Основные публикации в области системного анализа, теории принятия решения и моделирования систем
  1. Ивашкин Ю.А. Матричный метод отображения оперативной информации /Приборы и системы управления. - 1970 №10 с.15-16.
  2. Ивашкин Ю. A. Структурный анализ и синтез человеко-машинных систем управления предприятием // Приборы и системы управления.-1978.-N7.-С.1-4.
  3. Моделирование производственных процессов мясной и молочной промышленности // Ивашкин Ю. A., Протопопов И.И., Бородин А.В. и др. // Под ред. Ю.А. Ивашкина. - М.: Агропромиздат,:1987..-256с.
    Изложены теоретические основы и практические разработки мате-матических и имитационных моделей технологических процессов и производственно-технологических систем в задачах автоматизированного проектирования, оптимизации и управления в перерабатывающих отраслях АПК на основе математических методов и ЭВМ.
  4. Ивашкин Ю. A. Вычислительная техника в инженерных расчетах. Учебник для вузов. - М.; Агропромиздат. 1989.-336с.
    Приведены основные сведения о технических средствах, арифметических и логических основах ЭВМ, основы алгоритмизации и языки высокого уровня (Бэйсик, Фортран, PL/1), численные методы, алгоритмы и программы реше-ния инженерных и экономических задач в перерабатывающих отраслях АПК.
  5. Ивашкин Ю. A., Бородин А.В. Решение некоторых задач по моделиро¬ванию и оптимизации в 6иотехнологии // Теоретические основы химической технологии; МАИК "Наука". - М.,1996--Т.30, № 4.
  6. Yu. A. Ivashkin Structural-parametrical modelling of intellectual agents and  system. 2nd Workshop on agent-based simulation. Passau ,Germany 2001, p.71-76.
    The methodological approach to construction of matrix model of a condition of the intellectual agent in space of the controllable and settlement parameters structured as interconnected blocks with set and a priori known connections is considered. The mathematical model of a dynamic condition of the agent is offered at receipt of the current information on the next step to achievement of the purpose. The methodological circuit of modeling of multi-agent  systems is found on the basis of organizational structure and sign column of interaction.
  7. Ивашкин Ю.А. Структурно - параметрическое моделирование интеллектуальных агентов и систем, Сб. Информационные технологии и системы. Вып. 4, Воронежская государственная технологическая академия - Воронеж, 2001, с.33-37
    Рассматривается методологический подход к построению матричной модели состояния интеллектуального агента в пространстве контролируемых и расчетных параметров,  структурированных в виде взаимосвязанных блоков с множеством а-priori известных связей. Предлагается математическая модель динамического состояния агента при поступлении текущей информации на очередном шаге к достижению цели. Отыскивается методологическая схема моделирования мультиагентных систем на основе организационной структуры и знакового графа взаимодействия.
  8. Перевод на русский язык и научное редактирование книги: B. Schmidt. The art of modelling and simulation: introduction to the Simulation System Symplex3. SCS- Европа BVBA, Ghent. Belgium 2001 «Искусство моделирования и имитации. Ведение в имитационную систему Simplex3» / Ю.А. Ивашкин, В.Л. Конюх // Европейское издательство Международного общества моделирования и имитации SCS- Европа BVBA, Гент, Бельгия 2003, 550 стр.
    Представляются современные методы и средства имитационного моделирования систем в универсальной системе имитации Simplex3, состоящей из среды экспериментирования со специализированным объектно-ориентированным языком описания моделей Simplex - MDL. В книге излагаются  теоретические основы и практические методы компонентно-ориентированного моделирования больших систем с имитацией поведения различных объектов в их взаимодействии с другими компонентами системы и окружающей среды на разных иерархических уровнях. Язык моделирования Simplex - MDL используется для компактного описания непрерывных и дискретных моделей, моделей очередей, ситуационных и транспортных моделей в виде базовых компонентов, их взаимосвязей и динамики временных и условных событий, приоритетов и процедур.
    Книга содержит большое количество примеров и приложений в производстве и экологии, биологии и экономике, транспорте и других отраслях и предназначается для специалистов в области имитационного моделирования, системных аналитиков и разработчиков компьютерных систем поддержки принятия решений в различных сферах административно-хозяйственного управления, а также может быть полезна для обучения студентов.
