Лащенов Д.П., Бурковский В.Л. Имитационное моделирование технологических объектов интегрированных производственных систем // Современные технологии в науке и образовании. Рязань, 2017. Т. 1. С.38-42.

Лебедев Е.Л., Кофнов О.В., Михайленко А.В. Дифракционные способы определения геометрических параметров и внутренних дефектов элементов образцов вооружения, военной и специальной техники, выполненных по аддитивной технологии // Сборник докладов научно-практической конференции «Инновационные материалы и технологии». 2017.

Лебедюк Э.А. Агентное моделирование: состояние и перспективы // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова. 2017. № 6 (96). С.155-162.
В статье описано текущее состояние агентного моделирования – нового инструмента имитационного моделирования для исследования сложных гетерогенных децентрализованных социо-экономических систем. Исследованы основные области применения агентных моделей, приведены общепризнанные примеры моделей от первых попыток создания до современных достижений науки как зарубежных, так и отечественных исследователей в данной области. Автором рассмотрены существующие проблемы и показаны дальнейшие перспективы развития агентного моделирования.

Левенцов В.А., Радаев А.Е., Николаевский Н.Н. Аспекты концепции «Индустрия 4.0» в части проектирования производственных процессов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. Том 10, № 1, 2017. С. 19-31.
Цель исследования – разработка инструментальных средств обоснования характеристик функционирования производственных систем в рамках концепции «Индустрия 4.0». Предложено использовать передовые парадигмы имитационного моделирования – дискретно-событийную и агентную – для описания основных и вспомогательных процессов, реализуемых в производственных системах.

Лемешкин Р.Н., Крикунов А.В., Ковальчук С.В., Савченко И.Ф. Имитационная модель оказания медицинской помощи раненым в медицинском отряде специального назначения в ходе ликвидации медико-санитарных последствий чрезвычайных ситуаций // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 2017. № 4. С. 20-33.

Литвинов В.В., Задорожний А.А., Богдан И.В. Язык блочного имитационного моделирования на базе модифицированных диаграмм деятельности UML. // Математичні машини і системи. 2017. № 4. С.151–159.

Логин Э.В., Ануфренко А.В., Канаев А.К. Мультиагентный подход к формированию структуры системы управления транспортной сетью связи на основе технологии Carrier Ethernet // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций а науке и образовании: сборник научных статей (Санкт-Петербург, 1–2 марта 2017). СПб.: Изд-во СПбГУТ, 2017. С.57–59.

Лычкина Н.Н. Стратегическое планирование и имитационное моделирование развивающихся социально-экономических систем // Научно-практический журнал «Экономика и управление: проблемы, решения», № 8, том 7, август 2017. С.116-122.
Рассматриваются общесистемные и существенные динамические аспекты моделирования стратегического развития социально-экономических систем на основе композитного системно-динамического и агентного имитационного моделирования и сценарного подхода.

Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. (2017). Агент-ориентированный подход при моделировании трудовой миграции из Китая в Россию // Экономика региона. Т. 13. Вып. 2. С. 331-341.

Макаров В.Л., Вахгизин А.Р., Сушко Е.Д., Агеева А.Ф. Имитация социально-экономической системы евразийского континента с помощью агент-ориентированных моделей // Прикладная эконометрика. 2017. № 4 (48). С. 122-139. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30693841 (SCOPUS).

Македонский П.Д., Уламасова Е.П. Анализ системы обслуживания заявок, поступающих от клиентов средствами математического и имитационного моделирования // Электронный научно-практический журнал «Современная техника и технологии», № 1 (65), Январь 2017 г.

Маликова Т.Е., Янченко А.А., Вольнов И.Н. Модель массового обслуживания импортного грузопотока с применением технологии предварительного информирования // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2017. Том 9. № 2. C. 280-287.
В статье представлен процесс построения модели переработки импортных контейнерных грузопотоков в порту, позволяющий воспроизвести поведение исследуемой системы на основе анализа существующих взаимосвязей между ее элементами и определить предельные возможности переработки грузов в условиях применения института предварительного информирования таможенных органов.

Маслобоев А.В. Технология формирования мультиагентных моделей организационных структур сетецентрического управления региональной безопасностью // Научно-технический журнал «Информационные системы и технологии». № 5 (103), сентябрь-октябрь, 2017. Орел. С.39-48.
Для информационно-аналитического обеспечения региональных ситуационных центров разработана мультиагентная технология поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью. Агентная реализация технологии позволяет расширить спектр сценариев моделирования региональных кризисных ситуаций, что повышает информационную обеспеченность системы поддержки принятия решений в условиях кризисных ситуаций.

Мельничук М.В., Караев А.К. Агентное моделирование как аспект региональной экономической политики // Современная наука. Актуальные проблемы теории и практики; Сер.: Экономика и право. 2017. № 9. С.23-27. Только в электронном виде. .

Мизинов А.А., Курзаева Л.В. Система массового обслуживания в математическом и имитационном моделировании // Современная техника и технологии. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2017/01/11667 (дата обращения: 14.11.2022).

