УДК 004.94
DOI: 10.36871/26189976.2026.03-3.003

Авторы

Рамиль Радикович Хакимов,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Римма Солтановна Зарипова,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Динар Агзямович Ахметшин,
Казанский национальный исследовательский технологический университет, Казань, Россия

Аннотация

В условиях усложнения социально-экономических и технических систем возрастает роль методов имитационного моделирования как инструмента исследования функционирования и прогнозирования поведения таких систем. Актуальность исследования обусловлена необходимостью выбора наиболее эффективного подхода к моделированию динамических процессов с учетом требуемой степени детализации модели и вычислительных затрат. В статье проводится сравнительный анализ различных методов имитационного моделирования, включая метод Монте-Карло, агентное моделирование и системную динамику. Рассмотрены особенности их применения, преимущества и ограничения при исследовании сложных систем. Для практической оценки эффективности методов выполнен вычислительный эксперимент на основе модели системы массового обслуживания типа M/M/1. Проведено сопоставление полученных результатов моделирования по ключевым характеристикам функционирования системы, включая среднее время ожидания заявок, длину очереди, коэффициент загрузки и вычислительные затраты. Результаты исследования позволили выявить особенности применения различных методов имитационного моделирования и определить области их наиболее эффективного использования при анализе динамических систем.

Ключевые слова

имитационное моделирование
системы массового обслуживания
метод Монте-Карло
агентное моделирование
системная динамика
математическое моделирование

Список литературы

[1] Алемасов Е. П., Беляев Э. И. Использование имитационного моделирования для планирования движения коммунального транспорта // International Journal of Advanced Studies. 2022. Т. 12. № 3–2. С. 34–39.

[2] Байнов А. М., Зарипова Р. С. Робототехника и компьютерное моделирование: задачи и перспективы применения // International Journal of Advanced Studies in Computer Engineering. 2018. № 2. С. 4–7. EDN YQMYHJ.

[3] Загидуллин Н. М., Филимонова Т. К. Разработка имитационной модели управления запасами в среде компьютерного моделирования AnyLogic // Тенденции развития науки и образования. 2023. № 96–8. С. 46–49.

[4] Зарипова Р. С., Рочева О. А., Гарипова Г. Р. Оптимизация дорожного движения с использованием имитационного моделирования // International Journal of Advanced Studies. 2022. Т. 12. № 3–2. С. 40–45. EDN EYMIFN.

[5] Рашидова З. Д., Смирнов Ю. Н. Цифровые двойники предприятий: имитационное моделирование и исследование // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и использования: материалы международной научнопрактической конференции. Казань, 2025. С. 561–565. EDN CWTITA.

[6] Салтанаева Е. А., Эшелиоглу Р. И., Набиуллина Э. А. Перспективы развития использования языка программирования Python в оптимизации процессов обработки информации // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 10. С. 163–165.

[7] Смирнов Ю. Н. Общие и имитационные информационно-математические модели бизнес-процессов предприятия // Экономико-математические методы исследования современных проблем экономики и общества: сборник материалов Международной научно-практической конференции. Том 2. Уфа: Аэтерна, 2013. С. 152–159. EDN VAPJGN.

[8] Филимонова Т. К., Овсеенко Г. А., Мустафаев Т. А. Разработка имитационной информационно-математической модели деятельности предприятия // Научнотехнический вестник Поволжья. 2023. № 11. С. 127–130. EDN LBZEGK.

[9] Филимонова Т. К., Овсеенко Г. А., Мустафаев Т. А. Разработка имитационной модели системы управления заказами для маркетплейс // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 12. С. 145–148. EDN CMDWKA.

[10] Юсупова Р. И., Зарипова Р. С. Роль цифровых платформ в управлении социальными и экономическими проектами // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 12. № 2 (155). С. 130–135.