Труды КНЦ (Технические науки вып. 3/2024(15))

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 69-81. Transactions of the Kola Science Centre of r A s . Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 3. P. 69-81. Научная статья УДК 004.94, 510.644.4 doi:10.37614/2949.1215.2024.15.3.006 ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ Елена Олеговна Неупокоева1^, Светлана Николаевна Малыгина2, Виталий Викторович Быстров 3 1-3Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук, Апатиты, Россия 2Филиал МАУ в г. Апатиты, Апатиты, Россия 1e.neupokoeva @ksc.ruB, https://orcid.org/0000-0003-4059-8724 2s.malygina@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0001-6010-5662 3v.bystrov@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0002-9369-8457 Аннотация Имитационное моделирование является одним из популярных методов изучения сложных систем разной природы. В работе анализируется существующий опыт применения аппарата нечеткой логики для имитационного моделирования процессов и систем. Рассматриваются основные направления интеграции нечеткой логики и имитационного моделирования. Приводятся примеры компьютерных моделей из разных предметных областей, построенных на базе нечеткой логики, в разрезе методов имитационного моделирования. Отмечаются способы технической реализации интеграции двух рассматриваемых инструментов. Авторы делают вывод о возможности применения нечеткой логики для моделирования жизнеспособности региональных социально-экономических систем. Ключевые слова: имитационное моделирование, нечеткая логика, системная динамика, нечеткие когнитивные карты, агентное моделирование Благодарности: исследование выполнено в рамках государственного задания Института информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук от Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, тема научно-исследовательской работы — «Методология создания информационно-аналитических систем поддержки управления региональным развитием, основанных на формирующем искусственном интеллекте и больших данных» (регистрационный номер 122022800551-0). Для цитирования: Неупокоева Е. О., Малыгина С. Н., Быстров В. В. Практика применения нечеткой логики для имитационного моделирования сложных систем // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 69-81. doi:10.37614/2949.1215.2024.15.3.006. Original article THE PRACTICE OF USING FUZZY LOGIC FOR SIMULATION OF COMPLEX SYSTEMS Elena O. Neupokoevaш , Svetlana N. Malygina2, Vitaliy V. Bystrov 3 1-3Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences, Apatity, Russia 2Apatity branch of Murmansk Arctic State University, Apatity, Russia 1e.neupokoeva@ksc.ru, https://orcid. org/0000-0003-4059-8724 2s .malygina@ksc.ru, https://orcid. org/0000-0002-0924-0188 3v.bystrov@ksc.ru, https://orcid.org/0000-0002-9369-8457 Abstract Simulation modeling is one of the popular methods for studying complex systems of different nature. The paper analyzes the existing experience of using the fuzzy logic apparatus for simulation modeling of processes and systems. The main directions of integration of fuzzy logic and simulation modeling are considered. Examples of computer models from different subject areas, built on the basis of fuzzy logic, in the context of simulation modeling methods are given. The ways of technical implementation of the integration of the two considered means are noted. The authors conclude that fuzzy logic can be used to model the resilience of regional socio-economic systems. Keywords: simulation modeling, fuzzy logic, system dynamics, fuzzy cognitive maps, agent-based modeling Acknowledgments: the study was carried out within the framework of the Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences state assignment of the Ministry of Science © Неупокоева Е. О., Малыгина С. Н., Быстров В. В., 2024 69