Мизинов А.А., Трухачева К.Г., Уряшева А.М., Курзаева Л.В. Имитационное 3D моделирование в среде Flexsim // Современная техника и технологии. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2017/01/11620 (дата обращения: 14.01.2018).

Мизинов А.А., Трухачева К.Г., Уряшева А.М., Курзаева Л.В. Создание анимации в среде имитационного моделирования Arena // Электронный научно-практический журнал «Современная техника и технологии», № 1 (65), Январь 2017 г.

Микони С.В. Обоснованное определение понятия как средство повышения качества концептуальной модели // Материалы III межрегиональной научно-практической конференции «Перспективные направления развития отечественных информационных технологий» Севастополь. 19-13.09.2017. Севастополь: РИБЕСТ. 2017. С. 215-216.

Микони С.В., Дегтярёв В.Г. Сопоставление классификаций моделей, основанных на двух альтернативных подходах // Известия ПГУПС. 2017. Вып. 4. С. 1512–1521.

Микони С.В., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. О квалиметрии моделей систем искусственного интеллекта // Материалы 10-й мульти-конференции по проблемам управления МКПУ-2017. 11-16.09. Дивноморское. Таганрог. Изд-во ЮФУ. С. 79-84.

Минаев В.А., Вайц Е.В., Корячко А.В., Киракосян A.E. Системно-динамическое моделирование распространения компьютерных вирусов // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. Вып. 3 (73). 2017. URL: http://academygps.ucoz.ru/ttb/ 2017-3/2017-3.html.

Минаев В.А., Сычёв М.П., Вайц Е.В., Грачёва Ю.В. Моделирование вирусных эпидемий в компьютерной сети с использованием принципов системной динамики // Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии управления в науке, образовании и право-охранительной сфере», 27–28 апреля 2017 г. Под общ. ред. В. А. Минаева. Рязань: Академия ФСИН России, 2017. С. 89-93.

Минаев В.А., Сычев М.П., Вайц Е.В., Грачева Ю.В. Моделирование угроз информационной безопасности с использованием принципов системной динамики // Вопросы радиоэлектроники. 2017. № 6. С. 75-82.

Михайлов В.В., Переварюха А.Ю. Моделирование динамики биогенной нагрузки при оценке эффективности воспроизводства ресурсов // Информационно-управляющие системы. 2017. №4. С.103-110.

Молодецкая Е.Ю. Имитационное моделирование систем цепочек поставок на макроэкономическом уровне как инструмент управления экономическим развитием региона // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2017. Т.7. № 9А. С. 180-191.

Назаров А.А. Характеристика современных инструментов для имитационного моделирования при исследовании механизмов управления социально-экономическими процессами и системами // https://doi.org/10.24158/tipor.2017.1.28. 2017 год.
В статье представлен обзор прикладного программного обеспечения и интегрированных систем программирования, призванных существенно облегчить моделирование социально-экономических систем, проведение экспериментов и выведение результатов в виде, как таблиц, так и визуальных интерпретаций.

Назаров А.А. Характеристика современных инструментов для имитационного моделирования при исследовании механизмов управления социально-экономическими процессами и системами // Журнал «Теория и практика общественного развития», № 1, 2017. С.109-111.

Нампот Д.Е., Сухомлин В.А., Стариков В.Е., Шаргалин С.П., Стяпшин А.А. Информационные роботы в системе управления предприятием // International Journal of Open Information Technologies, ISSN: 2307-8162, vol. 5, no.4, 2017. С.12-21.
The present work is devoted to the use of software agents (information robots) in corporate information systems. We consider the general pattern and purpose of information intermediaries, present their research opportunities and prospects. In the paper, we discuss the requirements for such kind of components. Also, our research is carried out a study of the existing agent software development environments and addresses the design of corporate information systems and enterprise management systems based on models of software agents. The final goal of the project, under which this work has been implemented, is just a new model for corporate information system.

Наумов В.Н., Касперский Ю.С. Формализация групповой деятельности // Государство и бизнес. Современные проблемы экономики: Материалы IX Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 19-21 апреля 2017 г. / Северо-Западный институт управления РАНХиГС при Президенте РФ. Том 1. ISBN 978-5-4268-0019-9. С.19-27.
В статье рассмотрены проблемы моделирования групповой деятельности на примере анализа работы оператора в процессе предоставления услуг. Рассмотрены возможности описания и оценки процессов функционирования систем с помощью метода функциональных сетей и нотации Business Process Model and Notation (BPMN). Представлена модель подпроцесса работы оператора в процессе предоставления услуг с использованием метода функциональных сетей и нотации BPMN.

Ноженкова Л.Ф., Исаева О.С., Марков А.А. Реализация технологии повторного использования имитационных моделей в инфраструктуре моделирования // Фундаментальные исследования. 2017. №11. С.103-107.

Осипов О.А. Использование сетевого симулятора OPNET в задачах моделирования телекоммуникационных систем и компьютерных сетей // Информационные технологии в образовании. Материалы IX Всероссийской научно-практической конференции. Саратов. СГУ имени Н.Г. Чернышевского. 2017. С. 271-273.

