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物流仿真结果分析与模型校验

4 仿真结果分析与模型校验

离散事件系统中事件的发生往往带有随机性。因此, 其结果也是随机的。由于这种随机性, 系统变量的数值将会随仿真过程波动。一次仿真的结果, 只能是系统性能的一次抽样分析。不能完全代表系统“真正”的性能。这就要求通过多次观察随机变量, 用统计方法对输出结果进行分析，对模型进行校验和改进、完善 [1]。

4.1仿真系统性能测度

仿真系统性能测度目的是用适当的统计技术对仿真中产生的数据进行分析，实现对未知参数的估计。

由于仿真输出结果是分布未知的随机变量，每次仿真运行的结果仅是对该随机变量总体的一次抽样，可能与模型对应的真值有较大的误差，因此不能把一次仿真运行所得的结果当成问题的解。为使仿真结果有意义，必须用适当的统计技术来设计仿真实验和分析仿真结果，这样才能得到一般性的结论。对系统性能测度的估计一般有点估计和区间估计 [1]。

4.1.1 点估计

点估计要解决的是寻找待估参数的估计量(不含未知参数的样本函数)，使其在某种意义上可以作为未知参数的估计。常用的点估计是样本均值和样本方差。设仿真输出的样本为12n x x x ，，，它们可能是n 次仿真运行中某一输出随机变量X 的观察值，则样本

均值和样本方差为：

11i n X X i n ==

∑ 2

211()1n n i n i S X

X n ==--∑

点估计要注意其无偏性与有效性。

当为[]u

E x =有限时，样本均值x n 是总体均值u 的无偏估计（假定12n x x x ，，均与X 有相同的分布），即[]E X u = 当[]u E x =，2var[]X σ=为有限时，样本方差2n s 是总体方差2σ的无偏估计（假定

12n x x x ，，相互独立，均与X 有相同的分布），即22()n E s σ=。

4.1.2 区间估计

区间估计可以说明这个结果的误差多大范围内是合理的。独立同分布的随机变量 12n x x x ，，给出的总体均值的100(1-α)%的置信区间。

/2/2((1)/

(1)/n n n n X t n S X t n S αα--+- 其中/2(1)t n α-是自由度(1)n -的t 分布的上100/2α百分位点，称为置信度。它表示

从样本得到的随机区间包含真实参数的概率为1α-（）。

4.2仿真结果分析

需要指出的是, 这里所说的仿真结果分析, 是假定输入的采样值是正确的。在这种情况下对仿真结果进行分析, 目的是从统计分析的角度判断结果的可靠性和精度。因此, 仿真结果分析不能帮助你判断你的输入采样值是否正确。也不能告诉你, 你的模型是否正确。

4.2.1 仿真结果分析的理论基础

就一个随机系统来说, 人们不能对所有可能的抽样都进行分析。只能进行有限的抽样分析。显然, 有限抽样得到的结果与实际系统“真值”存在着误差。于是, 必须分析误差, 了解误差的大小, 以及该误差的可信度。一般采用区间估计方法来估计这一误差, 即估计输出结果的置信度或置信区间。以及估计值的置信概率。区间估计方法基于两种假设:

①所有的测量值是彼此独立的, 即一次抽样不受其他采样的影响。

②总体分布是稳定的, 即随机变量的总体分布不受采样次数的影响, 也不受采样长度的影响。

但是, 在仿真中采集到的随机变量值常常不满足上述条件。例如, 一个加工系统, 考虑工件等待时间时, 由于工件的等待时间与先前工件的等待时间有关, 所以测到的工件等待时间并非相互独立。另外, 实际系统从起动到达到稳定工作状态需要经过一段时间。即需要一个过渡阶段。在过渡阶段的采样值不具有稳定的分布。如果要得到系统的稳态性能, 必须消除初始状态的影响。

以物流系统为例, 在考虑运输工件时工件的平均等待时间时。显然, 开始时物流系统所有的运输设备都处于空闲状态, 也没有等待运输的工件, 这时到达的工件比系统达到稳定时到达的工件等待运输的时间要短。

