Абрамов В.И., Кудинов А.Н., Евдокимов Д.С. Применение социального моделирования с использованием агент-ориентированного подхода в приложении к научно-техническому развитию, реализации НИОКР и поддержанию инновационного потенциала // Вестник ВГУИТ. 2019. Т. 81. № 3. С. 339–357. doi:10.20914/2310-1202-2019-3-339-357.

Абрамов В.И., Машкова А.Л., Дохолян А.С., Евдокимов Д.С., Логинова В.Е. Использование мультиагентных технологий для связности компонентов когнитивной деятельности человека и искусственных агентов при построении индивидуальных образовательных и исследовательских траекторий // Вестник ЦЭМИ. 2019. № 2. С. 15.

Агеева А.Ф. Агентное моделирование общественно-политических систем и процессов: история развития и перспективы практического применения // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(4). URL: https://moit.vivt.ru/wpcontent/uploads/2019/11/Ageeva_4_19_1.pdf, DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.005.

Агеева А.Ф. Агентное моделирование социо-эколого-экономических систем в аспекте тестирования стратегий устойчивого развития // Искусственные общества. 2019. T. 14. Выпуск 4 [Электронный ресурс]. Доступ для зарегистрированных пользователей. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800007439-1-1/ (дата обращения: 05.03.2020). DOI: 10.18254/S207751800007439-1.
Представлен обзор разработанных зарубежными исследователями агент-ориентированных и мультиагентных социо-эколого-экономических моделей для целей тестирования вариативных стратегий устойчивого развития.

Агеева А.Ф. Иммиграционная политика в условиях глобализации: выбор стратегии с помощью агентного моделирования // Журнал «Экономические отношения», Том 9, № 2, Апрель–июнь 2019. С.553-572.
В статье рассматриваются некоторые аспекты международной миграции. Представлен обзор агент-ориентированных моделей, в которых имитируются: международные миграционные движения, социальные контакты иммигрантов, эмиграция высококвалифицированных специалистов («утечка умов»), межкультурные взаимодействия между иммигрантами и членами принимающего общества. Показаны преимущества применения агент-ориентированного моделирования для прогнозирования миграционной ситуации.

Азаренко Н.Ю., Давыдов М.К., Казаков О.Д. Имитационное моделирование работы терапевтического отделения как направление повышения качества человеческого капитала в регионе // Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты: сборник статей Международной научно-практической конференции (Брянск, 19 ноября 2019 г.) [Электронный ресурс]. Брянск: Брян. гос. инженерно-технол. ун-т., 2019. 814 с. С.32-43.
В среде AnyLogic построена модель работы терапевтического отделения в медицинском учреждении, которая способна предложить широкий спектр возможностей для анализа функционирования системы и установления разнообразных методик решения различных ситуаций в практике улучшения человеческого капитала и усиления роста региональной экономики.

Акопов А.С., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Макаров В.Л., Ровенская Е.А., Стрелковский Н.В. Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского Союза // Экономика и математические методы. 2019. T. 55. Номер 1. C. 3-15. [Электронный ресурс]. Доступ для зарегистрированных пользователей. URL: https://emm.jes.su/s042473880004044-7-1/ (Дата обращения: 20.08.2020). DOI: 10.31857/S042473880004044-7.

Акопов А.С., Бекларян Г.Л. Агентное моделирование региональных экономических систем // Вестник ЦЭМИ РАН. 2019. T.2 (1). С. 82-99.

Андреев М.Ю., Полбин А.В. Тенденции развития макроэкономических моделей // Управленческое консультирование. № 2. 2019. С.24-33.
В статье приводятся обзор и анализ идей известных западных экономистов, представленных в выпуске «Rebuilding Macroeconomic Theory» журнала «Oxford Review of Economic Policy», относительно будущего развития макроэкономических моделей. Мотивация дискуссии лежит в неудовлетворительной работе макроэкономических моделей в преддверии глобального экономического кризиса 2007–2008 годов и в последующий период выхода из кризиса.

Андронов С.А. Ярцева А.А. Моделирование цепи поставок в условиях колебаний спроса // Системный анализ и логистика: журнал: выпуск №1(19), ISSN 2007-5687. СПб.: ГУАП., 2019. С.52-63. РИНЦ.
В статье рассмотрена методика имитационного моделирования влияния колебаний спроса на устойчивость работы цепи поставок, предложены возможные пути повышения эффективности функционирования цепи в условиях колебаний спроса.

Антипова С.А., Воробьев А.А. Целенаправленная трансформация математических моделей на основе стратегической рефлексии // Компьютерные исследования и моделирование. 2019 Т. 11 № 5 С. 815–831.
На примере рассмотрения достаточно стандартной дискретно-событийной имитационной модели в статье приводятся типовые методические приемы, позволяющие осуществить ранжирование вариабельных параметров по чувствительности и в дальнейшем расширить область определения вариабельного параметра, к которому имитационная модель наиболее чувствительна.

Антонова В.М., Гречишкина Н.А., Кузнецов Н.А. Исследование модели пассажиропотока станции метро в среде имитационного моделирования AnyLogic при введении дополнительных услуг и с поиском «узких мест» // Журнал радиоэлектроники. 2019. № 4. С. 1-13.

Атнабаева А.Р., Низамутдинов М.М. Концептуальные и методические аспекты разработки агент-ориентированной модели демографических процессов на региональном уровне (на примере Республики Башкортостан) // Искусственные общества. 2019. Т. 14. № 4. С. 16. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800007514-4-1/ (дата обращения: 20.11.2020).

Баженов М.В., Пименов В.И., Кофнов О.В. Использование ERP-систем для имитационного моделирования социально значимого объектов // Русский инженер. № 01(62), март 2019. С.38-41.

Баран В.И., Баран Е.П. Имитационное моделирование портфельных инвестиций в условиях конкурентной среды // Вестник РУК. 2019. №1 (35).

Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Агентное моделирование региональных экономических систем // Вестник ЦЭМИ РАН. 2019. T. 2. Выпуск 1.URL: https://cemi.jes.su/s265838870005312-6-1/. DOI: 10.33276/S265838870005312-6.