Осипов Г.С. Исследование простейших моделей математической экологии в среде имитационного моделирования AnyLogic // Бюллетень науки и практики. Электрон. журн. 2017. №2 (15). С. 8–22. Режим доступа: http://www.bulletennauki.com/osipov-1 (дата обращения 15.02.2017).
В работе проведено качественное и количественное исследование моделей взаимодействия популяций, составляющих основу современной математической экологии. Обоснована целесообразность использования в качестве аналитической платформы исследований системы имитационного моделирования AnyLogic, позволяющей задействовать все известные концепции моделирования.

Осипов О.А. Построение модели системы распределённых вычислений в виде системы массового обслуживания с делением и слиянием требований // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы всероссийской конференции с международным участием. Москва, 24–28 апреля 2017 г. Москва, 2017. С. 135–136.

Осипов О.А., Тананко И.Е. Сети массового обслуживания произвольной топологии с делением и слиянием требований: случай бесконечно приборных систем обслуживания // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Прикладная математика. 2017. № 4. С. 43–58. DOI: 10.26456/vtpmk188.

Павлов А.Н., Павлов Д.А., Масалкин А.А., Слинько А.А. Методология и технология разрешения критериальной неопределенности при качественном анализе управленческих решений в ситуационном центре // Всероссийский форум «Система распределенных ситуационных центров как основа цифровой трансформации государственного управления» (СРСЦ – 2017), Санкт-Петербург, 25 – 27 октября 2017 года.

Пальмов С.В., Кулева Н.С. Разработка дискретно-событийной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic // Журнал «Наука и бизнес: пути развития», № 5(1), 2017. С.13-16.
В статье освещаются основные этапы создания дискретно-событийной модели автомобильного сервисного центра в среде AnyLogic. Цель моделирования состоит в извлечении показателей технической и экономической эффективности предприятия. В качестве концептуальной основы принята структура двухканальной системы массового обслуживания с очередью. Имитационная модель реализована средствами интегрированной библиотеки моделирования процессов.

Петрова Е.С. Имитационное моделирование бизнес-процессов предприятия: информационное обеспечение, современное состояние и перспективы развития // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2017. № 4 (24). C. 75–87.
Рассмотрены особенностей формирования системы информационного обеспечения для проведения исследований управленческих процессов в организации.

Пищухин А.М. Управление предприятием на основе прогноза в ассортиментном пространстве // Экономика региона. — 2017. — Т. 13, вып. 1. — С. 216–225.
Работа посвящена методу прогнозирования, основанному на исследовании поведения линии суммарного производства предприятий-конкурентов в ассортиментном пространстве, в первую очередь, того, какую продукцию и в каких объемах производить. Предлагаемый метод отличается наглядным геометрическим представлением разрабатываемой стратегии управления предприятием. Экспериментальное исследование подтвердило работоспособность метода и позволило выявить превосходство активной стратегии управления.

<Подлевских М.Н., Шилова З.В. Методы и модели дискретной математики в биологии // Advanced science. Физико-математические науки. № 3. 2017.

Порфирьев Е.Е. Моделирование текущих тенденций на российском рынке труда // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2017. № 37. С.85-94.
Целью работы является создание модели, описывающей современную ситуацию на рынке труда и способной стать базой для моделирования сценариев развития ситуации.

Пройдакова Е.В. Непостоянная интенсивность обслуживания в системах с фиксированным ритмом и переналадками // Научное периодическое издание «CETERIS PARIBUS», ISSN 2411-717X, № 1-2017. С.20-22.
В работе изучается система обслуживания независимых и конфликтных потоков требований в классе алгоритмов с фиксированным ритмом и переналадками. Демонстрируется применение имитационного моделирования, как метода исследования влияния непостоянной интенсивности обслуживания на характеристики функционирования такой системы.

Радута В.П., Викторов А.А., Гарибьянц А.А. Дискретно-событийное моделирование транспортных потоков крупного города // Журнал «Современная наука: актуальные проблемы теории и практики» Серия: Естественные и технические науки №12 декабрь 2017 г. С.66-70.
В статье рассматриваются теоретические аспекты имитационного моделирования. Описываются особенности дискретно-событийного моделирования. Анализируются возможности оптимизации транспортных потоков с использованием имитационных моделей на примере транспортной сети Санкт-Петербурга.

Рамазанов Р.Р. Агент-ориентированная модель федеративных отношений // Доклады Башкирского университета. 2017. Т. 2. №4. С. 590-595.

Рамазанов Р.Р. Сравнительная характеристика подходов имитационного моделирования общественных процессов // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2017. № 2 (20). С. 67–77.

Рамазанов Р.Р., Зулькарнай И.У. Мультиагентное моделирование в решении когнитивных задач понимания процессов централизации и децентрализации управления // Труды II Международной научной конференции «Конвергентные когнитивно-информационные технологии» (Convergent’2017), Москва, 24-26 ноября, 2017. С.310-317.
Статья посвящена развитию когнитивно-информационных технологий, которые могли бы облегчить правительствам принимать обоснованные и оптимальные решения государственного управления. В статье предлагается агент-ориентированная модель, которая имитирует налоговое и институциональное стимулирование экономического роста при унитарном и федеративном устройстве государства.

