Тема выпускной квалификационной работы: «Моделирование систем с запаздыванием в среде AnyDynamics». Данная работа посвящена наполнению эпидемиологической библиотеки моделями с учётом запаздываний в среде моделирования AnyDynamics. Задачи, которые решались в ходе исследования: сделать обзор по эпидемиологическим моделям и выбрать те модели, в которых будут реализованы запаздывания; рассмотреть предложенные методы для решения систем уравнений с учётом запаздывания; реализовать примеры эпидемиологических моделей с учётом запаздываний в среде AnyDynamics; разработать алгоритм по систематизации реальных данных. Работа по наполнению моделями с запаздываниями была проделана в универсальной среде компьютерного моделирования AnyDynamics, также систематизации реальных данных был разработан алгоритм на языке программирования Python. Для реализации метода по шагам была разработаны 2 вида гибридных систем,  для разных математических задач. Реализованные модели были добавлены в эпидемиологическую библиотеку среды AnyDynamics. Кроме этого, получившееся результаты в будущих перспективах на базе моделей, описанных в этой выпускной работе и в материалах Шмелёва И. А. и Пелёвиной Ю. А., планируется разработать модель города. Эта модель позволит предсказывать на ближайший период протекание инфекционных заболеваний в зависимости от регионов, от реализаций политики изоляции, от уровня подготовки медучреждений для реабилитации пациентов.

Topic of the final qualification work: "Modeling of systems with a delay in the AnyDynamics environment". This work is devoted to filling the epidemiological library with models taking into account delays in the AnyDynamics modeling environment. During the study, the following tasks were solved: make an overview of epidemiological models and select those models in which delays will be implemented;consider the proposed methods for solving systems of equations taking into account the entanglement; implement examples of epidemiological models taking into account delays in the AnyDynamics environment; develop an algorithm for systematization of real data. The work on filling with models with delays was done in the universal environment of computer modeling AnyDynamics, as well as the systematization of real data, an algorithm was developed in the Python programming language. To implement the method step by step, 2 types of hybrid systems were developed for different mathematical problems. The implemented models were added to the epidemiological library of the AnyDynamics environment. In addition, the results obtained in the future prospects on the basis of the models described in this graduation paper and in the materials of Shmelev I. A. and Pelevina Yu. A., it is planned to develop a model of the city. This model will make it possible to predict the course of infectious diseases in the near future, depending on the regions, on the implementation of the isolation policy, on the level of training of medical institutions for the rehabilitation of patients.