Болгарев Д.В.Возможности применения моделирования процессов в организации лечебно-эвакуационного обеспечения // Известия Российской военно-медицинской академии. 2019. № 1 (S1). С. 56–58.

Брянцева К.П., Моргунова О.В. Имитационное моделирование динамических систем на примере инновационной системы Самарской области // Журнал «Современная наука: актуальные проблемы теории и практики», №1, 2019. С.51-55.
Рассмотрены наиболее известные программные продукты (Business Studio, AnyLogic, Bizagi Process Modeler.) с параметрами, возможностями вывода информации и приоритетами, позволяющие построить имитационную модель с учетом входящих данных нашей системы, и проведен их сравнительный анализ. Цель работы – разработать схему бизнес процесса «Инновационная система Самарской области».

Булыгина О.В., Емельянов А.А., Селявский Ю.В. Инструментальная поддержка принятия решений в управлении мультипроектами по выпуску металлопродукции. Часть 2 // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». Том 14, №4(82), 2019. С.90-106.
В статье обсуждаются некоторые результаты, полученные в процессе решения задачи оценки перспективности крупных инновационных мультипроектов по выпуску новой металлопродукции.

Валькова С.С., Васильев Ю.И. Методика оценки склада морского порта методами имитационного моделирования // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2019. Т. 11. №3. C. 485-498.

Варламова С.А., Володина Ю.И., Затонский А.В., Язев П.А. Разработка имитационной модели для планирования горно-выемочных работ // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2019. № 10. С. 214–222. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-10-0-214-222.
Поставлена проблема уточнения календарных планов добычи. Предложено ее решение на основе имитационного моделирования. Так как распространенное программное обеспечение для имитационного моделирования горных работ имеет недостатки применительно к калийным шахтам, в качестве основы для моделирования используется специальная объектно-ориентированная библиотека, позволяющая моделировать системы массового обслуживания, мультиагентные и активные системы.

Васин А.В. Моделирование оптимальной конфигурации морского порта // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2019. Т. 11. № 4. С. 662–669.

Воробьев А.А., Филяев М.П., Якшин А.С. Дискретно-событийное имитационное моделирование процессов материально-технического обеспечения войск (сил) // Наука и военная безопасность. Омск: ОАБИИ, 2019. Вып. 1 (16). С. 76–82.

Воронин Д.Ю., Евстигнеев В.П., Дрожжин А.И., Боровский Д.Э. Интеллектуальный анализ данных при проактивном управлении телекоммуникационными системами Умного города // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 7, no.12, 2019. С.84-93.
В статье представлен подход авторов к проактивному управлению телекоммуникационными системами, базирующийся на использовании технологий имитационного моделирования и методов интеллектуального анализа данных в контексте развития концепции «Умный город» (Smart City) с позиции прикладного системного анализа.

Гайкова Л.В. Агентное моделирование как инструмент исследования экспертной оценки объекта // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 2. С. 27-30. doi: 10.24411/2411-0450-2019-10616.

Голубничая Е.Ю., Иванов Д.С. Разработка агентной имитационной модели беспроводной сенсорной сети в среде AnyLogic // ПТиТТ-2019: материалы XXI МНТК. Казань: КНИТУ-КАИ, 2019. Т. 1. С. 373-375.

Горин А.Н., Будников С.А. Применение программной среды Matlab для имитационного моделирования сложных систем военного назначения // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 1. С. 221-251. DOI: 1024411/2410-9916-2019-10114.
Цель работы – упрощение процедуры получения оценок для стационарных вероятностей состояний систем, описываемых полумарковскими моделями. Разработанные имитационные модели позволяют достаточно просто получить оценки вероятностей состояний, задавая структурные параметры системы, типы и параметры распределений для потоков событий, имеющих место в реальных системах.

Грибанова Е.Б., Кармановская Е.А., Логвин И.Е. Табличная имитационная модель системы обслуживания ресторана быстрого питания // Научно-прикладной журнал «Прикладная информатика», 2019, Т. 14, 5 (83). С. 111-119. DOI: 10.24411/1993-8314-2019-10040.

Гридчин Д.Н. Имитационная модель дискретного канала связи с пакетированием ошибок и помехоустойчивым кодированием // Научно-технический журнал «Информационные системы и технологии», № 2 (112) март-апрель 2019. Орел. С.35-40.
Рассмотрена проблема адаптации параметров помехоустойчивого кода в дискретном канале связи с группированием ошибок. Разработана имитационная модель дискретного канала связи с помехоустойчивым кодированием, включающая источник ошибок на основе математического аппарата сложных цепей Маркова и декодер линейных блоковых кодов, реализующий критерий минимального среднего риска.

Гринченко А.В., Антонова Т.Р. Моделирование городского автобусного маршрута в Anylogic [Текст] // Вестник Липецкого государственного технического университета. 2019. №2(40). С. 58–64.

Гринченко А.В., Коростелев А.А. Разработка модели автозаправочной станции в Липецке в среде AnyLogic // Транспорт России: проблемы и перспективы: сборник трудов международной научно – практической конференции. 2019.

Гришков В.Ф. Имитационное моделирование процесса стратегического управления достижением экономических и научно-исследовательских результатов деятельности инновационной организации // Управленческое консультирование. № 5. 2019. С.63-67.
Статья включила научные обоснования достижения планируемых экономических и научно-исследовательских результатов деятельности инновационной организации на основе создаваемой структурно-блочной имитационной модели стратегического управления результативностью развития организации.

Гусева Е.Н., Ефимова И.Ю., Варфоломеева Т.Н. Методика формирования навыков имитационного моделирования у ИТ-специалистов // Открытое образование. Т. 23. № 1. 2019. С.4-13.
Целью работы является создание методики формирования навыков имитационного моделирования у студентов высших учебных заведений, направление подготовки которых предполагает владение информационными технологиями в области экономики.

