anylogic实验报告(1)
anylogic仿真案例
anylogic仿真案例
anylogic仿真案例
AnyLogic是一种非常强大的仿真建模工具，可以用来模拟复杂的企业
管理系统、多种不同类型的系统以及复杂的社会系统。
它可以利用多
种建模和仿真方法，如离散事件建模、混合建模、System Dynamics建模和Agent Based Modeling等，帮助改善决策和管理过程，使企业可
以更好的把握未来的发展趋势。
AnyLogic仿真案例可以用来解决各种类型的问题，包括模拟市场反应、供应链管理、服务领域的改进、资源配置、系统故障和决策分析等。
例如，一个市政府可以使用AnyLogic仿真模型来模拟其城市交通系统，以确定最佳的交通策略。
模型还可以用来预测各种情况下的交通流量，以便确定最佳的交通管理策略。
同样，一家制造企业可以通过AnyLogic仿真模型来分析其生产线的效率，以便更好地掌握其生产过程，提高其生产效率。
此外，模型还可
以用来模拟各种可能的系统故障，以便识别和预防可能出现的问题。
另外，AnyLogic也可以用于金融仿真，以模拟复杂的金融市场变化，
为投资者提供决策参考。
它可以模拟市场反应，并预测各种不同情况
下的投资行为，以便帮助投资者做出明智的投资决策。
总之，AnyLogic仿真模型提供了一种理想的模拟环境，可以帮助人们
更好地把握未来的发展趋势，改善决策和管理过程，从而使企业更加
成功。
基于Anylogic地铁车站集散能力仿真分析
专业知识分享版使命：加速中国职业化进程摘要：本文根据地铁车站作业流程，利用Anylogic 软件建立客流集散仿真模型，对北京宣武门地铁车站不同时段的乘客集散过程进行仿真。
通过对仿真数据的分析，给出车站设备设施布局的优化建议，为运营管理提供支持。
关键词：地铁车站；集散能力；Anylogic ；仿真AnyLogic 仿真软件是一个专业虚拟原型环境，用于设计离散、连续和混合行为的复杂系统。
利用AnyLogic 实现地铁车站设备设施的建模，通过设计不同的仿真场景，对乘客在车站内的集散过程进行仿真，研究车站设备设施的利用情况并分析评估，为轨道交通车站的优化设计提供支持。
1地铁车站乘客集散过程建模分析1.1车站设施城市轨道交通车站内部设施由交通工具服务设施、乘客服务设施和信息诱导设施3部分组成，它们相互制约、相互协调，充分发挥各自的功能和优势，使系统达到整体功能的最优化，为实现出行者乘行舒适、安全快捷的目标而服务。
本文仿真研究的主要设施是交通工具服务设施和乘客服务设施，见图 1。
1.2行人及车流参数确定行人的宏观交通行为是大量的行人在某一时段某一区域内所呈现的速度、流量、密度之间相互关系的集体特性。
行人流的宏观输入参量主要包括速度、人群、来源等。
在设置人群参数时按社会关系分为上学、上班、购物以及其他 4组人群，对应 Anylogic 软件里的行人流，通过设置不同速度对其进行分类。
根据调查统计，各组行人的速度参数如表 1。
不同时间段各类人群的比例如表 2。
专业知识分享版使命：加速中国职业化进程当行人经过扶梯或者排队进站时会不自觉地形成临时群，这时需对行人进行统一分类，也就是区别于行人在流动中的属性，而4组人群在排队处或者扶梯处所表现的特性大体没有区别，所以当4组行人流经过排队区域或扶梯区域要统一进行参数设置。
针对各个工作区域的特点定义人群的停留时间分别为：售票口 5 s ，自动售票机 8 s ，进站闸机3 s 。
物流工程的实验报告
一、实验名称物流工程实验二、实验目的1. 理解物流工程的基本概念和原理。
2. 掌握物流系统设计的基本方法。
3. 培养运用物流知识解决实际问题的能力。
4. 提高团队协作和沟通能力。
三、实验内容本次实验主要围绕物流系统设计展开，通过以下步骤进行：1. 物流系统分析对某一特定物流系统进行分析，包括系统组成、功能、作业流程等。
2. 物流系统设计根据系统分析结果，设计一个合理的物流系统方案，包括物流设施、设备、流程、管理等方面。
3. 物流系统仿真利用仿真软件对设计的物流系统进行仿真实验，验证系统方案的可行性。
4. 物流系统优化根据仿真实验结果，对物流系统进行优化，提高系统性能。
四、实验步骤1. 物流系统分析（1）收集相关资料，了解实验对象物流系统的基本情况。
（2）分析物流系统的组成和功能，包括物流设施、设备、流程、管理等。
（3）绘制物流系统流程图，明确物流系统的作业流程。
2. 物流系统设计（1）根据系统分析结果，设计物流系统方案，包括物流设施、设备、流程、管理等。
（2）确定物流系统的主要参数，如运输方式、存储方式、配送方式等。
（3）绘制物流系统方案图，展示系统方案的整体布局。
3. 物流系统仿真（1）选择合适的仿真软件，如Flexsim、AnyLogic等。
