Развитие методологии и технологии имитационных исследований сложных систем
Ключевые слова:
имитационное моделирование, методология имитационных исследований, концепция этапов и состояний, концепция программАннотация
В данной статье предлагается усовершенствованная методология и технология имитационных исследований сложных систем, как результат развития и совершенствования традиционной методологии. Основным отличием усовершенствованной методологии является последовательная автоматизация процесса исследования и интеграция всех программ в единый комплекс. Программные комплексы, создаваемые на основе данной методологии, позволили в среднем сократить в несколько раз время проведения исследования сложных систем и значительно увеличить круг потенциальных пользователей имитационного моделирования
Литература
1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем // М.: Наука. 1978. 400 с.
2. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / пер. с английского // М.: Мир. 1978. 418 с.
3. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / пер. с английского // М.: Мир. 1975. 500 с.
4. Balci O. A Life Cycle for Modeling and Simulation // Simulation. 2012. Vol. 88(7). pp. 870–883.
5. Толуев Ю.И. Стандартные этапы создания имитационных моделей производственных и логистических систем // Материалы шестой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2013. Казань: Изд-во ФЭН Академии наук РТ. 2013. Том 1. C. 80–89
6. Tolk A., Turnitsa C. Conceptual modeling with processes // Proceedings of the Winter Simulation Conference. WSC. 2012. pp. 2641–2653.
7. Wainer G. A. Discrete-Event Modeling and Simulation: A Practitioner's Approach // CRC Press. 2009. 520 p.
8. Ross S. M. Simulation (Fifth edition) // Academic Press. 2012. 328 p.
9. Tolk A., Diallo S.Y., Padilla J.J. Semiotics, Entropy, and Interoperability of Simulation Systems – Mathematical Foundations of M&S Standardization // Proceedings of the Winter Simulation Conference. WSC. 2012. pp. 2751–2762.
10. Heath, B.L., Ciarallo, Hill R.R. Validation in the Agent-based Modeling Paradigm: Problems and a Solution // Simulation and Process Modeling. 2012. 7 (4). pp. 229–239.
11. Bauer K., Schneider K. Predicting Events for the Simulation of Hybrid Systems // Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Computer and Information (CIT 2010). pp. 1833–1840.
12. Guizzardi G., Wagner G. Towards an Ontological Foundation of Discrete Event Simulation // Proceedings of the Winter Simulation Conference. WSC. 2010. pp. 652–664.
13. Furht B., Escalante A. Handbook of Cloud Computing // Springer. 2010. 634 p.
14. Девятков В.В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития: монография // М.: Вузовский учебник.: ИНФРА-М. 2013. 448 с.
2. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / пер. с английского // М.: Мир. 1978. 418 с.
3. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / пер. с английского // М.: Мир. 1975. 500 с.
4. Balci O. A Life Cycle for Modeling and Simulation // Simulation. 2012. Vol. 88(7). pp. 870–883.
5. Толуев Ю.И. Стандартные этапы создания имитационных моделей производственных и логистических систем // Материалы шестой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2013. Казань: Изд-во ФЭН Академии наук РТ. 2013. Том 1. C. 80–89
6. Tolk A., Turnitsa C. Conceptual modeling with processes // Proceedings of the Winter Simulation Conference. WSC. 2012. pp. 2641–2653.
7. Wainer G. A. Discrete-Event Modeling and Simulation: A Practitioner's Approach // CRC Press. 2009. 520 p.
8. Ross S. M. Simulation (Fifth edition) // Academic Press. 2012. 328 p.
9. Tolk A., Diallo S.Y., Padilla J.J. Semiotics, Entropy, and Interoperability of Simulation Systems – Mathematical Foundations of M&S Standardization // Proceedings of the Winter Simulation Conference. WSC. 2012. pp. 2751–2762.
10. Heath, B.L., Ciarallo, Hill R.R. Validation in the Agent-based Modeling Paradigm: Problems and a Solution // Simulation and Process Modeling. 2012. 7 (4). pp. 229–239.
11. Bauer K., Schneider K. Predicting Events for the Simulation of Hybrid Systems // Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Computer and Information (CIT 2010). pp. 1833–1840.
12. Guizzardi G., Wagner G. Towards an Ontological Foundation of Discrete Event Simulation // Proceedings of the Winter Simulation Conference. WSC. 2010. pp. 652–664.
13. Furht B., Escalante A. Handbook of Cloud Computing // Springer. 2010. 634 p.
14. Девятков В.В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития: монография // М.: Вузовский учебник.: ИНФРА-М. 2013. 448 с.
Опубликован
2014-12-16
Как цитировать
Девятков, В. В. (2014). Развитие методологии и технологии имитационных исследований сложных систем. Труды СПИИРАН, 5(36), 44-58. https://doi.org/10.15622/sp.36.3
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