Давлетшина Л.Р., Кружков А.С. Построение структуры имитационной модели движения потоков в медицинской организации // Технические науки. Молодежный Вестник УГАТУ. 2019. № 1 (20). С.54-58.
Статья посвящена вопросам разработки моделей, позволяющих получить параметры динамики процесса обеспечения лечебно-профилактического учреждения медикаментами.

Даденков С.А., Кон Е.Л. Выбор среды имитационного моделирования информационно-управляющих сетей // Вестник пермского университета. Серия «Математика. Механика. Информатика», Вып. 1(44), 2019. С.58-69.
Выполнен анализ программных сред имитационного моделирования информационно-управляющих сетей (ИУС), составляющих их шин данных и коммуникационных стеков протоколов. Произведен анализ сред моделирования универсального и общецелевого, специализированного назначения, по выделенным общим и частным, для анализируемого класса сетей, критериям. В результате выбрана эффективная среда общецелевого имитационного моделирования, характеризуемая наибольшей эффективностью применительно к созданию и анализу новых корректных моделей исследуемых ИУС.

Девятков В.В., Девятков Т.В., Федотов М.В. Единое исследовательское пространство имитационного моделирования в среде GPSS Studio // Научно-прикладной журнал «Прикладная информатика», 2019, Т. 14, 5 (83). С. 98-110. DOI: 10.24411/1993-8314-2019-10039.
Представлена среда имитационного моделирования GPSS Studio для исследования сложных дискретно-событийных систем. В качестве моделирующего ядра используется язык имитационного моделирования GPSS World.

Дорошенко Т.А. Разработка агент-ориентированной модели образовательной миграции населения региона // Вестник Евразийской науки, 2019 №5, https://esj.today/PDF/17ECVN519.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
Статья посвящена разработке агент-ориентированной модели образовательной миграции населения региона. Модель реализована в среде AnyLogic (версия Learning Edition). В основу легли эмпирические данные по образовательной миграции населения Вологодской области.

Дубатовская А.В. Имитационное моделирование радиоэлектронной обстановки при «звездном» авианалете на наземный объект // Вестник ВГУ, Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2019, № 3. С.5-17.
Рассмотрена имитационная модель радиоэлектронной обстановки, формируемой потоками радиосигналов бортовых радиолокационных средств самолетов на входах средств радиомониторинга, в ходе конфликтного взаимодействия двух противоборствующих сторон с проведением одной из них авианалета на наземный объект другой стороны.

Егорова Н.Е. Применение методов имитационного моделирования для описания деятельности инновационно ориентированных малых фирм, производящих знания // Вестник ЦЭМИ. 2019. Выпуск 2 [Электронный ресурс]. URL: https://cemi.jes.su/S265838870007403-6-1 (дата обращения: 02.09.2023). DOI:10.33276/S265838870007403-6.

Ермолина М.В., Заходякин Г.В. Сравнительный анализ принципов распределения ограниченного количества запаса в логистической сети // Логистика и управление цепями поставок. 2019. № 6. С. 39-49.

Ермолова М., Нечитайло В., Пеникас Г. Моделирование последствий мошенничества в агентной модели банковской системы: сокрытие кредитного риска // XX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (9-10 апреля 2019 г.; НИУ ВШЭ; г. Москва).

Ерофеев А.А., Рибиченок А Ю. Моделирование пассажиропотоков в транспортно-пересадочных узлах // ISSN 2227-1120. Вестник Белорусского государственного университета транспорта: Наука и транспорт. 2019. № 2 (39). С.61-64.

Есикова Т.Н., Вахрушева С.В. Моделирование агентного окружения при разработке мультиагентной системы на примере крупномасштабных инфраструктурных проектов // Вестник СибГУТИ. 2019. № 3 63. С.63-69.

Ефимова И.Ю., Гусева Е.Н., Варфоломеева Т.Н., Повитухин С.А. Управление транспортными потоками медного месторождения с использованием имитационного моделирования на основе программы Арена // Фундаментальные исследования. 2019. № 3. С. 35-40.

Задорожный В.Н., Захаренкова Т.Р. Методы снижения вероятности потерь в системах с бесконечной дисперсией времени обслуживания // Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование: материалы I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Омск: ОмГТУ, 2019. С. 7-26.

Задорожный В.Н., Pagano M., Захаренкова Т.Р. Численный метод оптимизации регулярной разметки приоритетных классов, вводимых в систему М/Ра/1 с бесконечной дисперсией времени обслуживания // Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование: материалы I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Омск: ОмГТУ, 2019. С. 161-169.

Захаренкова Т.Р. Поиск оптимального распределения каналов в сетях массового обслуживания по критерию минимума вероятности потерь // Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование : материалы I Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, 21–22 мая 2019 г. Омск, 2019. С. 156-160.

Заходякин Г.В., Гобеджишвили К.А. Обоснование параметров сервисной политики при поставке запчастей для оборудования с помощью агентного имитационного моделирования // Логистика и управление цепями поставок. 2019. № 3 (92). С. 54-62.

Зиновьев В.В., Стародубов А.Н., Николаев П.И. Модульная система имитационного моделирования традиционных и роботизированных технологий проходки // Фундаментальные и прикладные вопросы горных наук. 2019. №3. Т.6. С. 46-51.

Искандеров Ю.М., Гаскаров В.Д., Дорошенко В.И. Мультиагентная модель интегрированной системы управления судном // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2019. Т. 11. № 5. С. 831-841. DOI: 10.21821/2309- 5180-2019-11-5-831-841.

Казаков А.Л., Павидис М.М. Об одном подходе к моделированию работы сортировочных станций // Транспорт Урала. 2019. № 1 (60). С. 29–35.

Казаков О.Д. Комбинирование методов машинного обучения и имитационного моделирования в исследовании экономических систем // Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты: сборник статей Международной научно-практической конференции (Брянск, 19 ноября 2019 г.) [Электронный ресурс]. Брянск: Брян. гос. инженерно-технол. ун-т., 2019. 814 с. С.317-320.
На примере системной динамики представлена методика применения методов машинного обучения в имитационном моделировании экономических систем. Описана возможность замены структурного уравнения имитационной модели на обученную модель векторной регрессии. В работе использована программная библиотека PySD для языка Python.