Раменска, А.В., Негорожина Т.П. Анализ эффективности инвестиционного проекта создания комбикормового предприятия методом Монте - Карло [Электронный ресурс] // Институциональные и инфраструктурные аспекты развития различных экономических систем. В 2 ч. Ч. 2 : сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф., 13 янв. 2017 г., Казань / отв. ред. Сукиасян А. А. Электрон. дан. Уфа : ООО «Аэтерна», 2017. С. 89-92.

Распутина Е.И., Осипов Г.С. Математическое и имитационное моделирование динамики популяций // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований, №3, 2017. С.28-33.
Проведено исследование классической модели «хищник-жертва». Приводятся математические модели динамики популяций с учетом эффекта насыщения их плотности на базе логистических функций. Выполнено имитационное моделирования неклассической модели взаимодействия популяций в среде AnyLogic.

Рассказов В.А., Наумов В.Н. Моделирование структурно-сложных систем // Государство и бизнес. Современные проблемы экономики: Материалы IX Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 19-21 апреля 2017 г. / Северо-Западный институт управления РАНХиГС при Президенте РФ. Том 1. ISBN 978-5-4268-0019-9. С.11-18.
Рассмотрены средства моделирования процессов в структурно-сложных системах, обоснована необходимость использования средств имитационного моделирования, дан краткий обзор существующих средств имитационного моделирования бизнес-процессов, сформированы требования к инструментальным средствам моделирования бизнес-процессов.

Рашидова Е.А. Агент-ориентированное моделирование оптового рынка электроэнергии России // Мир экономики и управления. 2017. № 1. С.70–85.

Резчиков А.Ф., Кушников В.А., Иващенко В.А., Богомолов А.С., Филимонюк Л.Ю. Моделирование последствий наводнений на основе причинно-следственных комплексов и системно-динамического подхода Форрестера // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2017. Т. 13б № 4. С. 13-20.

Резчиков А.Ф., Кушников В.А., Яндыбаева Н В., Иващенко В.А., Богомолов А.С., Филимонюк Л.Ю. Модель для оценки состояния национальной безопасности России на основе теории системной динамики // Научно-практический журнал «Прикладная информатика», том 12, No. 2 (68). 2017. С.106-117.
В статье представлено описание математической модели, разработанной на основе модели системной динамики. Модель предназначена для прогнозирования основных характеристик национальной безопасности России. Приведен пример практической реализации разработанного математического обеспечения. Проанализировано моделирование хаотических явлений в экономике России в 1994 г.

Ровбо М.А., Овсянникова Е.Е., Чумаченко А.А. Обзор средств имитационного моделирования коллективов роботов с элементами социальной организации // Программные продукты и системы / Software & Systems.2017. Т. 30. № 3. С. 425–434.
В работе рассматриваются механизмы, важные для адекватного моделирования группы искусственных агентов, организованных в систему с элементами социальной структуры. Проведен обзор инструментов моделирования.

Розенберг Г.С. Джей Райт Форрестер (14.07.1918 – 16.11.2016) и имитационное моделирование // Самарская Лука: проблемы глобальной и региональной экологии. 2017. – Т. 26, № 1. – С. 148-160.
Статья посвящена памяти американского инженера, разработчика системной динамики Джея Форрестера. Он был профессором Слоуновской школы менеджмента Массачусетского технологического института. Форрестер известен как основатель системной динамики, которая занимается моделированием взаимодействий между объектами в динамических системах.

Рулько Е.В. Подход к имитации процесса принятия решений в системе моделирования военных действий // Системный анализ и прикладная информатика, №1, 2017. С. 49-55.

Рыбальченко И.Е., Куликова О.М. Разработка инструментария повышения результативности медицинских услуг в сфере здравоохранения РФ // Журнал правовых и экономических исследований. Journal of Legal and Economic Studies, 2017, 2: 113–118.
Цель исследования, представленного в статье, разработать совокупность инструментов для решения задачи повышения результативности оказания медицинских услуг в сфере здравоохранения. Методы исследования: концептуальное моделирование, рефлексивный анализ, агентное и дискретно-событийное моделирование.

Рыжиков Ю.И. Метод прогонки для расчета многоканальных систем обслуживания // Материалы XVI Международной конференции «Информационные технологии и математическое моделирование – ИТММ-2017». Казань, октябрь 2017. С.172–179.

Саенко И.Б., Бирюков М.А., Ефимов В.В., Ясинский С.А. Модель администрирования схем разграничения доступа в облачных инфраструктурах // Информатика, вычислительная техника и управление, № 1, 2017. С.121-126.
Рассматривается новый подход к оценке администрирования схем разграничения доступа в облачных инфраструктурах. Определяются условия реконфигурации исходной схемы разграничения доступа. Приводится описание имитационной модели администрирования схемы разграничения доступа. Обсуждаются результаты применения имитационного моделирования к решению задачи оценки схемы доступа в облачных инфраструктурах. Предлагается способ определения условий реконфигурации схемы разграничения доступа.

Саллех С., Токала П., Бреннан А., Хьюз Р., Бут А. Имитационное моделирование в здравоохранении: общий обзор систематических обзоров литературы // Фармакоэкономика. 2017. №9. С. 937-949.