（2）根据物流系统方案，建立仿真模型，包括物流设施、设备、流程、管理等。
（3）设置仿真参数，如运输时间、存储时间、配送时间等。
（4）运行仿真实验，收集实验数据。
4. 物流系统优化（1）分析仿真实验结果，找出系统瓶颈。
（2）针对系统瓶颈，提出优化方案，如改进物流设施、调整流程等。
（3）重新进行仿真实验，验证优化方案的效果。
五、实验结果与分析1. 物流系统分析通过对实验对象的物流系统进行分析，我们了解了其组成、功能、作业流程等基本情况。
2. 物流系统设计根据系统分析结果，我们设计了一个合理的物流系统方案，包括物流设施、设备、流程、管理等。
3. 物流系统仿真通过仿真实验，我们验证了所设计物流系统的可行性，并收集了相关实验数据。
基于Anylogic的共享快递柜系统仿真研究
基于Anylogic的共享快递柜系统仿真研究作者：刘宁来源：《价值工程》2019年第24期摘要：针对快递、外卖配送“最后一公里”难题，快递柜利用率低、配送人员工作强度高、社区安全等问题，文章提出了共享快递柜模式，应用Anylogic对共享机制进行仿真;基于快递、外卖共享使用快递柜的两种不同机制，建立两类共享快递柜系统动态仿真模型，通过对快递、外卖周转量、入柜时间分布、占柜时间间隔、快递柜利用率等指标进行仿真对比分析，提出了快递柜仓位资源合理配置方案，为共享快递柜的发展提供了理论依据。
Abstract： For the "last mile" problem of express delivery and take-out delivery， low utilization rate of express delivery cabinet， high work intensity of distribution personnel，community safety and other issues， a shared express cabinet mode was proposed， and Anylogic was used to simulate the sharing mechanism; The two different mechanisms of the express cabinet establish two kinds of dynamic simulation models of the shared express cabinet system. Through the simulation and comparison analysis of the indicators such as express delivery， take-away turnover，cabinet time distribution， cabinet time interval and express cabinet utilization rate， the rational allocation plan of the express warehouse position resources provides a theoretical basis for the development of the shared express cabinet.關键词：共享快递柜;Anylogic仿真;“最后一公里”配送Key words： sharing express cabinets;Anylogic simulation;"last mile" distribution中图分类号：F572.88; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1006-4311（2019）24-0222-040; 引言随着互联网的应用普及，网购消费高速发展，快递、外卖需求量巨大，外卖、快递“最后一公里”配送问题突出。
基于Anylogic的牛鞭效应仿真研究与分析
基于Anylogic的牛鞭效应仿真研究与分析[摘要]为了找到时间因素如何影响牛鞭效应,以库存和订单数量作为牛鞭效应强度的衡量指标,借助Anylogic 软件建立三阶供应链模型进行仿真,并对仿真结果进行了比较分析。
可视化地研究供应链的动态变化,并分析订货提前期与牛鞭效应的关系,如何减轻牛鞭效应,为企业提供决策支持。
研究表明,时间因素对牛鞭效应有重要影响,订货提前期的缩短能够减轻牛鞭效应。
[关键词]牛鞭效应;订货提前期;仿真;Anylogic1 引言牛鞭效应是指市场需求信息从供应链下游向上游传递的过程中,需求波动被不断放大的一种现象。
这种现象使供应链上游企业无法准确地把握市场需求信息,难以制订合理的企业能力需求规划和生产计划,造成生产能力过剩、库存产品过多或缺货,并使整个供应链的运作成本过高,效率和顾客满意度降低。