Кантуреева М.А. Применение клеточных автоматов для моделирования движения группы людей // Наукоемкое программное обеспечение : труды семинара 12-й Междунар. Ершовской конференции по информатике (ПСИ'19). 2–3 июля 2019 г. / Ин-т систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН, Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск : ИПЦ НГУ, 2019. 152 с. ISBN 978-5-4437-0909-3. С.104-110.

Карпенко А.А. Имитационное моделирование транспортной системы снабжения сжиженным природным газом города Мурманск и Мурманской области // Транспорт России: проблемы и перспективы – 2019. Материалы Международной научно-практической конференции. Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН. 2019. С. 199-203.

Кирпичников А.П., Васильев В.Д., Нитшаев Р.А. Анализ динамической модели регистрации в аэропорту с использованием средств AnyLogic // Вестник технологического университета. 2019. Т. 22, № 7. С. 101-109.

Карпов В.Э. Моральные отношениям между искусственным агентами // XI международная конференция «Теоретическая и прикладная этика: Традиции и перспективы – 2019». СПб.: СПбГУ, 21-23 ноября 2019 г. С. 170-171.

Карпов В.Э. От подражательного поведения к эмпатии в социуме роботов. // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019, 22-24 мая 2019, Санкт-Петербург): Труды семинара. Переславль-Залесский: Российская ассоциация
искусственного интеллекта, 2019.С. 238-247.

Карпов В.Э. Социальные сообщества роботов: от реактивных к когнитивным агентам // Мягкие измерения и вычисления, 2019. 15(2). С. 61-77.

Кислицын Е.В. Конструирование имитационной модели конкурентоспособности и инновационной активности промышленного предприятия // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2019. № 3. С. 5-19.

Козлова О.Ю. Имитационная модель логистической системы подземных рудников // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 7 (специальный выпуск 24). С.24-28. М.: Издательство «Горная книга».

Козлова О.Ю. Моделируемые процессы при использовании системы имитационного моделирования логистической системы подземного рудника // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 7 (специальный выпуск 24). С.14-18. М.: Издательство «Горная книга».

Козлова О.Ю. Разработка функционала планирования горных работ в системе имитационного моделирования рудников // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. №7 (специальный выпуск 24). С.8-13. М.: Издательство «Горная книга».

Козлова О.Ю. Функциональные ограничения и требования к имитационной модели логистической системы подземных рудников. Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 7 (специальный выпуск 24). С.19-23. М.: Издательство «Горная книга».

Козлова О.Ю., Козлов В.В., Агафонов В.В. Разработка структуры имитационной модели на базе высокоуровневой схемы моделируемых процессов подземного рудника // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 7 (специальный выпуск 24). С.3-7. М.: Издательство «Горная книга».

Коломеец А.О. Имитационное моделирование и анализ транспортных потоков на t-образном пересечении автомобильных дорог // Журнал «Современная наука: актуальные проблемы теории и практики». Серия: Естественные и технические науки №10 октябрь 2019 г. С.104-110.
Цель исследования: разработать и обосновать методы повышения пропускной способности на Т-образном пересечении автомобильных дорог с помощью имитационного моделирования транспортных потоков. Среда разработки имитационной модели – AnyLogic.

Коновальчик А.П., Щирый А.О. Универсальная программная платформа для имитационного моделирования боевых действий // Вопросы радиоэлектроники. 2019. №3. С.22-26.

Коровин А.М. Анализ подходов и программного обеспечения для имитационного моделирования социальных и экономических систем // Вестник Южно-Уральского Государственного Университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2019. № 35. С. 98-100.

Кофнов О.В., Лебедев Е.Л., Михайленко А.В. Использование алгоритмов обработки цифровых изображений для определения ориентации космических аппаратов типа CubeSat. // XVII Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов. М.: МГППУ, 2019. С. 220-221.

Кошуняева Н.В., Тутыгин А.Г. Анализ совместного использования агентного и дискретно-событийного методов при моделировании логистических систем транспортного типа // Модели развития малого и среднего предпринимательства в условиях Арктики: Все-российская (с международным участием) молодежная научно-практическая конференция (23–25 октября 2019 года) : сборник статей / отв. ред. А.П. Шихвердиев. – Сыктывкар: Изд-во СГУ им. Питирима Сорокина, 2019. 316 с.
Выполнено сравнение двух основных подходов имитационного моделирования: дискретно-событийного и агентного. В результате анализа делается вывод о целесообразности применения гибридного метода (дискретно-событийного и агентного) при моделировании логистических систем.

Красникова К.В. Моделирование транспортно-пересадочных узлов с использованием гибридных имитационных моделей // Политранспортные системы: материалы X Международной научно-технической конференции. 2019. С. 438-440.

Кузнецов А.Л., Валькова С.С. Методика расчета технологических параметров склада морского порта методами имитационного моделирования // Транспортное дело России. 2019. № 2. С. 98-101.

Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Зайкин Д.А. Моделирование работы морского грузового фронта // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2019. Т. 11. № 1. С. 33–42. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-1-33-42.

Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Семенов А.Д. Планирование работы тыловых грузовых фронтов морских контейнерных терминалов методами имитационного моделирования // Вестник гос. ун-та мор. и реч. Флота им. адм. С. О. Макарова. 2019. Т. 11. № 2. С. 243-253. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-2-243-253.

Кузнецов А.Л., Купцов Н.В. Функциональная структура операционных процессов морского грузового фронта современных экспортных угольных терминалов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. 2019. № 2. С. 118–126. DOI: 10.24143/2073-1574-2019-2-118-126.

Кузнецов А.Л., Семенов А.Д., Валькова С.С. Имитационное моделирование как инструмент оценки влияния вместимости склада морского порта на качество обработки наземного транспорта // Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. 2019. № 54/55. С. 19-30.

Кузнецов И.С. Исследование влияния простоев горных машин на добычу угля открыто-подземным способом на имитационной модели // Инновационный конвент. Департамент молодежной политики и спорта Кемеровской области «Кузбасс: образование, наука, инновации». Кемерово: КемГУ, 2019. С. 13-18.

