1. Акопов А.С. Проблемы управления субъектом ТЭК в современных условиях. - М.: ЦЭМИ РАН, 2004. 247 с. EDN: QQIQWV
2. Акопов А.С., Бекларян А.Л., Хачатрян Н.К. и др. Система прогнозирования динамики добычи нефти с использованием имитационного моделирования // Информационные технологии. 2017, Т. 23, № 6. С. 431-436. EDN: YSLQRD
3. Гутман И.С., Захарян А.З., Урсегов С.О. и др. Новый адаптивный подход к геолого-гидродинамическому моделированию длительно разрабатываемых месторождений и залежей // Нефтяное хозяйство 2017, № 6. С. 78 - 83. EDN: YSMBXV
4. Захарян А.З., Урсегов С.О. От цифровых моделей к математическим: новый взгляд на геолого-гидродинамическое моделирование нефтегазовых месторождений при помощи искусственного интеллекта // Нефтяное хозяйство 2019, № 12. С. 144 - 148. EDN: QDHCQG
5. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного // Доклады АН СССР. 1957, Т. 114, № 5. С. 953 - 956.
6. Колтун А.А., Першин О.Ю., Пономарев А.М. Модели и алгоритмы выбора оптимального множества геолого-технических мероприятий на нефтяном месторождении // Автоматика и телемеханика. 2005, № 8. С. 36 - 45. EDN: NSLBPV
7. Леонтьев Н.Е. Основы теории фильтрации. - М.: МАКС Пресс, 2017. - 88 с. EDN: ZEFAHN
8. Львов Д.С. Экономика развития. - М.: Экзамен, 2002. - 450 с.
9. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. и др. Создание суперкомпьютерной имитации общества с активными агентами разных типов, связанными иерархически, и ее апробация // Вестник РАН. 2022, № 5. С. 458 - 466. EDN: OTVZYC
10. Мандрик И.Э., Гузеев В.В., Захарян А.З. и др. Нейроинформационные подходы к прогнозированию эффективности гидравлического разрыва пласта // Нефтяное хозяйство. 2009, № 10. С. 18 - 25. EDN: KTNNIL
11. Мееров М.В., Ахметзянов А.В., Берщанский Я.М. и др. Многосвязные системы управления - М.: Наука, 1990. - 264 с.
12. Тараскин Е.Н., Захарян А.З., Урсегов С.О. Адаптивный вариант оценки технологической эффективности закачки пара в условиях карбонатного коллектора с высоковязкой нефтью // Нефтяное хозяйство. 2018, № 11. С. 102 - 107. EDN: YPXNQT
13. Фон Нейман Д. Теория самовоспроизводящихся автоматов. - М.: Мир, 1971. - 382 с.
14. Хайндман, Р., Атанасопулос Д. Прогнозирование: принципы и практика. - М.: ДМК Пресс, 2023. - 458 с.
15. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. - М.: КомКнига, 2006. - 432 с. EDN: QMPTLB
16. Ertekin T., Sun Q., Zhang J. Reservoir Simulation: Problems and Solutions. SPE Textbook Series. SPE. 2019 1166 p.
17. Godel K. “Uber formal unentscheidbare Satze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I”. // Monatshefte fur Mathematik und Physik, no. 1 (1931), pp. 173 - 198. EDN: LGSTBR
18. Lafe O. Cellular Automata Transforms: Theory and Applications in Multimedia Compression, Encryption, and Modeling. Springer. 2012 - 189 p.
19. Langton C. “Studying Artificial Life with Cellular Automata” // Physica D: Nonlinear Phenomena. 1986, Vol. 22, Issues 1 - 3 pp. 120 - 149.
20. Lorenz E N. “On the existence of extended range predictability” // Journal Appl. Meteor. 1973, no. 12 pp. 543-546.
21. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. Agent-based Modeling for a Complex World. - M.: Scientific publications department, GAUGN. 2022 - 74 p.
22. Shannon C.E. “A Mathematical Theory of Communication” // Bell System Technical Journal. 1948, no. 3 pp. 379 - 423.
23. Wolfram S. Cellular Automata and Complexity. Addison-Wesley. 1994- 608 p.