基于以上分析, 仿真结果分析将归结为如何根据系统的实际情况合理地控制估计值的偏差, 提高输出结果的可靠性。

4.2.2 仿真结果分析方法

从仿真结果分析的观点来看，仿真运行方式可分为两大类。第一类为终止型仿真（暂态仿真），这种仿真的运行长度是事先确定的，仿真试验在某个持续时间段上运行，在终态仿真中，系统的初始状态必须加以明确指定，同时必须指定仿真结束时刻或给出仿真停止条件。终态仿真结果对初始状态有明显的依赖性。第二类为稳态型仿真，这类仿真仅运行一次，但运行长度却是足够长。通过系统仿真试验，希望得到系统性能指标在系统达到稳态时的估计值，因而常常需要很长一段时间的运行，结束条件一般是充分长的仿真试验时间（针对仿真钟而言），或充分多的观测样本，或系统的稳态判据为真，仿真的目的是估计系统的稳态性能。稳态仿真试验结果一般应与初始状态无关 [2]。

（1）终态仿真结果的分析

①固定样本长度法

固定样本长度法是针对终止型仿真结果分析的一种基本方法。对于终止型仿真而言，由于每次仿真运行得到的结果是系统性能的一个样本，固定样本长度法由使用者规定独立运行的次数(2)n n ≥，假定每次运行的结果123,,,...n X X X X 除了满足独立同分布的条件

外，而且是正态随机量，则随机变量X 的期望值E(X)的估计值μ为：

1,1()n X n t μ-=± 其中，1()n i i X X n n ==∑

称为置信水平, 221()()1n j i S n X n X n =??=--??∑

显然，固定样本长度法得到的估计值依赖于j X 是正态随机变量这一假设。根据中心

极限定理，若产生j X 的样本点数越多，即每次仿真运行的长度越长，则j X 越接近正态

分布。因此，在终止型仿真中，每次仿真运行的长度不能太短，否则j X 的分布可能由于

不对称而造成歪斜，由j X 建立的置信区间覆盖真值的程度将会降低。

固定样本长度法所得到的置信区间长度不但与j X 的方差不关，而且与仿真运行次数

有关。因此，为了减少置信区间的长度，需要加大n

② 重复运行法（复演法）

一般情况下，终态仿真采用的是重复运行法（复演法）。所谓重复运行法，是指选用不同的独立随机数序列，采用相同的参数、初始条件以及相同的采样次数n 对系统重复仿真运行。利用重复运行仿真方法，可以得到独立的仿真结果。

对一个终态仿真系统，由于每次运行是相互独立的，因此可以认为每次运行的结果Xi （i =1，2，…，n ）是独立同分布的随机变量，从而可以采用经典的统计方法对结果进行分析。

由于每次仿真运行的初始条件和参数是相同的，每次仿真运行的结果也必然是相近的，相互之间的偏差不会很大，因此可以假设仿真结果X1， X2，…，Xn 是服从正态分布的随机变量。

随机变量X 的期望值E(X)的估计值μ为

n n S t X n n

j n j /)(12

12,1∑=-±=α

μ 其中：

∑∑===--=n j j

j j X

n n X n X

n X n S 11221

)()1/(])([)(

α为置信度水平。

根据中心极限定理，产生的样本点Xj 越多，即重复运行的次数越多，Xj 则越接近于正态分布，因此重复运行的次数不能太小。

举例：机床加工零件仿真系统，仿真目的是分析机床的利用率ρ和一个工作日内机床每加工一个零件的平均时间ω。在相同的初始条件下经过4次独立的仿真运行，得出结果如下表：

计算机床利用率ρ的95%置信区间和零件加工平均时间

ω的95%的置信区间。计算机床利用率的点估计值：0.808ρ=

ρ的方差为：22()(0.036)S n =

查表得 3.183,0.025t =，故：0.808 3.180.0363,0.025t ρρ=±=±?

故ρ的95%置信区间为：0.6940.922ρ≤≤

类似地计算零件平均加工时间的点估计值： 4.02min ω=

ω的方差为：22()(0.176)S n = ，故：

4.02 3.180.1763,0.025t ωω=±±?

ω的95%置信区间为：3.46 4.58ω≤≤

③ 序贯程序法

在上面的重复分析法中，通过规定次数的仿真运行可以得到随机变量取值的置信区间，置信区间的长度与仿真次数n 的平方根成反比。

显然，若要缩小置信区间的长度就必然增加仿真次数n 。这样就产生了另一个方面的问题：即在一定的精度要求下，规定仿真结果的置信区间，设法确定能够达到精度要求的仿真次数。这样做可以对置信区间的长度进行控制，避免做出不适用的结论。