Кузнецов Н.А., Мозоль А.А. Имитационное моделирование системы массового обслуживания с размножением сообщений в очередях // T-COMM. Телекоммуникации и транспорт. 2019. №11. С. 32-37.

Куцакин М.А., Лапко А.Н., Лебеденко Е.В., Рябоконь В.В. К вопросу проверки адекватности имитационной модели системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования на основе интеллектуальных автономных агентов // Научно-технический журнал « Информационные системы и технологии», № 1 (111), январь-февраль 2019, Орел. С.30-36
В статье рассматривается имитационная модель системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования, разработанная в рамках исследования вероятностно-временных характеристик сетевых графиков в виде диаграмм Гантта.

Лащенов Д.П., Бурковский В.Л. Имитационное моделирование гибкой производственной системы металлообработки // XVI Международная научно-техническая конференции Новые технологии в научных исследованиях, управлении, производстве (НТ-2019). Воронеж, 2019. С.15-18.

Лащенов Д.П., Бурковский В.Л. Имитационное моделирование гибкой производственной системы на базе автоматизированного сборочно-монтажного цеха // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2019. Т. 15. № 3. С.51-56.

Лащенов Д.П., Бурковский В.Л. Имитационное моделирование типовых систем сборки в рамках интегрированных производственных комплексов // XVI Международная научно-техническая конференция Новые технологии в научных исследованиях, управлении, производстве (НТ-2019). Воронеж, 2019. С.10-15.

Леонидов А., Нечитайло В., Пеникас Г., Серебрянникова Е. Моделирование последствий мошенничества в агентной модели банковской системы: финансовая пирамида и скрытие депозитов // XX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (9-10 апреля 2019 г.; НИУ ВШЭ; г. Москва).

Лопаткина С.А., Биткова М.В., Шурыгин А.Ю., Глебов В.В., Курненков А.В. Разработка имитационной модели производственной системы механического цеха // Электронное научно-практическое периодическое издание «Вестник современных исследований», Выпуск № 1-3 (28) (январь, 2019). Омск. С.95-98. ISSN 2541-8300.
В статье описан подход к исследованию производственной системы механического цеха на основе создания ее имитационной модели в среде Techomatix Plant Simulation. Представлены объекты основной системы цеха и элементов вспомогательных систем, а также настраиваемые параметры объектов. Предложены алгоритмы взаимодействия вспомогательных систем между собой и с основной системой.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л. Разработка цифровых двойников для производственных предприятий // Бизнес-информатика. 2019. Т. 13. № 4. С. 7–16. DOI: 10.17323/1998-0663.2019.4.7.16.
В статье представлен новый подход к разработке цифровых двойников производственных предприятий на основе методов имитационного моделирования. Описана концепция цифрового двойника как интегрированной системы, агрегирующей имитационные модели, базы данных, интеллектуальные программные модули класса генетических оптимизационных алгоритмов и др. Представлены примеры имитационных моделей.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Имитационное моделирование системы умный город: концепция, методы и примеры // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2019. Т. 15. № 2. С. 200-224.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С. Разработка программной платформы для крупномасштабного агент-ориентированного моделирования сложных социальных систем // Программная инженерия. 2019. Т. 10. № 4.С. 167–177. https://doi.org/10.17587/prin.10.167-177.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бекларян Г.Л., Акопов А.С., Ровенская Е.А., Стрелковский Н.В. Укрупненная агент-ориентированная имитационная модель миграционных потоков стран Европейского Союза // Экономика и математические методы. 2019. Т. 55. № 1. С. 3–15. https://doi.org/10.31857/S042473880004044-7.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации /// Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. Т. 12. № 6. С. 74–90. DOI: 10.15838/esc.2019.6.66.4

Маматов А.В., Машкова А.Л., Новикова Е.В., Савина О.А. Воспроизведение динамики населения регионов России методом агентного моделирования // Научно-технический журнал « Информационные системы и технологии», № 2 (112), март-апрель 2019, Орел. С.48-55.
В статье рассматриваются алгоритмы воспроизведения демографических процессов в рамках агент-ориентированной модели пространственного развития России. Описывается структура входных данных моделирования. Представлены результаты верификации алгоритмов.

Маматов А.В., Машкова А.Л., Савина О.А. Прогнозирование динамики кадрового потенциала в регионах России с использованием методов агент-ориентированного моделирования // Искусственные общества. 2019. T. 14. Выпуск 3 [Электронный ресурс]. Доступ URL: https://artsoc.jes.su/s207751800006724-5-1/ (дата обращения: 07.02.2020). DOI: 10.18254/S207751800006724-5.
Представлена агент-ориентированная модель динамики кадрового потенциала регионов. Приводятся результаты моделирования динамики рынка труда в Белгородской области. В режиме ретроспективного моделирования воспроизводилась динамика населения и рынка труда с 2010 по 2019 год. В режиме прогнозного моделирования с 2020 по 2030 год воспроизводились существующие тенденции в сфере получения образования, трудоустройства и миграции жителей.

Манузин Д.Н., Филяев М.П., Чернышев С.А. Имитационная модель обеспечения горючим группировки войск (сил) на стратегическом направлении // Сборник научных статей по материалам отраслевой научно-практической конференции «Проблемные вопросы МТО ВС РФ и пути их решения». СПб: ВА МТО, 2019. Часть 1. С. 77-86.

Маслобоев А.В. Применение метода системной динамики при разработке мультиагентных систем поддержки принятия решений // Научно-технический журнал «Информационные системы и технологии», № 1 (111), январь-февраль 2019. С.37-45.
Предложен новый подход к построению мультиагентных систем с использованием метода системной динамики.

Маторин С.И., Жихарев А.Г., Бузов П.А. Оценка системы менеджмента качества с помощью системно-объектного имитационного моделирования // Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ-2019) : сборник научных трудов XXII Международной научной конференции. 25–26 апреля 2019 г. / под науч. ред. Ю. Ф. Тельнова : в 3 т. – Москва : ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2019. ISBN 978-5-7307-1511-0 Т. 2. С.79-84.

