msiСовременная наука и инновацииModern Science and Innovations2307-910XNorth-Caucasus Federal University10.37493/2307-910X.2021.3.2msi-500Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ. ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕTECHNICAL SCIENCES. INFORMATION, COMPUTING AND MANAGEMENTПРИНЦИПЫ РАЗВИТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ ТРАНСФОРМАЦИИ ОБЩЕСТВАPRINCIPLES OF DEVELOPMENT OF MATHEMATICAL METHODS FOR MODELING PRODUCTION PROCESSES AT THE PRESENT STAGE OF SOCIETY TRANSFORMATIONКомиссаровП. В.KomissarovP. V.KomissarovP@yandex.ruГосударственный университет морского и речного флотаРоссияState University of the Sea and River FleetRussian Federation202104082022031731Copyright © Комиссаров П.В., 20222022Комиссаров П.В.Komissarov P.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://msi.elpub.ru/jour/article/view/500

Изучение развития математических методов производственных процессов на современном этапе развития общества является одним из важнейших вопросов экономической теории. Сегментация результатов моделирования приводит к тому, что требуется использование большого количества различных методов для получения комплексной оценки развития производства.

The study of the development of mathematical methods of production processes at the present epoch of the society's development is one of the most meaningful issues in economic theory. Simulation results' segmentation leads to the requirement to use a huge number of different methods to obtain a comprehensive assessment of the development ofproduction.