  9. Ивашкин Ю.А. Структурно-параметрическое моделирование и идентификация аномальных ситуаций в сложных технологических системах // Проблемы управления .- № 3, 2004, стр 39-43.
    Излагается методология структурно-параметрического моделирования систем с построением когнитивных матричных моделей структурно-сложных ситуаций взаимодействия элементов, а также алгоритмы идентификации и прогнозирования аномальных ситуаций в больших технологических системах.
    The matrix models of structural - complex situations of interaction in the large systems both algorithms of their identification and forecasting are considered.
  10. ИвашкинЮ.А. Агентно-ориентированное имитационное моделирование конфликтных ситуаций // Материалы II Всероссийской научно - практической конференции «Имитационное моделирование» Теория и практика», Санкт- Петербург, 2005, с. 108-112.
    Рассматриваются алгоритмы индивидуальной и коллективной стратегий поведения агентов в  условиях рыночного конфликта между конкурирующими фирмами.
  11. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное моделирование конфликтных маркетинговых ситуаций / Ю.А. Ивашкин, А.В. Щербаков, Е.А. Рогожкина // Информационные технологии моделирования и управления: научно-техн. журнал. Воронеж, 2005. – Вып. 4 (22). – С. 539-547.
  12. Yu. А. Ivashkin, A.V. Shcerbakov, E. A..Rogozhkina. Multi-agent simulation of disputed marketing situations. 19-th European Conference on Modelling and Simulation. ECMS 2005. June 1-4, 2005, Riga, Latvia, p. 501-508.  
    13. This article examines multi-agent imitating model of interaction and choice of optimum pricing strategy of firms - oligopolists during competitive struggle for profit and market share. Methods, algorithms and program realization in universal imitating system Simplex3 (Schmidt 1996, 2001) agent - oriented imitation of interaction of competing elements in disputed marketing situations are described. The feature of agent-oriented models is that they describe individual characteristics of all participants of the market and their criterion functions on each step of interaction, instead of the average or generalized parameters of a condition. The considered imitating model of the market with suppliers and buyers of production opens the mechanism of the conflict and dynamics of interaction of competing elements - intellectual agents during his sanction and stabilization of a condition status of the marketing environment
  13. Ивашкин Ю.А., Системный анализ и исследование операций в прикладной биотехнологии, ч. 1,2.-М.: МГУПБ, 2005 г. 197 с.
    14. Учебное пособие в двух частях написано в соответствии с учебным планом  подготовки  системных  аналитиков  по  специальности   «Автоматизированные системы обработки информации и управления».  В первой части изложены  модели  и  алгоритмы  системного анализа и структурно-параметрического моделирования больших  технологических  систем перерабатывающих отраслей агропромышлен-ного комплекса.  Вторая часть посвящена инструментальным методам исследования операций и принятия решений в прикладной биотехнологии в условиях определенности, риска и неопределенности.
  14. Ивашкин Ю.А. Имитационное моделирование и структурная оптимизация материальных потоков перерабатывающего предприятия агропромышленного комплекса / Ю.А. Ивашкин, Л.А. Шешенина // Информационные технологии моделирования и управления: научно-технический. журнал. Воронеж, 2007. – Вып. 2 (36). – C. 258-267.
    15. Представлена дискретно-событийная мультиагентная модель логистической системы перерабатывающего предприятия агропромышленного комплекса при начальной неопределенности поставок биосырья и заказов торгующих организаций на готовую продукцию. Разработаны математические модели и алгоритмы динамики изменения состояния интеллектуальных агентов на основе структурной оптимизации материальных потоков с древовидной и сетевой структурами в сферах первичной и вторичной переработки биосырья. Приведены результаты имитационного эксперимента с моделью для поиска оптимальных режимов работы перерабатывающего предприятия.
  15. Ivashkin Yu.A., Sheshenina L.A. Multiagent Simulation of the industrial refrigerator material flows: proceedings of the 6th EuroSim Congress on Modelling and Simulation 9-13 September 2007/ Yu.A.Ivashkin, L.A. Sheshenina.- Ljubljana: Tiskarna Plesko d.o.o., 2007.- 94 p.
