PRINCIPLES OF DEVELOPMENT OF MATHEMATICAL METHODS FOR MODELING PRODUCTION PROCESSES AT THE PRESENT STAGE OF SOCIETY TRANSFORMATION
https://doi.org/10.37493/2307-910X.2021.3.2
Abstract
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.
References
1. Попова Е.В. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ: Краткий курс лекций. 2015. ФГБОУ «Кубанский государственный аграрный университет».
2. Математическое и имитационное моделирование: Учебное пособие. Составитель Мицель А.А. 2016. ЮТИ.
3. Торопов Б.А., Болтачев Э.Ф., Баранов В.В. Математические методы исследования социальных систем: учебное пособие. 2020. Академия управления МВД России.
4. Вагнер Г. Основы исследования операций. 1973;1. Мир.
5. Канторович Л.В. Оптимальные решения в экономике. 1972. Наука.
6. Томас Х. Кормен и др. Линейное программирование. 2019. Вильямс.
7. Методы оптимизации: Учеб. пособие. 2000. АлтГТУ.
8. 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).
9. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. 1968. Наука.
10. Карманов В.Г. Математическое программирование. 1986. Наука.
11. Хемди А. Таха. Имитационное моделирование. 2018. Диалектика.
12. Зенин А.В. Исследование возможностей использования нейронных сетей. Молодой ученый. 2017;16(50):130-140. Москва
13. Астафьева В.В. Разработка математической модели нейронной сети. Молодой ученый. 2016;19Q23):1-4. Москва.
14. Майоров В.В., Мышкин И.Ю. Математическое моделирование нейронной сети на основе уравнений с запаздыванием. Математическое моделирование. 1990;11:64-76. Москва.
15. Андреева Е.А., Пустарнакова Ю.А. Математическая модель искусственной нейронной сети с запаздыванием. Программные продукты и системы. 2001;3:6-9. Москва.
16. 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.
17. Zadeh L. Fuzzy Sets. Information & Control. 1965;8:338-353. Berkeley
18. 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.
19. 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.
20. Ахмадиев Ф.Г., Гильфанов Р.М. Математическое моделирование и методы оптимизации. 2017. Казанский государственный архитектурно-строительный университет.
21. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Финансы и статистика.1989.
22. 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.
23. Готмаен А.Ш. Тензорное исчисление. 2007. Новосибирская государственная академия водного транспорта.
24. Попова Н.А. Построение модели данных с применением тензорной методологии. Современные проблемы науки и образования. 2013;5. Академия Естествознания.
25. 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.
Review
For citations:
Komissarov P.V. PRINCIPLES OF DEVELOPMENT OF MATHEMATICAL METHODS FOR MODELING PRODUCTION PROCESSES AT THE PRESENT STAGE OF SOCIETY TRANSFORMATION. Modern Science and Innovations. 2021;(3):17-31. https://doi.org/10.37493/2307-910X.2021.3.2
Views:
70
Email this article 