математические методымоделирование производственных процессовпринципы развитияматематическое моделированиегибкое автоматическое производствоmathematical methodsmodeling production processesprinciples of developmentmathematical modelingflexible automatic productionReferencesПопова Е.В. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ: Краткий курс лекций. 2015. ФГБОУ «Кубанский государственный аграрный университет».Попова Е.В. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ: Краткий курс лекций. 2015. ФГБОУ «Кубанский государственный аграрный университет».Математическое и имитационное моделирование: Учебное пособие. Составитель Мицель А.А. 2016. ЮТИ.Математическое и имитационное моделирование: Учебное пособие. Составитель Мицель А.А. 2016. ЮТИ.Торопов Б.А., Болтачев Э.Ф., Баранов В.В. Математические методы исследования социальных систем: учебное пособие. 2020. Академия управления МВД России.Торопов Б.А., Болтачев Э.Ф., Баранов В.В. Математические методы исследования социальных систем: учебное пособие. 2020. Академия управления МВД России.Вагнер Г. Основы исследования операций. 1973;1. Мир.Вагнер Г. Основы исследования операций. 1973;1. Мир.Канторович Л.В. Оптимальные решения в экономике. 1972. Наука.Канторович Л.В. Оптимальные решения в экономике. 1972. Наука.Томас Х. Кормен и др. Линейное программирование. 2019. Вильямс.Томас Х. Кормен и др. Линейное программирование. 2019. Вильямс.Методы оптимизации: Учеб. пособие. 2000. АлтГТУ.Методы оптимизации: Учеб. пособие. 2000. АлтГТУ.Сироткин М.Е. Методы моделирования производственных процессов предприятия машиностроения. Наука и образование: Электронное научное издание. 2011;8. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Доступно по: http://technomag.edu.ru/doc/203858.html (дата обращения: 10.01.2021).Сироткин М.Е. Методы моделирования производственных процессов предприятия машиностроения. Наука и образование: Электронное научное издание. 2011;8. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Доступно по: http://technomag.edu.ru/doc/203858.html (дата обращения: 10.01.2021).Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. 1968. Наука.Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. 1968. Наука.Карманов В.Г. Математическое программирование. 1986. Наука.Карманов В.Г. Математическое программирование. 1986. Наука.Хемди А. Таха. Имитационное моделирование. 2018. Диалектика.Хемди А. Таха. Имитационное моделирование. 2018. Диалектика.Зенин А.В. Исследование возможностей использования нейронных сетей. Молодой ученый. 2017;16(50):130-140. МоскваЗенин А.В. Исследование возможностей использования нейронных сетей. Молодой ученый. 2017;16(50):130-140. МоскваАстафьева В.В. Разработка математической модели нейронной сети. Молодой ученый. 2016;19Q23):1-4. Москва.Астафьева В.В. Разработка математической модели нейронной сети. Молодой ученый. 2016;19Q23):1-4. Москва.Майоров В.В., Мышкин И.Ю. Математическое моделирование нейронной сети на основе уравнений с запаздыванием. Математическое моделирование. 1990;11:64-76. Москва.Майоров В.В., Мышкин И.Ю. Математическое моделирование нейронной сети на основе уравнений с запаздыванием. Математическое моделирование. 1990;11:64-76. Москва.Андреева Е.А., Пустарнакова Ю.А. Математическая модель искусственной нейронной сети с запаздыванием. Программные продукты и системы. 2001;3:6-9. Москва.Андреева Е.А., Пустарнакова Ю.А. Математическая модель искусственной нейронной сети с запаздыванием. Программные продукты и системы. 2001;3:6-9. Москва.Komissarov P.V. Determination of the centric rate of the economic stability domain for manufacturing enterprises. Economy at the Crossroads of Time. 2021;04(010):27-36. European Scientific e-Journal. Ostrava.Komissarov P.V. Determination of the centric rate of the economic stability domain for manufacturing enterprises. Economy at the Crossroads of Time. 2021;04(010):27-36. European Scientific e-Journal. Ostrava.Zadeh L. Fuzzy Sets. Information & Control. 1965;8:338-353. BerkeleyZadeh L. Fuzzy Sets. Information & Control. 1965;8:338-353. BerkeleyВащекин А.Н. Применение математических методов нечётких множеств при моделировании принятия решений в экономической и правовой сфере. Экономика, статистика, информатика. 2013;6:18-21. Москва.Ващекин А.Н. Применение математических методов нечётких множеств при моделировании принятия решений в экономической и правовой сфере. Экономика, статистика, информатика. 2013;6:18-21. Москва.Хрусталева Е.Ю. Логико-лингвистические модели наукоёмкого производственного комплекса как разновидность интеллектуальных информационных систем. Экономический анализ: теория и практика. 2014; 11(362): 11 -20. Москва.Хрусталева Е.Ю. Логико-лингвистические модели наукоёмкого производственного комплекса как разновидность интеллектуальных информационных систем. Экономический анализ: теория и практика. 2014; 11(362): 11 -20. Москва.Ахмадиев Ф.Г., Гильфанов Р.М. Математическое моделирование и методы оптимизации. 2017. Казанский государственный архитектурно-строительный университет.Ахмадиев Ф.Г., Гильфанов Р.М. Математическое моделирование и методы оптимизации. 2017. Казанский государственный архитектурно-строительный университет.Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Финансы и статистика.1989.Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Финансы и статистика.1989.Бериков В.С., Лбов Г.С. Современные тенденции в кластерном анализе. Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы». 2008. Москва.Бериков В.С., Лбов Г.С. Современные тенденции в кластерном анализе. Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы». 2008. Москва.Готмаен А.Ш. Тензорное исчисление. 2007. Новосибирская государственная академия водного транспорта.Готмаен А.Ш. Тензорное исчисление. 2007. Новосибирская государственная академия водного транспорта.Попова Н.А. Построение модели данных с применением тензорной методологии. Современные проблемы науки и образования. 2013;5. Академия Естествознания.Попова Н.А. Построение модели данных с применением тензорной методологии. Современные проблемы науки и образования. 2013;5. Академия Естествознания.Buychik A. Updating the parameters of the development of effective economic thought to motivate society to finance innovative activities. Economy at the Crossroads of Time. 2021;04(010):7-16. European Scientific e-Journal. Ostrava.Buychik A. Updating the parameters of the development of effective economic thought to motivate society to finance innovative activities. Economy at the Crossroads of Time. 2021;04(010):7-16. European Scientific e-Journal. Ostrava.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.