МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ АКВАКУЛЬТУРНЫМ СЕКТОРОМ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ И ТЕХНОЛОГИЙ ОПТИМИЗАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

1. Стружкин Н. П., Годин В. В. Базы данных: проекция. – 2017.

2. Фан К. и др. Оценка производительности блокчейн-систем: систематический обзор // IEEE Access. – 2020. – Т.

8. – С. 126927–126950.

3. Ван И. и др. Систематический обзор аффективных вычислений: модели эмоций, базы данных и последние

достижения // Information Fusion. – 2022. – Т. 83. – С. 19–52.

4. Тафт Р. и др. CockroachDB: устойчивая геораспределённая база данных SQL // Материалы международной

конференции ACM SIGMOD по управлению данными. – 2020. – С. 1493–1509.

5. Соуза-Зомер Т. Т., Нили А., Мартинес В. Возможности и производительность цифровой трансформации:

микрофундаментальная перспектива // Международный журнал по управлению операциями и производством.

– 2020. – Т. 40, № 7/8. – С. 1095–1128.

6. Турин Н. Х. и др. Внутрибазовая валидация алгоритмов идентификации случаев с использованием

восстановленных электронных медицинских карт из данных заявлений на возмещение ущерба // BMC Medical

Research Methodology. – 2021. – Т. 21, № 1. – С. 95.

7. Badiola M., Mendiola D., Bostock J. Recirculating Aquaculture Systems (RAS) Analysis: Main Issues on Management

and Future Challenges. – Aquacultural Engineering, 2012. – Vol. 51, P. 26–35.

8. Rastegari H. et al. Internet of Things in Aquaculture: A Review of the State of the Art and Future Challenges. – Science

of The Total Environment, 2023.

9. Tacon A. G. J., Metian M. Global Overview of the Use of Fish Meal and Fish Oil in Industrially Compounded Aquafeeds:

Trends and Future Prospects. – Aquaculture, 2008. – Vol. 285, P. 146–158.

10. Tina F. W. et al. Integrating AIoT Technologies in Aquaculture: A Systematic Review. – Sensors / MDPI, 2025.

11. Multi-objective Optimization Approaches for Sustainable Aquaculture and Supply Chains: Methods and Case Studies.

– Environmental Modelling & Software, 2024.