливать свои позиции в конкурентной среде.

Сажина Ю.В., Свиридова А.С. Имитационное моделирование при проектировании распределенных интеллектуальных систем // Теория и практика современной науки. 2018. №2(32). С. 481-492.

Сальникова Е.И. Моделирование поведения животных в компьютерных играх с помощью методов искусственного интеллекта // Молодой ученый. 2018. № 30 (216). С. 10-14.

Самарцев А.А., Иващенко В.А. Совместное моделирование распространения опасных факторов пожара и эвакуации людей из помещений // Математические методы в технике и технологиях ММТТ. 2018. Т. 1. С. 96-98.

Самарцев А.А., Иващенко В.А., Резчиков А.Ф. Кушников В.А., Филимонюк Л.Ю., Богомолов А.С. Мультиагентная модель процесса эвакуации людей из помещений при возникновении чрезвычайных ситуаций // Управление большими системами: сборник научных трудов. 2018. № 72. С. 217-244.

Самсонова Н.А. Методология моделирования социально-экономических систем // Вестник ЦЭМИ РАН. 2018. Выпуск 4 [Электронный ресурс]. Доступ для зарегистрированных пользователей. URL: https://cemi.jes.su/s111111110000000-3-1/ (дата обращения: 30.04.2019).
В статье рассматривается методология моделирования социально-экономической системы. В статье раскрыты особенности, преимущества и ограничения каждого подхода в части моделирования социально-экономических систем.

Сениченков Ю.Б. Книги проекта INMOTION. InMotioN: «Новые стратегии обучения инженеров с использованием сред визуального моделирования и открытых учебных платформ» // Компьютерные инструменты в образовании. №5, 2018 г. С.52-68. doi:10.32603/2071-2340-2018-5-52-68.
Проект InMotion в качестве одной из целей ставит создание новых учебных курсов для будущих инженеров по математическому моделированию и компьютерным технологиям моделирования сложных динамических систем. В статье дается краткая характеристика проекта, и приводятся тексты только введений к учебникам. Помимо учебников уже разработаны дистанционные курсы, которые будут свободно распространяться в интернете.

Скороходов Я.А., Андреев А.М. Моделирование функционирования космического сегмента системы автоматической идентификации морских судов // Журнал «Информационно-управляющие системы» [Information and Control Systems], 2018, № 2. С. 36–48 (In Russian). doi:10.15217/issn1684-8853.2018.2.36.

Сластихин И.А. Имитационная модель многоканального приоритетного обслуживания резервированной системы передачи данных // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018 №3. C. 505-510.

Словохотов Ю.Л., Неретин И.С. К построению модульной модели распределенного интеллекта // Труды ИСП РАН, 2018, том 30, выпуск 3, С.341–362.
В работе предложена «модульная» модель интеллектуальной деятельности, включающая производство новой информации и пригодная для описания как индивидуального, так и распределенного интеллекта, перечислены возможные области ее использования. «Количественную оценку» эффективности распределенного интеллекта иллюстрирует компьютерная модель искусственной социальной системы; обсуждаются полученные результаты.

Смирнов А.В., Хабибуллин Р.Ш., Тараканов Д.В. Применение многоагентного подхода для поддержки управления безопасностью в техносфере // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 1. С. 118-133. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-1-118-133.

Соколов А.П., Осипов Е.В. Обоснование технологии заготовки древесины с помощью имитационного моделирования на сетях Петри // Лесотехнический журнал. №1, 2018. С.11-119.
Решается задача обоснования технологии заготовки древесины с использованием имитационного моделирования производственных процессов на сетях Петри.

Станкевич Е.П. Использование сетей массового обслуживания с групповыми переходами требований в качестве моделей транспортных систем // Технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018): Материалы XVII Международной конференции имени А.Ф. Терпугова (10−15 сентября 2018 г.). – Томск: Изд-во НТЛ, 2018. – 442 с. ISBN 978-5-89503-621-1. С.151-155.

Старовойтов С.Н. Проблемы создания и направления развития систем моделирования в интересах Сухопутных войск / Вестник Академии военных наук. 2018, № 4 (65). С. 8–12.