Миловидова А.А., Черемисина Е.Н., Добрынин В.Н., Соколов И.А. Многоагентное управление процессом переработки сырья в условиях информационной неопределенности // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия «Естественные и технические науки». 2019. №8. С. 91-95.

Минаев В.А., Бондарь К.М., Вайц Е.В., Беляков И.А. Дискретно-событийное моделирование процессов мониторинга и управления информационной безопасностью // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы...». Выпуск 3, 2019. С.32-39.
Применен метод дискретно-событийного моделирования для описания процессов мониторинга и управления информационной безопасностью. Дискретно-событийная модель построена в среде AnyLogic и отражает сообщения об атаках из двух источников информации (внутренних и внешних), приходящие от рабочих станций, сетевых устройств, веб-ресурсов и средств защиты информации.

Минаев В.А., Сычев М.П., Куликов Л.С., Вайц Е.В. Моделирование противодействия деструктивному влиянию в социальных сетях // Научный журнал «Моделирование, оптимизация и информационные технологии». Том 7, № 1. 2019. http://moit.vivt.ru/. doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.004.
Рассмотрена системно-динамическая модель информационного противодействия деструктивным информационным воздействиям в социальных сетях. Дано описание модели в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены имитационные эксперименты с моделями с применением перспективной платформы Anylogic.

Минаев В.А., Сычев М.П., Вайц Е.В., Бондарь К.М. Системно-динамическое моделирование сетевых информационных операций // Инженерные технологии и системы. 2019. Т. 29, № 1. C. 20-39. DOI: https://doi.org/10.15507/2658-4123.029.201901.020-039.
Проведены эксперименты с моделями с применением платформы AnyLogic.Произведено сравнение агентной и системно-динамической модели, показавшее высокую степень их согласования между собой и со статистическими данными.

Митин А.Ю. Моделирование вооруженного противоборства. Зарубежный опыт. // Вопросы безопасности. – 2019. – № 2. DOI: 10.25136/2409-7543.2019.2.28626

Мокшин В.В., Кирпичников А.П., Марусина О.К., Зиятдинов Д.М., Евлампьев В.А., Шириазданов Р.Р. Имитационное моделирование процесса сортировки и выдачи багажа в аэропорту // Вестник Технологического университета. 2019. Т. 22. № 6. С. 150-156.

Молодецкая C.Ф., Молодецкий В.С. Совершенствование системы управления клиентскими потоками в банковской сфере // Вопросы управления. 2019. № 2 (38). С. 200-216.
Рассмотрены вопросы управления клиентскими потоками в банковской сфере. Разработаны математические модели, основанные на равномерно распределенных потоках, Пуассоновских потоках, потоках клиентов с экспоненциально распределенным интервалом между клиентами и интенсивностью. Первоначальная разработка модели проводилась в Excel. Затем использовался пакет AnyLogic.

Москалева Ф.А., Бесчастный В.А., Самуйлов А.К., Молчанов Д.А., Гайдамака Ю.ВПостроение модели обслуживания двух типов трафика точкой доступа в диапазоне mmWave // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ 2019). 2019. C. 1–7.

Недяк А.В., Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А.Р. Классификация методов моделирования транспортных потоков // Вестник Евразийской науки, 2019, №6, Т.11. https://esj.today/PDF/87SAVN619.pdf (доступ свободный).
В статье представлена классификация, а также отдельно рассмотрены различные методы моделирования транспортных потоков. Как примеры макроскопических моделей, также известных как гидродинамические модели, приведены модель Лайтхилла-Уизема, модель Гриншилдса и модель, основной идеей которой является системная динамика. Также рассматриваются мезоскопические модели , комбинирующие микромоделирование и макромоделирование.

Низамутдинов М.М., Атнабаева А.Р., Ахметзянова М.И. Исследование миграционного поведения населения и оценка уровня привлекательности территорий на основе методов агент-ориентированного моделирования // Вестник Евразийской науки, 2020 №6, https://esj.today/PDF/29ECVN620.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/29ECVN620.

Новикова Е.В., Савина О.А., Машкова А.Л., Маматов А.В. (2019). Воспроизведение динамики населения регионов России методом агентного моделирования // Информационные системы и технологии, 2, 48-55.

Паршин А.Д., Баженов Р.И. Мультиагентная модель в системе NetLogo: исследование и обучение // Постулат. 2019. №4 ISSN 2414-4487.
В статье рассматривается исследование мультиагентной модели в системе NetLogo. В данной работе описано создание системы поведения персонажей, подробно описаны коды и проведено исследование на основе созданной модели. Показана возможность использования модели в обучении студентов.

Пигнастый О.М., Кожевников Г.К. Дискретно-событийная модель расчета продолжительности производственного цикла изготовления партии изделий // MPRA Paper No. 94898, posted 06 Jul 2019 13:43 UTC.

Пронь С.П., Семенов С.П., Ташкин А.О., Токарева Е.В. Агентноориентированные имитационные модели для реальных городских процессов // МАК: «Математики - Алтайскому краю»: сборник трудов всероссийской конференции по математике с международным участием. Барнаул : Изд-во Алт. ун-та, 2019. С. 169–173.

Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование распределения полномочий между уровнями государства [Электронный ресурс] // Искусственные общества. 2019. Т. 14, вып. 3. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800006877-3-1/ Доступ для зарегистрированных пользователей (дата обращения: 05.11.2019).

Рамазанов Р.Р. Имитационный анализ фискальных моделей Китая // Искусственные общества. 2019. T. 14. Вып. 4.

Рамазанов Р.Р. Агентное моделирование стимулов бюджетного федерализма //Доклады Башкирского университета. 2019. Том 4. №1 62-64, 2019. С.124-138.

Рамазанов Р.Р. Принципы распределения полномочий между уровнями государственной власти // 2019 год.
В статье обсуждается подход к формализации схем распределения расходных полномочий по оказанию общественных услуг населению между уровнями государственной власти.