如上例中的机床利用率的置信区间为0.6940.922ρ≤≤，可能就太大了。

由上面的公式可知,样本X 的100(1)%α-置信区间的半长为：

??()1,2t X n αβσ

=?-

式中：??()X σ= （S 为样本的标准差，n 为重复运行次数）。

设给定以准确度的临界值ε，即限定置信区间的长度为??[,]X

X εε-+，并给定置信度(1)α-，为达到此要求，需要取足够大的仿真运行次数n ，使之满足

?()1P X X εα-<≥-

假设仿真已运行了0n 次0(2)n ≥，为了满足置信区间半长的临界值，必须选择重复运行次数n ，使得：0n n ≥

且

βε

初始仿真次数0n 至少大于2，最好取4或5。可推出：21,02t S n n αε???- ?≥ ???

n 的解就是满足上式的最小整数。

注：这里假定n 次独立重复运行结果总体方差2

σ的估计值2()S n 随着增加n 次运行没有显著变化，因此可用0n 的总体方差代替。

在上例中，如果希望计算出的机床利用率以0.95的概率落入半长为0.04的区间，可按上述方法计算得出运行次数为15。

实际上，利用0n 次仿真运行的方差)(02n S 来代替n 次仿真运行的方差，会使计算

得出的n 值偏大。为了消除这种影响，一般采用序贯程序法，步骤为：

第一步：预定独立仿真运行的初始次数20≥n ，置0n n =独立运行n 次；

第二步：计算该n 次运行的样本n X X X ,...,,21以及相应的)(2n S ；第三步：计算n n S t n )(2,12?=-αβ，若εβ≤则得到置信度为)1(α-的满足精度要求的置信区间])(,)([ββ+-n X n X ，从而确定了相应的仿真次数n ；

第四步：否责令1+=n n ，进行仿真得到样本值1+n X ；

第五步：返回第二步。

采用序贯程序法，对上例进行计算，得到的仿真次数为13，比用解析法得到的次数要少。

（2）稳态仿真结果的分析

除了终态仿真研究之外，还需要研究一次仿真运行时间很长的仿真，研究系统的稳态性能。

在仿真运行过程中，每相隔一段时间即可获得一个观测值i Y ，从而可以得到一组自相关时间随机序列的采样值,,...,12Y Y Y n ，其稳态平均值定义为：∑=∞→=n

i i n Y n 11

lim ν

如果ν的极值存在，则ν与仿真的初始条件无关。

稳态仿真结果分析的主要目的仍是对系统状态变量的估计及使估计值达到给定精度要求时停止。

① 批均值法

一般来说，对于稳态仿真若采用类似重复运行法那样利用全部观测值进行估计，得

到的估计值Y ?与实际的稳态值Y

之间会有偏差： Y Y

b -=? 这里b 称为在点估计Y 中的偏移。这个偏移是由人为的或任意的初始条件所引起，我们希望得到一个无偏估计，至少也希望偏移值b 相对于Y 值尽可能地小。

如果在点估计中有明显的偏移，采用大量的重复运行来减少点估计的变化范围，可能会导致错误的置信区间。这是因为偏移不受重复次数的影响，增加重复运行次数只会使置信区间围绕错误的估计点Y b +变短，而不会围绕Y 变短。

为了降低偏移的影响，一般采用批均值法，基本思想是：

仿真运行时间足够长，可以得到足够多的观测值m Y Y Y ,...,,21，将),...,2,1(m i Y i =分为n 批，每一批中有l 个观测值，则每批观测数据如下：

