Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел посвящен определению имитационного моделирования как метода исследования, его основным характеристикам и значимости в контексте научных исследований. Рассматриваются его исторические корни и эволюция, что подчеркивает актуальность использования данного метода в современных практиках.

В этом разделе проводится классификация основных видов имитационного моделирования. Рассматриваются особые качества каждого подхода, их применение в различных областях и специфика работы с каждым из них, что способствует более глубокому пониманию предмета исследования.

Раздел анализирует методы и инструменты, применяемые для создания моделей в контексте имитационного моделирования. Подробно рассматривается программное обеспечение и технологии, которые позволяют исследователям строить адекватные модели систем.

Данный раздел посвящен подробному анализу агентного моделирования как специфического подхода к построению моделей сложных систем. Рассматриваются его принципы, применения и преимущества по сравнению с другими видами.

Этот раздел посвящен характеристикам стохастического моделирования, включая его методы применения и результаты анализа систем с неопределенностью. Рассматриваются сценарии использования в различных областях.

В этом разделе рассматривается дискретно-событийное моделирование как инструмент для анализа процессов, когда события происходят в четко заданные моменты времени — с использованием реальных примеров применения.

Раздел посвящен практическим применениям различных видов имитационного моделирования в реальных областях деятельности. Рассматриваются успешные кейсы из разных индустрий для иллюстрации результатов внедрения моделей.

Данный раздел рассматривает проблемы и вызовы при создании и внедрении моделей imitaции — включая сложности программного обеспечения, вопросы достоверности данных и т.д., предоставляя достаточно места для будущих исследований.

Раздел обрисовывает будущее исследований в области imitaционных моделей — такие как новые направления разработки методов, появление технологий искусственного интеллекта или машинного обучения для улучшения точности анализа системы.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.