Рамазанов Р.Р., Зулькарнай И.У. Агент-ориентированное моделирование гипотезы Тибу для 3-х регионов и 2-х видов общественных услуг // International Journal of Open Information Technologies. ISSN: 2307-8162. Vol. 7, no.2, 2019. С.56-65.
В статье представлена когнитивная модель выбора жителями страны регионов проживания в зависимости от их индивидуальных предпочтений общественных услуг и фактических услуг, предоставляемых региональными администрациями.

Раменская А.В. Модели прогнозирования цен на автомобильное топливо в Оренбургской области [Электронный ресурс] // Молодые ученые и специалисты - науке и практике страны : сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф., 29-30 окт. 2019 г., Оренбург / Правительство Оренбург. обл. [и др.]; гл. ред. А. С. Боровский. - Электрон. дан. Оренбург : Университет,2019. С. 260-266.

Раменская А.В. Обзор систем имитационного моделирования, используемых при подготовке бакалавров [Электронный ресурс] // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2019 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования РФ, ФГБОУ ВО «Оренбургский гос. ун-т». Электрон. дан. Оренбург : ОГУ, 2019. С. 2736-2740.

Раменская А.В., Валеева О.Ю. Моделирование складской системы предприятия химической промышленности [Электронный ресурс] // Развитие и взаимодействие реального и финансового секторов экономики в условиях цифровой трансформации : электрон. сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф., 6-7 нояб. 2019 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования РФ, ФГБОУ ВО «Оренбург. гос. ун-т». Электрон. дан. Оренбург : ОГУ, 2019. С. 518-522.

Ревина И.В., Витт П.А. Имитационное моделирование сборочного процесса // Динамика систем, механизмов и машин. 2019. Том 7. № 3. C. 86-94.

Ригин В.А., Гулин К.А. Инструменты построения имитационной модели регионального лесного комплекса на основе применения агент-ориентированного подхода // Проблемы развития территории. 2019. № 1 (99). С. 56–70. DOI: 10.15838/ptd.2019.1.99.4.
В статье рассмотрены вопросы оптимального выбора программных средств для агент-ориентированного моделирования регионального лесного комплекса.

Россошанская Е.А. Возможности и перспективы применения агент-ориентированных моделей в управлении воспроизводством трудового потенциала на муниципальном уровне // Государственное управление. Электронный вестник. 2019. № 73. С. 249-266. DOI: 10.24411/2070-1381-2019-00039.

Россошанская Е.А. Комплексная агент-ориентированная модель воспроизводства трудового потенциала муниципального образования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. Т. 12. № 1. С. 124-137.

Рыжиков Ю.И., Уланов А.В., Хабаров Р.С. Потоки Парето и их обслуживание // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2019: Сборник трудов XIII Всероссийского совещания по проблемам управления ВСПУ-2019, 17–20 июня 2019 года. – Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2019. С. 2995-3001. DOI: 10.25728/vspu.2019.2995.

Свистунова А.Ю., Агуреев И.Е. Сравнительный анализ программного обеспечения для транспортного моделирования // Современные материалы, технологии. 2019. № 4 (25). С. 52-56.

Севостьянов П.В. Теоретические аспекты имитационного моделирования в промышленности // Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты: сборник статей Международной научно-практической конференции (Брянск, 19 ноября 2019 г.) [Электронный ресурс]. Брянск: Брян. гос. инженерно-технол. ун-т., 2019. 814 с. С.636-639.
Семенов С.П., Славский В.В., Ташкин А.О. Агентно-ориентированная модель динамики города с использованием ГИС-технологий // Вестник Югорского государственного университета. 2019 г. Выпуск 1 (52). С. 66–71. DOI: 10.17816/byusu20190166-71.
Выполнено моделирование динамики города с использованием комбинированных технологий: агентного подхода, методов системной динамики и ГИС-технологий. Представлены концептуальная модель динамики города и технология ее реализации в AnyLogic. Исследовано влияния изменения уровня комфорта районов на динамику населения города.

Солодухин С.В., Шайтанова Е.С. Агентное моделирование принятия инвестиционных решений // Журнал Белорусского государственного университета. Экономика. №1, 2019. С.46 –57.
Проведен анализ современного финансового рынка. Выявлена зависимость между поведенческими особенностями участников рынка и реакцией рыночных индикаторов. Методология экономико-математического моделирования, положенная в основу концепции формирования экономико-математической модели управления инвестиционными ресурсами предприятия, позволяет осуществить анализ процессов функционирования инвестиционной деятельности предприятия, а также формализовать процессы оптимизации и планирования инвестиционных ресурсов на предприятии.

Сорокин Д.Э. Распределенное имитационное моделирование с Aivika // Научно-практический журнал «Прикладная информатика». Том 14, №4(82), 2019. С.73-89.
В статье представлена система имитационного моделирования Aivika.

Сохова З.Б., Редько В.Г. Моделирование поиска инвестиционных решений автономными агентами в прозрачной конкурентной экономике // Искусственный интеллект и принятие решений, 2019, № 2, С. 98-108.

Сухоносенко З.В., Гайкова Л.В. Агентное моделирование как инструмент анализа внедрения информационно-аналитических экосистем // Наука Красноярья, Том 8, № 4, 2019. С.124-138.

Тимофеева Г.А., Шевцов А.А. Система согласованного управления транспортными потоками на сложном перекрестке // Научный журнал «Вестник Уральского государственного университета путей сообщения». №4 (44). 2019. С.12-24.
Статья посвящена исследованию и оптимизации системы согласованного управления сложным перекрестком на основе построения имитационной модели. Для построения модели использовались среда Anylogic и оптимизатор OptQuest для оптимизации работы системы согласованного управления.

Топаж А.Г., Абрамова А.В. Исследование устойчивости кооперативных взаимодействий методами агентного моделирования и эволюционных игр // Математическое моделирование в экологии / Материалы Шестой Национальной научной конференции с международным участием, 26-29 сентября 2019 г. - Пущино, ФИЦ ПНЦБИ РАН, 2019. 241 с. С.215-216.
Рассмотрено несколько моделей кооперативного внутривидового и межвидового сотрудничества в эволюционной постановке, характеризующихся определенным порядком величин выигрышей для сочетания кооперативной и «паразитической» линий поведения.