Селиверстов С.А., Селиверстов Я.А., Лукомская О.Ю., Асаул М.А. Разработка имитационной модели управления прохождением судов через систему судопропуска Волго-Донского судоходного канала // Морские интеллектуальные технологии. 2017. Т. 3. № 3 (37). С. 105-114.

Селедец О.Ю., Катковская К.В. Агентное моделирование транспортного процесса грузовых перевозок между терминалами морского порта // Сборник научных трудов в 10 ч. / под ред. проф. Б.Ю. Лемешко, проф. А.А. Попова, проф. М.Э. Рояка, доц. В.С. Тимофеева. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2017. Часть 2. 274 с. С.183-186.
В статье рассматривается процесс создания агентной модели грузовых перевозок между терминалами морского порта с использованием железнодорожных путей сообщения. Разработанная модель позволит детально продемонстрировать транспортный процесс.

Семенов С.П., Славский В.В., Ташкин А.О. Разработка имитационной модели геоинформационной системы для маломобильных групп населения // Вестник Югорского государственного университета. 2017. Вып. 3 (46). С. 78–85.

Семериков А.В. Имитационная процессная модель функционирования предприятия по оказанию услуг // Информационные технологии в управлении и экономике. 2017, № 1 (06). С.55-64.
В статье рассматривается процессная имитационная модель функционирования салона по оказанию услуг, которая разработана на основе AnyLogic.

Сенченко Р.В., Крапухина Н.В. Имитационное моделирование сообщества интеллектуальных агентов с множеством типов стратегий поведения // 7-ая Междунар. конференция «Системный анализ и информационные технологии»: Труды конф. – Светлогорск, 2017, С. 329–336.

Соболевская Е.Ю., Глушков С.В., Левченко Н.Г. Архитектура интеллектуальной системы организации арктических морских грузоперевозок // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал. №4(19), 2017. http://moit.vivt.ru/.

Соколов Б.В., Бураков В.В., Иванов Д.А. Методология и технология поддержки принятия управленческих решений на различных этапах жизненного цикла сложных организационно-технических объектов // Тезисы 17-й международной научно-практической конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта» (CAD/CAM/PDM–2017). С.120.

Соколов А.П., Осипов Е.В. Имитационное моделирование производственного процесса заготовки древесины с помощью сетей Петри // Лесотехнический журнал. 2017. Т.7, №3. С. 307-314.

Соколовская З.Н. Модели рыночной экономики на современных технологических платформах // Журнал «БІЗНЕСІНФОРМ», № 11, 2017. С.430-440.
Целью статьи является анализ состояния программного обеспечения имитационного моделирования экономических систем и раскрытие возможностей применения интегрированных программно-технологических платформ при построении моделей рынка. Предложено использование системы AnyLogic.

Соляник Т.Н., Белоконь Ю.А. Моделирование транспортных процессов в цепи поставок кондитерских изделий // Вісник східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. № 3 (233), 2017. С.195-200.
Статья посвящена использованию методов и инструментария имитационного моделирования для анализа транспортных процессов в цепи поставок кондитерских изделий. Разработана концептуальная модель транспортного процесса. Построена имитационная модель транспортного процесса, описаны ее основные параметры. Проведено моделирование транспортного процесса в цепи поставок кондитерских изделий фабрики «Бисквит-шоколад» и определен эффективный подвижной состав и необходимое количество транспортных средств.

Сохова З.Б., Редько В.Г. Исследование коллективного поведения агентов в децентрализованной экономической системе // Известия КБНЦ РАН. 2017. Т. 2, № 6(80). С. 221-229.

Таровик О.В., Топаж А.Г., Крестьянцев А.Б., Кондратенко А.А. Моделирование систем арктического морского транспорта: основы междисциплинарного подхода и опыт практических работ // Арктика: экология и экономика, № 1 (25), 2017. С.86-101.
Рассмотрены основы междисциплинарного подхода к проектированию и анализу работы морских транспортных систем в Арктике. Описано реализующее данный подход программное решение, синтезирующее на базе объектно-ориентированной концепции такие направления, как геоинформационные системы, судостроительные дисциплины и динамические имитационные модели.

Таровик О.В., Топаж А.Г., Крестьянцев А.Б., Кондратенко А.А., Зайкин Д.А. Комплексная имитационная модель морской транспортно-технологической системы платформы «Приразломная» // Арктика: экология и экономика. №3 (27), 2017. С.86-102.

Татарникова Т.М., Елизаров М.А. Модель оценки временных характеристик при взаимодействии в сети интернета вещей // Журнал «Информационно-управляющие системы», №2, 2017. Doi: 10.15217/IISN 1684-8853.2017.2.44. С.44-50.

Тимофеев И.Н. Понимающая социология внешней политики: «агентная» модель поведения государства на международной арене // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Международные отношения. 2017. Т. 17. № 2. С. 265–278.
В статье рассматриваются возможности социологических теорий в исследовании проблематики международных отношений. Конструируется «агентная» модель поведения государства на международной арене. В качестве «агента» рассматриваются три единицы анализа – государство, организации и ведомства внутри государств, а также конкретные лица, принимающие и исполняющие решения. Модель формируется в качестве основы для дальнейших эмпирических исследований внешней политики России на основе социологических подходов.

