Дорошенко Т.А., Россошанская Е.А. Нейронные сети в агент-ориентированных моделях: преимущества и недостатки гибридных методов исследования // Вопросы территориального развития. 2017. № 4 (39). URL: http://vtr.isert-ran.ru/article/2363
Артеменко, В. Б. Гибрид агент-ориентированной модели оценки знаний участниками дистанционного обучения [Текст] / В. Б. Артеменко // Образовательные технологии и общество. – 2011. – № 2. – С. 423–434.
Барский, А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений [Текст] / А. Б. Барский. – М. : Финансы и статистика, 2004. – 176 с.
Бахтизин, А. Р. Агент-ориентированные модели экономики [Текст] / А. Р. Бахтизин. – М. : Экономика, 2008. – 279 с.
Бахтизин, А. Р. Гибридные методы моделирования общего экономического равновесия с использованием агент-ориентированных моделей: автореферат [Текст] : автореф. дис. на соиск. уч. ст. д-ра экон. наук : 08.00.13 / А. Р. Бахтизин. – М., 2008. – 50 с.
Бахтизин, А. Р. Опыт построения гибридной агент-ориентированной модели с нейронными сетями [Текст] / А. Р. Бахтизин, Н. В. Бахтизина // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2010. – № 8. – С. 27–39.
Бирюков, А. Н. Инструментальные средства моделирования процесса обучения нейро-нечетких сетей в методике минимизации рисков при банковском кредитовании [Текст] / А. Н. Бирюков, О. И. Глущенко // Проблемы функционирования и развития территориальных социально-экономических систем : материалы X междунар. науч.-практ. конф., г. Москва, 14 ноября 2016 г. – Уфа : ИСЭИ УНЦ РАН, 2016. – С. 157–162.
Гулин, К. А. Российский и зарубежный опыт интеграции агент-ориентированных моделей и геоинформационных систем [Текст] / К. А. Гулин, А. И. Россошанский // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2016. – № 5 (47). – С. 141–157.
Заенцев, И. В. Нейронные сети: основные модели [Текст] / И. В. Заенцев. – Воронеж, 1999. – 76 с.
Макаров, В. Л. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) [Текст] / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин. – М. : Экономика, 2013. – 295 с.
Частикова, В. А. Распознавание образов на основе нейронной сети Хопфилда [Текст] / В. А. Частикова, А. С. Поликаренков, А. И. Мищенко // Научные труды Кубанского государственного технического университета. – 2016. – № 2. – С. 333–340.
Чекмарева, Е. А. Новое в методологии исследования социального пространства, или что такое агент-ориентированное моделирование? [Текст] / Е. А. Чекмарева // Социальное пространство. – 2016. – № 4 (6). – С. 1–13.
Чекмарева, Е. А. Обзор российского и зарубежного опыта агент-ориентированного моделирования сложных социально-экономических систем мезоуровня [Текст] / Е. А. Чекмарева // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2016. – № 2 (44). – С. 225–246.
Chong L., Abbas M., Medina A. Simulation of driver behavior with agent-based back-propagation neural network. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2011, pp. 17–25.
Grothmann R. Multi-Agent Market Modeling Based On Neural Networks. Bremen, 2002. 320 p.
Hoog S. van der. Deep Learning in Agent-Based Models: A Prospectus: Working Papers in Economics and Management. Bielefeld: Bielefeld University, 2016. 19 p.
Kriesel D. A Brief Introduction to Neural Networks. Germany, 2005. 226 p.
Laite R., Portman N., Sankaranarayanan K. Behavioral analysis of agent based service channel design using neural networks. Proceedings of the 2016 Winter Simulation Conference. Arlington, 2016, pp. 3694–3695.
Herbrich R., Keilbach M., Graepel T., Bollmann P., Obermayer K. Neural Networks in Economics: Background, Applications and New Developments. Computational Techniques for Modelling Learning in Economics. Series: Advances in Computational Economics, 1999, № 11, pp. 169–196.
Rand W. Machine learning meets agent‐based modeling: when not to go to a bar. Proceedings of the Agent 2006 Conference on Social Agents: Results and Prospects. Chicago, 2006, pp. 51–58.
Svarc P. Modeling Migration Using Neural Networks. Charles University in Prague, 2005. 14 p.