  16. Ивашкин Ю.А. Имитационное моделирование эмоционально-мотивированных агентов и мультиагентных систем // Интеллектуальные системы. Сб. тр. VII Международной конференции. – М.: Физматлит, 2007. – Т. 2. – С. 57-67.
    17. Предлагается коцептуальная модель эмоционально-мотивированных интеллектуальных агентов (ЭМИА) с формализованным описанием эмоционального состояния агента  с множеством различных градаций и оттенков от радости, эмоционального подъема, энтузиазма и спокойствия до  безразличия,  беспокойства, эмоционального спада, страха и т. п. Эмоциональное состояние ЭМИА многомерно и изменяется в зависимости от текущей информации о достижении цели, изменении внешней среды и собственного состояния и может  оцениваться вектором в многомерном эмоциональном пространстве в балльной шкале от максимума положительных до максимума отрицательных эмоций. Определяется зависимость эмоциональной реакции агента от его эмоционального и интеллектуального состояний и психотипа в переговорных процессах и конфликтных  ситуациях.
  17. Ивашкин Ю.А.,. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем. Учебное пособие.-М.: МГУПБ, 2008 г. 250 с.
    18. Рассматривается концепция и формализованное  описание интеллектуального агента, моделирующего поведение активного элемента в различных ситуациях взаимодействия с другими активными элементами и внешней средой, а также структурно-параметрическое описание, алгоритмы  и программная реализация мультиагентных имитационных моделей систем различной производственной, био- логической и социальной природы в универсальной имитационной системе Simplex 3.
  18. Ивашкин Ю.А., Агентные технологии моделирования рынка. Известия РАН. Теория и системы управления № 4. 2008г. Стр.165 - 176 с.
    19. Описываются основные этапы построения мультиагентной имитационной модели большой активной системы с постановкой задачи, формализацией и структурой описания интеллектуальных агентов,  структурно-параметрическим моделированием мультиагентной системы с множеством целей, состояний, связей и отношений агентов в различных ситуациях взаимодействия с другими агентами и внешней средой. Описываются алгоритмы  и программная реализация агентно - ориентированной имитации взаимодействия интеллектуальных агентов в  универсальной имитационной системе Simplex3. На примере  мультиагентной модели рынка с агентами - поставщиками и покупателями товарной продукции вскрывается механизм и динамика взаимодействияфирм-олигополистов сситуационными и переговорными стратегиями ценообразования в конкурентной борьбе за долю рынка и разрешении конфликтных маркетинговых ситуаций.
  19. Agent-Based Simulation Model of Educational Process in the Student Group // International Conference on Computational Intelligence, Modelling and Simulation – Brno, Czech Republic. / Ivashkin Y.A., Nazoikin E.A., 2009. P.132-137.
    Agent-Based Simulation Model of Educational Process in the Student Group.The article is devoted to the development of simulation model of educational process reflecting the state and dynamics of knowledge accumulation with the analysis and forecasting of the quality of education in the student group. The article includes short description of the behavior dynamics of intelligent agents depending on the purposes and characteristics of agents’ state. Simulation of educational process in the universal simulation system Simplex3 is also described. The development of simulation model describes the process of accumulation of theoretical and practical knowledge base by a student during his education in higher educational institution and allows to estimate the influence of the factors of educational environment and personal characteristics on student’s general results and quality of specialist’s training. It is necessary for objective assessment of the efficiency of educational process organization in higher school under specific conditions.
  20. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем.4-я Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и практике. ИММОД. – Санкт- Петербург.: 2009. Сб. докладов. т.1, с. 266-271
    21. Излагаются принципы параметрического описания состояния и динамики поведения агентов. Моделируется рыночная ситуация с конкурирующими фирмами, борющимися за максимальную прибыль и долю рынка. Поведение агентовсвязано с выбором стратегии ценообразования в зависимости от состояния и стратегии всех участников рынка с определением компромиссных решений, направленных на захват, удержание и стабилизацию рынка в условиях конкурентной борьбы.  Описывается ситуационная стратегия скрытой борьбы с противодействующей стороной.   Моделируется процесс стабилизации рынка при двух олигополистах с последующим вхождением третьего.