本文从订货提前期来考虑牛鞭效应的产生以及能否通过缩短订货提前期减轻牛鞭效应的强度,从供应链订货提前期的时效性出发,考虑其对牛鞭效应的影响程度,并通过供应链各成员的库存波动和实时订单数量,动态表示牛鞭效应的强度。
借助于Anylogic软件,利用面向对象的方法对三阶供应链建模,混合调用系统动力学和主体建模中的模块分别模拟目标人群产生的需求和供应链成员间的订单、配送,并且对订货提前期值进行修改,分析仿真结果,证明缩短订货提前期能够减轻牛鞭效应的强度。
2 建立仿真模型订货提前期是牛鞭效应的重要成因之一。
提前期的存在使供应链上各企业无法同步响应市场需求变化。
提前期越长,客户需求和订货量的变动也越大,为了应对这种不确定性,企业会提高安全库存水平。
由于供应链上各级企业在订货和预计库存时都计入了提前期,所以需求信息从下游向上游不断放大,库存波动也随之变大,即导致了牛鞭效应。
为了进一步研究提前期对牛鞭效应的影响,本文建立了仿真模型。
本文建模分为两部分,分别采用不同的方法建模。
首先,运用系统动力学,对目标消费人群进行建模,这个系统中的潜在客户受广告和口碑的影响变为产品用户,从而产生了需求。
anylogic供应链运输实验报告
anylogic供应链运输实验报告1. 引言供应链是一个复杂而庞大的系统，涵盖了从原材料采购到最终产品交付的整个过程。
供应链运输是其中重要的环节之一，它关系到产品的流动和交付效率。
本实验报告基于anylogic供应链运输模拟实验，通过建立一个供应链模型，探讨了不同运输策略对供应链效率的影响。
2. 实验设计2.1 实验目标本实验旨在比较不同运输策略在供应链中的表现，评估其对供应链效率的影响。
具体目标如下：1.比较直接运输和经销商中转两种策略下的供应链效率。
2.评估不同运输频率对供应链效率的影响。
3.分析供应链中不同环节的瓶颈，进一步优化运输策略。
2.2 实验参数本实验中，我们固定了以下参数：•供应商数量: 2•制造商数量: 1•经销商数量: 3•客户数量: 2•运输时间: 2天•运输中转时间: 1天调整以下参数进行对比分析：•运输策略: 直接运输 vs 经销商中转•运输频率: 高频运输 vs 低频运输2.3 实验步骤1.设计供应链模型，并设置实验参数。
2.运行模拟实验，记录关键指标的结果。
3.分析实验结果，比较不同运输策略和运输频率的影响。
4.优化供应链模型，改进运输策略。
3. 实验结果3.1 直接运输 vs 经销商中转通过比较直接运输和经销商中转策略下的供应链效率，我们得到了以下结果：1.直接运输策略下：–运输时间较短，产品能够快速到达终端客户。
–供应链延迟较小，订单处理时间短。
–运输成本较高，需要支付更多的运输费用。
2.经销商中转策略下：–运输时间较长，经销商需要额外时间进行配送。
–供应链延迟较大，订单处理时间较长。
–运输成本较低，利用经销商的配送网络可以节省运输费用。
3.2 高频运输 vs 低频运输通过比较高频运输和低频运输策略下的供应链效率，我们得到了以下结果：1.高频运输策略下：–运输时间较短，产品能够较快到达终端客户。
–供应链延迟较小，订单处理时间短。
–运输成本较高，需要支付更多的运输费用。
anylogic
右键-拖 以在窗口中 移动画布
拖矩形以 选择多 个对象
属性视图
单击 或 双击 对 象以显示其属性 打开属性视图
在标签上单击 以 切换属性页
拖拽边框 以改变 属性视图大小
运行模型
2. 选择要运行的实验 1. 单击运行按钮
3. 你将看到演示窗口 ，显示为该 实验设计的演示
4. 单击该按钮以运行模型，并切换到主 类视图
输入
X1
X2 X3
仿真模型
Y1 Y2
X4
Y4 Y3
复杂性是需要采用仿真的关键驱动因素
• 有太多的参数和太多的方案组合 • “简化假设”的使用对结果的有效 性有巨大的影响 • 易于可视化结果—— 审核模型的动 态行为
仿真模型的更多优势：
• 你可以在任何时间测量任何事物
•当然，你所测量的不能低于你抽象的级别
巴斯扩散模型
Всё население
离散事件建模 G. 戈登60年代
• 实体和资源。流程图
•排队和延迟
[源] [决策]
是 否
[排队+服务]
[终]
[实体]
是 否
[资源]
[排队]
[延迟]
[决策]
银行
基于智能体建模
• 我们专注于单个对象，并描述它们的局部行为， 局部规则
•有时——也专注环境的动态
智能体的行为 孩子 青少年 成人 老人 环境
模型的种类
心智模型 用线连接的方框 物质模型
一张纸的公式 Excel电子表格
仿真模型
最流行的建模工具是：
输入
MS Excel
输出
X1 解(公式和脚本)
Y2 Y3 Y4
但是… …
Anylogic建模实例