Тимченко В.С. Имитационная модель оценки длительностей занятия приемо-отправочных путей технической станции, как инструментарий поддержки процесса принятия управленческих решений // Информационные технологии в экономике. – 2017. – С. 292-294.

Тимченко В.С. Методика обоснования строительства «Центра сервисного обслуживания вагонов» на основе имитационной модели // Вестник транспорта Поволжья. №4. 2017. С. 59-66.

Тимченко В.С. О методе оценки вероятности обеспечения потребной пропускной способности железнодорожной линии, используемой для перевозок грузов морского порта, с учетом предоставления «окон»// Наука и образование - 2017. 2017. С. 6890-6894.

Тимченко В.С. Оценка длительностей занятия приемоотправочных путей технической станции методом имитационного моделирования // Логистика: современные тенденции развития : материалы XVI Международной научно-практической конференции. 6, 7 апреля 2017 г. ч. 2 / ред. кол.: В.С. Лукинский (отв. ред.) и др. СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2017. С.137–140.
Статья содержит описание структуры имитационной модели железнодорожной линии в среде Anylogic и результаты оценки длительностей занятия приемоотправочных путей при различном количестве поездных локомотивов. Разработанная модель позволяет производить оценку достаточности количества и численности бригад ПТО и поездных локомотивов на технической станции для пропуска, по рассматриваемой железнодорожной линии, планируемого поездопотока.

Тимченко В.С. Перспективы информационных проектов в среде AnyLogic для решения нетривиальных задач в управлении нефтяной и газовой промышленностью // Нефть и газ – 2017. 2017. С. 235-235.

Тимченко В.С. Перспективы применения виртуальной реальности на базе систем имитационного моделирования в процессе повышения квалификации специалистов транспортного ВУЗа // Моделирование и конструирование в образовательной среде. 2017. С. 154-162.

Тимченко В.С. Система поддержки принятия решений при определении оптимальной продолжительности «окна» // Транспорт и логистика: инновационное развитие в условиях глобализации технологических и экономических связей 2017. 2017 г. С. 266-271.

Тимченко В.С., Ковалев К.Е. Имитация интервалов времени между заказами на складе // Журнал «Вестник транспорта Поволжья». 2017. № 6. Самара. С. 61-68.
В статье представлена имитационная модель определения интервала времени между заказами, которая позволяет учесть различные варианты колебаний размера заказа.

Тимченко В.С., Ковалев К.Е. Оценка длительностей занятия приемо-отправочных путей технической станции с учетом количества поездных локомотивов методом имитационного моделирования // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование (ИСУЖТ-2017). 2017. С. 91-94.

Тимченко В.С., Хомич Д.И. Система поддержки принятия решений при определении длительности отвлечения локомотивов для ремонта железнодорожного пути // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование (ИСУЖТ-2017). 2017. С. 94-98.

Тихонова О.М., Кушников В.А., Резчиков А.Ф., Иващенко В.А. Разработка математической модели прогнозирования показателей аккредитации технических вузов в российской федерации // ISSN 2072-9502. Вестник АГТУ. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2017. № 2. С.27-38.
Предложенная система прогнозирования показателей аккредитации технических вузов разработана на основе аппарата системной динамики Дж. Форрестера. Разработан комплекс математических моделей для контроля качества подготовки инженеров в российских высших учебных заведениях. Приводится алгоритм построения модели на примере одной из моделируемых переменных. Предлагаемый подход ориентирован на решение сложных задач управления образовательным процессом в вузах.

Толстошеин С. Системы имитационного моделирования химико-технологических процессов. Исследование и анализ принципов построен // Информационный журнал компании «Первый инженер» «Клуб правильных инженеров», №2, 2017. С.6-8.
Топаж А.Г., Митрофанов Е.П. Ассимиляция данных в имитационном моделировании экологических процессов методом минимизации корректирующих возмущений // Вестник СПбГУ. Прикладная математика. Информатика. 2017. Т. 13. Вып. 3. С.326-338. DOI: 10.21638/11701/spbu10.2017.309.
Оперативная коррекция текущего вектора состояния динамической модели данными прямых или косвенных измерений в режиме реального времени представляет собой известную задачу теории автоматического управления и называется проблемой ассимиляции или усвоения данных. Математические модели в экологии требуют специфических подходов к этой проблеме по сравнению с традиционными методами, применяемыми в гидрометеорологии. В работе предлагается оригинальный подход к ассимиляции данных для задач подобного рода.

Трегубов В.Н., Морозов Э.В. Агентное моделирование транспортного поведения пассажиров в городской логистической системе // Логистика: современные тенденции развития : материалы XVI Международной научно-практической конференции. 6, 7 апреля 2017 г. ч. 2 / ред. кол.: В.С. Лукинский (отв. ред.) и др. СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2017. С.150–154.
Авторами описано современное состояние исследований в области городской логистики общественного транспорта, указано на низкую активность исследований этих вопросов в российском логистическом сообществе. Мировые тенденции противоположны, и городская логистика является одним из ключевых трендов логистических исследований. Приведено описание имитационной модели транспортного поведения пассажиров в системе городской логистики выполненное по методологии агентного моделирования.