  21. Ивашкин Ю.А. Агентно-ориентированная имитация интеллектуального поведения человека в сложных ситуациях. Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиям AIS-IT’ 09.Труды конгресса. - М.: Физматлит, 2009. т.2, стр.171-180.
    22. Представляемый доклад посвящен концепции и возможностям имитационного моделирования поведения человека в сложных ситуациях как некоторого интеллектуального агента, имитирующего процессы обработки информации и принятия решения по аналогии с интеллектуальным поведением человека в заданных условиях. Интеллектуальный агент-человек рассматривается как динамическая система, которая воспринимает и обрабатывает информацию из своего окружения, обладает определенным физическим, эмоциональным, интеллектуальным и социальным состоянием,  определяющим принятие решения и различные типы поведения и действий.    
    This report is devoted the concept and possibilities of simulation modelling of of the person behaviour in difficult situations as some intellectual agent, which imitates information processing and decision-making by analogy to intellectual behaviour of the person in set conditions. The intellectual agent–person is considered as dynamic system which perceives and handles the information from the environment, possesses certain internal state, reproduce the physical, emotional, intellectual and social aspects finding the expression in the form of decision-making and various types of  behaviour and operations.   The model of behavior of the intellectual agent is formed by the parametrical descriptions of his intellectual, emotional, psycho-physiological and functional conditions in the environment. The intellectual condition of agent is characterized, first of all, by his thesaurus, volume and contents of his knowledge base, and also by the set of conceptual models and hierarchy of the aims.
  22. Экспертная система оптимизации состава продуктов и рационов питания. / Е.И. Титов, И.А. Рогов, Ю.А. Ивашкин и др.– М.: МГУПБ, 2009.-124 с.
    23. Монография посвящена описанию применения информационных технологий в задачах многокритериальной оптимизации продуктов, рационов и режимов питания с учетом пищевой и биологической ценности, состава и качества продуктов. Приведены примеры разработки специализированных продуктов и рационов для определенных групп населения с учетом основополагающих факторов.
  23. Ивашкин Ю.А.Теория и практика агентного моделирования «живых» систем. Конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиям AIS-IT’10. Труды конгресса.- М.: Физматлит, 2010. т.1, стр.26-38.
    24. Представляемый доклад посвящен концепции и возможностям имитационного моделирования живого организма на основе агентных технологий имитации поведения и взаимодействия активных биологических элементов в процессах их жизнедеятельности, адаптации и выживания в заданных условиях.
    Живой системой  является любой  биологический объект растительного и животного происхождения,  рассматриваемый  как  сложная  система  функционально  взаимосвязанных  биологических  компонентов и подсистем, обеспечивающих определенный  жизненный  цикл. Прогнозирование состояния такой системы аналитически невозможно, т.к. оно является результатом многошагового взаимодействия множества биологических компонентов системы.
    Рассматривается мультиагентная модель биологической клетки как живой системы, состоящей из взаимодействующих  функциональных элементов (органоидов), объединенных одной общей целью - выживание. Моделируется жизненный цикл клеточного организма и его взаимодействия с внешней средой.
    В современных экологических условиях моделирование живых систем приобретает особое значение для объективной оценки состояния, жизне-способности и безопасности биологической среды, а также   трансгенных и  биотехнологий в переработке сельскохозяйственного биосырья  и  производстве экологически чистых продуктов питания и жизнеобеспечения человека
  24. Ивашкин Ю.А., Назойкин Е.А. Моделирование систем. Структурно-параметриче-ские и агентно-ориентированные технологии : Лабораторный практикум. – М. : МГУПБ, 2010. - 134 с.
    25. Учебное пособие  включает четырнадцать  лабораторных работ, в которых изложены принципы и алгоритмы структурно-параметрических и агентно-ориентированных технологий моделирования систем, а также методы и инструментальные средства моделирования и имитации систем различной физической природы; представлены примеры создания непрерывных и дискретных многокомпонентных иерархических моделей  в универсальной имитационной системе моделирования Simplex3 на языке описания моделей  Simplex-MDL со всем необходимым набором инструментальных средств организации эксперимента, обработки и представления результатов. Кратко изложены принципы и примеры создания ситуационных моделей, а также алгоритмы идентификации и прогнозирования состояния больших систем. Даны вопросы для самопроверки и задания к выполнению лабораторных работ.