Труб И.И. Эффективный алгоритм оптимизации размера битового индекса с помощью имитационной модели // Журнал «Прикладная информатика», том 14, №4(82), 2019. С.41-53. DOI: 10.24411/1993-8314-2019-10025.
Рассмотрено применение ранее построенной имитационной модели иерархического битового индекса к поиску оптимального размера индекса второго уровня.

Усманова А.Р. Формирование научно-исследовательских компетенций инженеров на основе цифровых технологий моделирования / А.Р.Усманова, Р.Ф.Маликов, А.Р.Исхаков // Инженерное образование, вып.26, 2019. C.56-65.

Филяев М.П., Воробьев А.А. Актуальные вопросы имитационно-аналитического моделирования логистических процессов ракетно-технического обеспечения // Всборнике: Восьмые Уткинские чтения. Труды Общероссийской научно-технической конференции. Сер. «Библиотека журнала «Военмех. Вестник БГТУ»». 2019. C. 290-296.

Филяев М.П., Якшин А.С. Актуальные вопросы имитационного моделирования транспортных систем // Информационные системы и технологии теория и практика / Сборник трудов конференции «Информационные системы и технологии. Теория и практика». СПб.: СПбГЛТУ им. С.М. Кирова 2019, С.86-95.

Чернякова И.С. Применение методов имитационного моделирования в рамках управления финансовой устойчивостью предприятий мясоперерабатывающей отрасли // Лидерство и менеджмент. – 2019. Том 6. № 1. С. 17-28. doi: 10.18334/lim.6.1.40768.
В статье описан принцип решения задачи формирования и оптимизации объемов запасов товарно-материальных ценностей с учетом оценки надежности системы снабжения с использованием методологии статистического моделирования.

Шапкарин А.М. Исследование существующих подходов к имитационному моделированию воздушной тактической обстановки в автоматизированных информационных системах // «Воздушно-космические силы. Теория и практика»,| № 12, декабрь 2019. С.168-175.
В статье проведено исследование существующих подходов к имитационному моделированию воздушной тактической обстановки в автоматизированных информационных системах.

Шатунов А.Е. Моделирование работы серверного программного обеспечения // Политехнический молодежный журнал. 2019. № 07. Москва.
Моделируется работа программного обеспечения серверного слоя информационной системы, дана оценка адекватности полученной модели. Функционирование программного обеспечения показано на примере дискретно-событийной имитационной модели.

Швецов А.Н., Дианов С.В. Использование онтологий в процессах синтеза агент-ориентированных моделей сложных систем // Перспективное развитие науки, техники и технологий: Сборник научных статей 9-ой Международной научно-практической конференции. Курск, 01 ноября 2019 года / Ответственный редактор А.А. Горохов. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2019. С. 344-347.

Швецов А.Н., Дианов С.В. Методика разработки агент-ориентированных моделей сложных систем // Вестник Череповецкого государственного университета. 2019. № 1 (88). С. 48-58. DOI 10.23859/1994-0637-2019-1-88-5.

Шевченко И.В. Оксанич И.Г. Концептуальное моделирование организационно-технических систем // Сборник «Компьютерные науки и информационные технологии», №1, 2019. С.173-180.
Целью исследования является создание модельного иерархического инструментария для синтеза управляемой исполнительной системы на основе онтологии проблемной области и мультиагентного подхода.

Шелест М.Н. Обзор математических моделей информационных систем // Научная сессия ГУАП: Сб. докл.: В 3 ч. Ч. II. Технические науки. СПбГУАП. СПб. 2019. С. 272-277.

Шерстенников Ю.В., Кожемяка M.А. Оптимизация закупок сырья и рекламной кампании предприятия // Журнал Бизнес-Информ, № 8, 2019. С.105-110.
Используя подход Дж. Форрестера, разработана экономико-математическая модель производственной деятельности предприятия с учетом всех основных звеньев логистической системы. Имитационное моделирование реализовано с помощью системы математических уравнений. Выполнены расчеты временной динамики всех темпов логистической системы, а также динамики уровней товара на оптовом составе и в сети розничной торговли.

Шибарева Е.К. Имитационное моделирование транспортной развязки ул. Кубовая – ул. Кедровая города Новосибирска // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2019. № 7. C. 99-106.

Щеблыкин А.Д., Хахамов П.Ю., Жердев Д.В. Имитационная модель функционирования органа управления организационно-технической системой специального назначения в кризисной ситуации // Моделирование сложных процессов и систем: сборник трудов секции № 12 ХХIX Международной научно-практической конференции «Предотвращение. Спасение. Помощь», 21 марта 2019 года. ФГБВОУ ВО АГЗ МЧС России. 2019. С.4-12.
Для изучения функционирования органа управления организационно-технической системой специального назначения в кризисной ситуации была разработана имитационная модель. Модель предназначена для проведения экспериментов с целью определения зависимостей и вычислением уравнений регрессии между временем выполнения управленческих задач и уровнем подготовки соответствующих должностных лиц.

Юданова В.В. Имитационное моделирование систем массового обслуживания // Интернет-журнал «Отходы и ресурсы», 2019 №4, https://resources.today/PDF/23INOR419.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/23INOR419.
В статье изложены вводные вопросы в использовании концепции дискретно-событийного вида имитационного моделирования как инструмента исследования дискретных объектов со стохастическим характером функционирования. Результаты моделирования разбираются на примере выполнения простого эксперимента в Anylogic.

Юнесс С., Лобусов Е.С. Применение сетей Петри для исследования сетевых систем управления // Инженерный журнал: наука и инновации. 2019. № 7. DOI: 10.18698/2308-6033-2019-7-1885.

Яшина М.В., Таташев А.Г., Доткулова А.С., Сусоев Н.П. Детерминировано–стохастическая модель трафика с вариацией психофизиологических свойств водителей // СИНХРОИНФО, 2019. №6. С.74-79.