Call Center到达联络中心需要处理的有两种。
的达到服从一个泊松分布，分布的到达率分别为ArrivalRate1和ArrivalRate2。
对于每种都有一个队列，而且有些来电在经过一段服从指数分布的时间后会被放弃而离开队列，指数分布的期望分别是AbandonmentTime1和AbandonmentTime2。
有两个代理组，第一个组被培训处理第一种，服务时间的期望是ServiceTime1；第二个组被培训来处理第二种，服务时间的期望是ServiceTime2。
然而，这些代理也要被交叉培训以便第一组的成员也能处理第二种，服务时间的期望是ServiceTime12，第二组的成员也可以处理第一种，服务时间的期望是ServiceTime21。
理所应当，交叉培训的代理在他们不擅长的岗位的绩效是相对较低的。
安排的逻辑是可以多种多样的。
在本模型中，当一个正在被处理时，如果有空闲的代理，它就被安排到相对应的代理上，否则就安排的旁边组的代理上，重复这个过程如果后者是空闲的。
本模型的输出标准是两种的队长和服务水平。
服务水平的概念指的是在20秒之处理完毕的来电所占的比例。
第一步：创建新模型（同模型一）第二步：建立流程逻辑模型1.点击General，拖入12个Parameter，分别命名为ArrivalRate1、AbandonmentTime1、ServiceTime1、ServiceTime12、NAgents1、allowRouting12、ArrivalRate2、AbandonmentTime2、ServiceTime2、ServiceTime21、NAgents2和ServiceTimeDeviation。
其中NAgents1和NAgents2在Type处选择int型，分别代表处理两种代理人数，allowRouting12在Type选择boolean型，用来判断第一种能否被第二种代理处理，其他则选择double型，代表服务时间，到达率等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《物流系统建模与仿真》AnyLogic排队系统仿真实验报告
2013-2014学年第1学期
姓名古菊陵
学号**********
班级11级物流管理
成绩
2013年11月30日
一、实验目的
通过学习操作Anylogic仿真软件，学会使用Anylogic对单线排队系统进行仿真的实验，了解该仿真系统的运行流程，熟悉对其的基本操作，了解排队方案中存在的不足，并知道如何借助Anylogic对仿真结果的优化，改进排队方案，达到时间和效率上的最，结合实际情况解决实际问题。
二、实验时间和地点
时间：2013-2014学年第1学期
地点：管理系学生宿舍
三、实验内容
借助Anylogic仿真软件建立一个简单的离散事件系统——单线排队系统，并在仿真的过程中，认识包括实体、属性、事件、活动和进程等功能要素，运用Anylogic仿真软件模拟实际生活中的排队现象，并对排队现象进行仿真分析及结果优化。
四、实验原理
1、轻变换抽象层次和视点直到它完美地适用于需要解决的问题；
2、如果认为系统动态学的抽象层对解决问题绰绰有余，使用整合聚集表；
3、如果系统能以流程（操作顺序、实体、资源）的形式显示出来，使用离散事件建模；
4、如果对具体的对象行为更感兴趣，使用基于主体的建模；
5、可以将不同的方法用于一种模型。
五、实验步骤
六、实验结果与优化
七、思考与实验体会
第一次做这个实验的时候，从下载软件到安装就已经感觉到
了实验的困难程度，明显感觉到了很大的压力。
在一切安装完毕之后不知道如何下手，从哪一步做起。
然后就翻看老师给的材料、ppt文档看了半天也不知道怎么弄，寝室人也不知道怎么做，后来想起来老师说的朱立建同学做好了，我们有问题可以找他帮忙，于是，我就开始询问朱立建，在朱立建同学的热心帮助下，给我耐心认真的讲解，每一步都很详细，看他给我掩饰实验步骤，一步步的看明白，慢慢的明白了实验的大致过程，然后自己根据朱立建的讲解把前面的程序做了一下，建立排队模型，设定时间，插入旁边的功能图标，设定参数等，根据老师发的排队照片，一步步地进行，最后点击运行，发现有一些错误，然后根据错误指示慢慢的找出了错误的地方，然后重新设置参数。
最后优化完毕之后在点击运行，这下就可以了，就这样一步步地弄终于弄好了，虽然用了整整一下午的时间，但是最后还是终于弄好了，最后把分析图数据什么的记录下来，最终完成了实验的优化。
通过这次实验掌握了一些Anylogic系统仿真软件的操作方法，了解了其一些运行流程。
并通过Anylogic系统仿真软件仿真了实际中的排队现象，使我对排队现象又有了更加深入的认识，基本掌握了运用Anylogic系统仿真软件仿真排队现象。