    Содержание пособия соответствует ГОСу профессиональной образовательной программы для студентов  и бакалавров высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 – Информатика и вычислительная техника по специальности 230102 – Автоматизированные системы обработки информации и управления.
  25. Ивашкин Ю.А., Назойкин Е.А. Мультиагентное моделирование процесса накопления знаний // Программные продукты и системы № 1, 2011.с. 47-52.
    26. Работа посвящена мультиагентному моделированию образовательного процесса и накопления знаний с анализом и прогнозированием качества образования на основе агентных технологий. Описываются модели, алгоритмы и программная реализация агентно-ориентированной имитации взаимодействия "обучаемого" и "преподавателя" с учетом психофизиологического, эмоционального и когнитивного состояний субъектов в универсальной имитационной системе Simplex3.
  26. Ивашкин Ю. А. Агентные технологии и мультиагентное моделирование: учебное пособие. – М. : МФТИ, 2013. – 267 с.
    27. В учебном пособии рассматриваются теоретические и практические основы разработки агентных технологий и мультиагентного имитационного моделирования динамических систем различной природы на основе искусственного интеллекта, системного анализа и теории принятия решений. Излагается концепция интеллектуального агента как имитационной модели состояния и поведения активного элемента в сложных ситуациях взаимодействия с другими активными элементами и внешней средой, а также структурно-параметрическое описание, алгоритмы идентификации и программная реализация мультиагентных имитационных моделей на примерах производственных, социальных и маркетинговых систем в универсальной имитационной системе Simplex3.
    Пособие предназначено для подготовки бакалавров и магистров по направлению 010900 «Прикладные математика и физика» по профилю «Инфокоммуникационные и вычислительные системы и технологии», а также может быть рекомендовано для подготовки системных аналитиков и разработчиков компьютерных систем поддержки принятия решения по направлению 230100 – «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Автоматизированные системы обработки информации и управления».
  27. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное моделирование в имитационной системе Simplex3. Уч-е пособие, М. Бином, Лаборатория знаний, 2016.-360 с.
    28. Учебное пособие содержит систематизированное изложение теоретических и практических основ агентных технологий имитационного моделирования динамических систем с многочисленными примерами разработки и реализации мультиагентных моделей логистических, социальных и биологических систем в универсальной имитационной системе Simplex3. Описываются формализованные стратегии поведения и взаимодействия агентов в условиях кооперации и конфликта, в также алгоритмы идентификации и прогнозирования состояния интеллектуальных агентов и мультиагентных систем.
    Пособие предназначено для бакалавров и магистров по направлению 230100 – «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Автоматизированные системы обработки информации и управления», а также может быть рекомендовано для системных аналитиков и разработчиков компьютерных систем поддержки принятия решения.

Основные изобретения и патенты:

 

  1. Роспатент № 2005613126 от 30.11.2005 г. «Экспертная система индивидуального питания - Food&Life» (свидетельство об офици­альной регистрации программы для ЭВМ) / Рогов И.А., Титов Е.И., Ивашкин Ю.А., Кузнецов А.С., Никитина М.А., Митасева Л.Ф.
  2. Роспатент № 2007612733 от 03.05.2007 г. «Система структурно-параметрического моделирования и идентификации тепловой обра­ботки мясных изделий» (свидетельство об официальной регистра­ции программы для ЭВМ) / Беляева М.А., Ивашкин Ю.А., Юсупова А.А.
  3. Роспатент № 2008620240 от 18.06.2008 г. «База данных основ­ных характеристик продуктов питания, блюд, биологически актив­ных и пищевых добавок, диет и заболеваний для составления раци­она питания общего и профилактического назначения DBHL (Database Healthy Life)» / Ивашкин Ю.А., Никитина М.А., Бородий И.В., Пекарь Р.Б.
  4. Роспатент № 2009610141 от 11.01.2009 г. Экспертная система «Оценка качества рациона питания дифференцируемых групп сту­дентов» (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ) / Ивашкин Ю.А., Никитина М.А., Максименко Р.И.