Теплякова Е.Д., Щербаков С.М. Совершенствование организации проведения профосмотров и диспансеризации в амбулаторных условиях на основе имитационного моделирования //Кубанский научный медицинский вестник. 2018, № 4 (153). С. 124-131.

Тимченко В.С. К вопросу о влиянии конфликтов интересов подразделений на доход пассажирской транспортной компании (автобусные перевозки) // Вестник транспорта Поволжья. – 2018. – № 4. – С. 59-65.

Тимченко В.С. О принципах разработки программного комплекса имитационного моделирования, состоящего из независимых имитационных моделей // Вестник транспорта Поволжья. – 2018. – № 2. – С. 50-55.

Тимченко В.С. О разработке имитационной модели определения «узких мест» на стыке различных видов транспорта // Материалы конференции «Политранспортные системы 2018». – 2018. – С. 227-228.

Тимченко В.С. Перспективы разработки интеллектуальной системы в нефтяной и газовой промышленности // Материалы конференции «Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России». – 2018. – С. 403.

Тимченко В.С., Ковалев К.Е. Перспективы применения виртуальной реальности на интеллектуальной основе систем имитационного моделирования в процессе повышения квалификации специалистов транспортного ВУЗа // Материалы конференции «Августин Бетанкур: от традиций к будущему инженерного образования». – 2018. – С. 208-212.

Тимченко В.С., Хомич Д.И. Система поддержки принятия решений при определении длительности отвлечения локомотивов для ремонта железнодорожного пути // Вестник транспорта Поволжья. – 2018. – № 1. – С. 30-36.

Топаж А.Г., Вигонт В.А., Хворова Л.А. Имитационная модель процесса производства биогаза из многокомпонентного растительного сырья. Анализ и параметрическая оптимизация // Химий растительного сырья. 2018. №1. С.171-184.

Труб И.И. Имитационное моделирование иерархических bitmap-индексов // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». Том 13. № 4 (76). 2018. С.53-67.
В статье рассмотрено построение имитационной модели для иерархических bitmap-индексов на языке С. Отдельное внимание уделено верификации модели путем сравнения с частными случаями известных аналитических решений.

Федяев О.И., Медгаус С.В. Мультиагентное имитационное моделирование системы трудоустройства студентов // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2018): сборник научных трудов II Международной научно-практической конференции, Том. 1. 14-18 ноября 2018 г. – Донецк, ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет», 2018. – 308 с. С.172-179.
Архитектура модели представлена в виде мультиагентной системы. Эксперимент по анализу трудоустройства проведен в режиме координированного взаимодействия агентов.

Феоктистов А.Г., Костромин Р.О., Сидоров И.А., Горский С.А. Мультиагентный алгоритм построения остаточной схемы решения задачи в гетерогенной распределенной вычислительной среде // Материалы 5-й Всерос. науч.-техн. Конференции «Суперкомпьютерные технологии». Ростов н/Д: Изд-во Южного федерального ун-та, 2018. Т. 2. С. 71-75.

Хабаров С.П. Моделирование Ethernet сетей в среде OMNeT++ INET framework // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 3. С. 462–472. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-3-462-472.
Рассмотрен один из возможных подходов к исследованию Ethernet сетей путем их имитационного моделирования в среде OMNeT++ с использованием фреймворка INET. Показана возможность исследования сетевых моделей, как в режиме пошагового выполнения, так и в режиме получения обобщенных статистических характеристик их работы.

Хавинсон М.Ю., Колобов А.Н. Моделирование динамики численности занятого населения в отраслях экономики: агент-ориентированный подход // Компьютерные исследования и моделирование. 2018. Т. 10. № 6. С. 919-937.

Ховансков С.А., Литвиненко В.А., Хованскова В.С. Организация и защита распределенных вычислений на базе многоагентной системы в компьютерной сети с целью сокращения времени решения масштабных задач // Известия ЮФУ. Технические науки. 2018. № 4 (198). С. 198-210.

Чуркин И.П., Костров С.А., Бегларян С.Г. Имитационное моделирование вооруженного противоборства в воздушно-космической сфере // Военно-теоретический журнал «Военная мысль», №9, 2018. С.41-47.