Трегубов В.Н., Морозов Э.В. Мультиагентное моделирование транспортного поведения пассажиров на основе институционального подхода // Известия Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2017. Т. 17, вып. 2. С. 197–204. DOI: 10.18500/1994-2540-2017-17-2-197-204.
В статье с позиций институциональной теории рассматриваются подходы к объяснению побудительных мотивов выбора типа транспортных средств и маршрутов передвижения пассажирами, выполняющими внутригородские перемещения, и описана методология моделирования транспортного поведения методами агентного моделирования.

Трусфус М.В., Кирпичников А.П., Якимов И.М. Моделирование в системе структурного и имитационного моделирования SIMULINK // Вестник технологического университета. 2017. Т.20, №8. С. 107-110.

Тусупова Б.Б., Бокамбаев М.М., Утепбергенов И.Т., Сагындыкова Ш.Н., Маркосян М.В. Дискретно-событийное моделирование и оптимизация бизнес-процессов торгового предприятия // Вестник КазНИТУ (ҚазҰТЗУ хабаршысы), №1, 2017. С.154-161.
В качестве среды дискретно-событийное моделирования бизнес-процессов склада торгового предприятия выбран пакет AnyLogic. По результатам имитационного моделирования склада найдено оптимальное решение, позволяющее принять соответствующие оптимальные управленческие решения для повышения эффективности бизнес процессов рассматриваемого торгового предприятия.

Фаминская М.В. Анализ временного измерения и неопределенностей, возникающих при математическом моделировании мировых интеграционных процессов // Международный научный журнал «Символ науки», № 03-1, 2017. ISSN 2410-700Х. С.134-139.
В работе анализируются две проблемы, возникающие при математическом моделировании и прогнозировании мировых интеграционных процессов методами системной динамики. Рассматривается проблема влияния временной шкалы описания и выбора кратко-, средне- и долгосрочной шкалы моделирования. Анализируются основные источники неопределенности прогнозирования по полученным моделям.

Феоктистов А.Г., Башарина О.Ю., Дядькин Ю.А., Фереферов Е.С. Автоматизация имитационного моделирования систем массового обслуживания в Grid // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 12. С. 105–113.

Феоктистов А.Г., Костромин Р.О. Мультиагентная система управления распределенными вычислениями // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 4 (4). С. 18-22.

Хабаров В.И., Красникова К.В. Создание имитационной модели движения поездов с использованием мультиагентного и дискретно-событийного подходов на примере Западно-Сибирской железной дороги // Научно-технический «Известия Транссиба». Омский гос. ун-т путей сообщения. Омск. 2017. № 3 (31). С. 143-154.
В статье рассматриваются задачи имитационного моделирования потоков на железнодорожном транспорте. Научная новизна состоит в применении комбинации агентного и дискретно-событийного подходов в данной предметной области. Иллюстрацией является имитационная модель железнодорожного участка Западно-Сибирской железной дороги с возможностью перестроения графика движения поездов в зависимости от добавления штатной или нештатной ситуации.

Цветкова О.Л., Заслонов С.А. Имитационное моделирование зависимости информационной безопасности организации от области деятельности // Вестник Донского государственного технического университета. 2017, №4 (91). С. 116-121.
В работе выполняется построение имитационной модели, описывающей динамику влияния показателей перспективности выбранной области деятельности организации на систему защиты информации, целями создания которой является изучение процессов, протекающих в системе, а также обеспечение поддержки принятия решений при управлении системой защиты информации.

Ценина Е.В. Агентное моделирование как новый взгляд на деятельность предприятия // Российское предпринимательство. 2017. Том 18. № 3. С. 367-374.

Цхай А.А., Агейкин В.Ю.Моделирование биогеохимических циклов в экосистемах водохранилищ // ПЭММЭ, том 28, №4, 2017 С. 24-37.

Цыплаков А., Доможиров Д., Ибрагимов Н., Мельникова Л., Суслов В. Включение блока инвестиций в агентно-ориентированную модель экономики // XVIII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. 11-14 апреля 2017 г. [Электронный ресурс] / Нац. исслед. ун-т - Высшая шк. экон. – Москва : НИУ ВШЭ, 2017. – Сеccия Da-10. Regional studies.

Чекмарева Е.А. Агент-ориентированные модели в муниципальном управлении // Проблемы развития территории. 2017. № 6(92). С. 121-135.

Шамин Р.В. и др. Имитационная модель динамики компетенций на предприятиях в условиях экономики знаний // Экономика и управление: проблемы, решения. 2017. Т. 4. № 5-1. С. 88-94.

Шамис В.А. Некоторые аспекты моделирования в логистике с применением программы Anylogic // Проблемы Науки. 2017. 3 (85).

Шандер О.Э., Лемиш А.Н. Совершенствование процесса организации скоростных пассажирских перевозок в условиях пересадок // Збірник наукових праць УкрДУЗТ, 2017, вип. 173. С.176-183.
Рассматриваются вопросы совершенствования процесса организации скоростных пассажирских перевозок, а именно использование нового метода в разработке плана формирования пассажирских поездов в дальнем и местном сообщениях с учетом пересадок на железнодорожных вокзалах на основе метода роя частиц. Преимуществом метода является высокая скорость нахождения решения для транспортной сети большой размерности.