Шамлицкий Я.И., Ковбаса Н.В., Мироненко С.Н., Шарапиев Д.С. Моделирование транспортной инфраструктуры на основе программного продукта AnyLogic // Естественные и технические науки. 2018. № 12 (126). С.435-437.

Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н. Моделирование транспортных потоков в среде AnyLogic // Программные продукты и системы. 2018. №3. С.632-635.

Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н. Сравнение адаптивного и жесткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде AnyLogic // Международный научно-практический журнал «Программные продукты и системы» (Software & Systems), том. 31, № 2, 2018. С. 403–408. DOI: 10.15827/0236-235X.031.2.403-408.

Шардаков К.С. Сравнительный анализ популярных систем мониторинга сетевого оборудования, распространяемых по лицензии GPL // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2018. № 1. С. 44-48.

Шелест М.Н., Бакин Е.А. Анализ параллельной сети массового обслуживания со взаимными ожиданиями // Волновая электроника и ее применения в информационных и телекоммуникационных системах XXI международная молодежная конференция. 2018. С. 332-340.

Шеремет И.А., Михайлов Д.М. Имитационное моделирование раскрытия информации в мобильных сетях сотовой связи, используемых в зонах локальных конфликтов // Материалы IX Московской международной конференции по исследованию операций. Москва, 22-27 октября 2018 г.

Шермадини М.В. Агентное моделирование как современный метод исследования инновационных экономических систем // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2018. Том 8. № 7А. С. 135-142.
В статье рассматриваются методологические подходы в имитационном моделировании на основе агентного моделирования, ориентированного на решение практических проблем. В статье выявлены особенности применения агентного моделирования в общей схеме имитационного моделирования инновационных экономических систем, определена главная идея имитационного моделирования с помощью мультиагентного подхода.

Шермадини М.В., Фадеева Ю.С.Имитационное моделирование в задачах управления инновационной деятельностью предприятий // Экономика и предпринимательство. 2018. № 9(98). С. 704-708.

Шерстенников Ю.В., Рудянова Т.Н., Брицкая В.Ю. Модельная оптимизация производственной мощности предприятия // Журнал Бизнес-Информ, № 6, 2018. С.186-192.
Используя подход Дж. Форрестера, разработана имитационная модель, на основании которой можно выполнять модельную оптимизацию производственной мощности монопродуктового предприятия. Имитационное моделирование реализовано с помощью системы математических уравнений. Выполнены расчеты временной динамики всех темпов логистической системы, а также динамики уровней товара на оптовом складе и в сети розничной торговли.

Щетнева В.А., Лучанинов Д.В. Моделирование работы магазина сотовой связи «Мегафон» // Постулат. 2018. №1.
В статье рассмотрено имитационное моделирование работы регистратуры городской поликлиники на примере Биробиджана.

Юдина М.Н. Используемые алгоритмы для подсчета частот встречаемости типовых подграфов в системе моделирования Simbigraph 2 // Информационные технологии и автоматизация управления: материалы IX Всерос. научно-практической конференции студентов, аспирантов, работников образования и промышленности. Омск, ОмГТУ. 2018. С. 190-196.

Якшин А.С., Волков М.Н. К вопросу о применении имитационного моделирования для организации материально-технического обеспечения войск (сил) // Научно-практический журнал «Наука и военная безопасность». 2018. № 4 (15). С.85-91.
В статье обосновывается необходимость применения имитационного моделирования для решения транспортных задач. Приводится пример использования имитационного моделирования для решения задачи организации погрузки войск при перевозке железнодорожным транспортом.

Яркова О.Н. Имитационная модель динамики финансовых средств финансовых организаций / Сотрудничество Республики Беларусь и Оренбургской области в инновационной деятельности: материалы международной научно-практической конференции. Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2018. 460 с. С.279-283.

Яркова О.Н., Чудинова О.С. О подходе к анализу и прогнозированию временных рядов с использованием эконометрического и имитационного моделирования // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры [Электронный ресурс] : материалы Всероссийской научно-методической конференции; Оренбург. гос. ун-т. Электрон. дан. Оренбург: ОГУ, 2018. С. 2444-2451.