Шацкий А.А. Возможности создания многоагентных систем в сфере услуг // Interactive science, 4 (14), 2017. С.-169.
Исследование, представленное в статье, направлено на изучение возможностей создания многоагентных систем в сфере услуг. На основе использования методов теоретического анализа и синтеза автором предпринята попытка применить мультиагентную технологию к описанию социально-экономической системы, такой как сферы услуг.

Шпаков В.М. О ситуационно-событийном подходе к управлению взаимодействующими дискретно-непрерывными процессами // Журнал «Информационно-управляющие системы», №2, 2017. Doi: 10.15217/IISN 1684-8853.2017.2.26. С.26-33.

Щербаков С.М., Теплякова Е.Д., Румянцев С.А., Василенок А.В. Имитационное моделирование в задачах управления медицинской организацией амбулаторного типа // Социальные аспекты здоровья населения. 2017. № 4 (56) [электронный ресурс]. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/850/30/ (дата обращения 14.10.2018).

Щукина Н.А. Имитационная модель как элемент управления и оценки эффективности работы отделения банка // Иннов: электронный научный журнал, 2017. №1 (30). URL: http://www.innov.ru/science/tech/imitatsionnayamodelkakelementup/ .
Статья посвящена вопросу применения метода имитационного моделирования при исследовании работы отделения банка как системы массового обслуживания. Эксперимент проведен в среде моделирования SimEvents системы MATLAB Simulink. Приведены результаты имитационного моделирования процесса функционирования отделения банка и проведен анализ показателей эффективности его работы. Полученные результаты подтверждают универсальность и эффективность дискретно-событийного подхода к имитационному моделированию для диагностики работы и оптимизации структуры массового обслуживания.

Шумов В.В. Моделирование миграции населения в задачах обеспечения безопасности государства // Управление большими системами. 2017. Вып. 65. С. 153-169.

Юданова В.В. Оптимизация бизнес-процессов в сфере обслуживания методами имитационного моделирования // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2017. № 11. URL: http://ekoncept.ru/2017/174018.htm (дата обращения: 08.06.2021).

Якимов В.В. Вероятностное имитационное моделирование как инструмент оценки и прогнозирования нагрузок от воздействия льда на корпус судна // Материалы Четвертой всероссийской конференции с международным участием «Полярная механика-2017». Санкт-Петербург. Секция Суда и инженерные сооружения в ледовых условиях. С.206-216.
Рассмотрены общие вопросы, связанные с исследованием внешних природных воздействий на объекты морской инфраструктуры в условиях наличия и влияния элементов случайности. Выполнено обоснование использования имитационного моделирования в его вероятностной постановке для решения задач оценки и прогнозирования ледовых нагрузок на суда и морские инженерные сооружения.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Мингараева А.И., Буйнова Е.Л. Имитационное моделирование в системе NetLogo // Вестник технологического университета. 2017. Т. 20. № 10. С. 104.

Якимов И.М., Кирпичников А.П., Трусфус М.В., Мокшин В.В. Сравнение систем структурного и имитационного моделирования Anylogic, Extendsim, Simulink // Вестник Технологического университета. 2017. Т. 20. № 15. С. 118-122.

Яковенко И.В. Модельная конструкция <имитационная модель>↔<стохастичеcкий автомат> в системе поддержки принятия решений по межбюджетному регулированию // Вестник удмуртского университета. 2017. Т. 27, вып. 3. С.73-80.
Представлен инструментарий поддержки принятия решений в структуре <федеральный бюджет>↔<региональный бюджет>↔<местный бюджет>, применяемый при решении проблем межбюджетных отношений для усиления активной составляющей межбюджетного регулирования. Предложена модельная конструкция <имитационная модель>↔<стохастический автомат> для количественного оценивания принимаемых решений. Имитационная система реализована в программном продукте IMIT. Приведены интерфейсы программного продукта, базирующегося на алгоритмах, включённых в имитационную систему моделей.

Янченко А.А., Маликова Т.Е. Дискретно-событийная модель в задачах эксплуатации контейнерных терминалов // Эксплуатация морского транспорта. 2017. № 4 (85). С. 25-31.

Янченко А.А., Маликова Т.Е., Вольнов И.Н. Разработка модели исследования влияния зонирования контейнерного терминала на эффективность его работы // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2017. Том 9. № 4. C. 704-713.
В статье представлен процесс построения модели переработки импортных контейнерных грузопотоков. Разработана блок-схема переработки импортного контейнерного потока с применением технологии зонирования терминала в технологическом процессе в виде системы массового обслуживания. Представленная блок-схема может быть использована для построения дискретно-событийной имитационной модели процесса переработки импортного контейнерного потока в порту на платформе соответствующего специализированного программного обеспечения.

Яркова О.Н., Реннер А.Г., Пивоварова К.В. Имитационное моделирование финансовых ресурсов коммерческого банка // Журнал «Прикладная информатика». 2017. Том 12. № 4(70). С. 5-14.