第一批：l Y Y Y ,...,,21

第二批: l l l Y Y Y 221,...,,++

第n 批：nl l n l n Y Y Y ,...,,2)1(1)1(+-+-

首先对每批数据进行处理，分别得出每批数据的均值：

∑=+-=l k k l j j Y l Y 1)1(1 由此可得总的样本均值为：∑∑====l i i n j j Y m Y n Y

1111 置信区间的计算公式：

21,

2211()()1n n j j j Y t S n Y Y n αν-==±?=?--∑

n 为观测批数

② 稳态序贯法利用批均值法进行计算时，假定每批观测值的均值是独立的，但实际上

n Y Y Y ,...,,21是相关的。为了得到不相关的Y j ，直观的做法是保持批数n 不变，不断增大l ，直到

满足不相关的条件为止。

但是如果n 选择过小，则Y j 的方差加大，结果得到的置信区间就会偏大，为此n 也必须足够大。这样为了达到精度要求就必须选择足够大的n 和l ，使得样本总量

m n l =?特别大，而仿真过程中时间的耗费也是一个必须考虑的重要因素。

下面给出一种尽可能减少m 的方法：

设仿真运行观测值的批长度为l ，已有观测值l λ?批(2)λ≥，考察相隔为i 的两批观测值批均值的相关系数

()[,],(1,2,...,1)l Cov Y Y j n i j j i ρ==-+

随l 的变化规律大致有三种情况：

● ()l i ρ为递减函数；

● ()l i ρ的值一次或多次改变方向，然后严格地减少到0；

● ()0l i ρ<或者随l 变化无一定规律。

根据()0l i ρ<的以上3种特性，给予批均值法的稳态序贯法原理如下：

[1]给定批数因子n 、f 以及仿真长度1m （1m 是nf 的整数倍），()l i ρ的判断值为μ

置信区间的相对精度为γ，置信水平α。令1i =；

[2]进行长度为i m 的仿真运行，获得i m 个观测值,,...,12Y Y Y m i ；

[3]令)/(nf m l i =，计算),...,2,1(nf k Y k =，计算),(l nf

j ρ（可以取1=j ）； [4]若μρ≥),(l nf j ，则说明i m 太小，需加大i m ，可令1+=i i ，且12-=i i m m ，返回

第（2）步获取其余1-i m 个观测值；

[5]若0),(≤l nf j ρ，则表明增加仿真运行长度（批长度）无助于)(l j ρ的判断，执行第[8]

步；

[6]若μρ≤<),(0l nf j ，计算),...,2,1(),2(2nf k k l Y =，计算)1)(2,(2=j l nf j ρ，判断)(l j ρ是否具有第2类特征：若),()2,(2l nf l j nf j ρρ≥，则说明)(l j ρ确实具有第2类特征，需

进一步加大i m ，令1+=i i

，且12-=i i m m ，返回第[2]步获取其余1-i m 个观测值； [7]若),()2,(2l nf l j nf j ρρ<，则说明)(l j ρ已具有第1类特征，且达到)(l j ρ的判断值μ的l

已得到，可以相信),(fl n j ρ的值满足独立性要求，此时用批均值法计算该n 批长度为fl 的置信区间；

[8]计算),(),,(fl n Y fl n Y k 以及置信区间的半长21,n t α

δ-=?，最后得：),(/?fl n Y δγ=；

[9]如果γγ>?，说明精度不满足要求，令1+=i i ，且12-=i i

m m ，返回第[2]步获取其余

1-i m 个观测值； [10]如果γγ≤?，则达到精度要求，可令估计值δν±=),(fl n Y ，仿真停止。

与终态仿真结果分析类似，稳态序贯法较好地解决了批长度的确定及仿真运行总长度的确定问题，并能满足规定的置信区间要求。

③ 再生法

在批均执法中，将一次仿真长度为m 的稳态仿真结果分成等长的若干批数据进行处理，批长度的确定对于这种方法是非常重要的，它直接影响批均值法的效能。但到目

前为止，选择批长度原则尚未完全确定，有必要考虑其它方法。

在仿真过程中，随着仿真钟的推进，系统的状态变量在不断地发生变化。如果在某一时刻观测到一组状态变量的数值，而在其后的若干时间之后又重新观测到系统的完全相同的一组状态变量数值，则称所观测的系统为再生系统。

即在稳态仿真中，系统从某一初始状态开始运行，若干时间后重新达到该状态；这时可以认为系统重新到达该状态后的过程相对于以前的过程是独立的，这就相当于系统在此时刻重新运行，显然在若干时间后这种状况将重复发生，因此这个重复的过程称为系统的再生周期，而系统初始状态重复出现的时刻点称为系统的再生点。

再生法的思想就是要找出稳态仿真过程中系统的再生点，由每个再生点开始的再生周期中所获得的统计样本都是独立同分布的，可以采用经典统计方法对参数进行估计并构造参数值的置信区间。

再生法的缺点在于系统再生点的数量要求足够多，而且每个再生周期应该是独立的。而实际系统的仿真运行中可能不存在再生点或者再生周期过长，这就要求仿真运行的总长度要足够大。另外，这种方法难以预先确定置信区间的精度，因而无法得到规定精度要求的置信区间。

4.3方差缩减技术

蒙特卡罗方法(Monte Carlo,又称统计模拟方法)是现代科学计算中的一种重要方法,其基本思想是通过模拟随机数或随机过程来近似计算所要求解的真值。随着计算机技术的进步,蒙特卡罗方法也得到了长足的发展,应用领域十分广泛,在物理学、生物学、计算机科学、经济学和金融等学科中它都被作为一种重要的计算方法。蒙特卡罗方法的数学机理非常简单,假设A 是我们所要求解的值,如它是一个随机变量X 的期望值,则A 的一个近似解就是对X 重复抽样得到的一系列独立随机变量的算术平均值,即:

n i i X x n ==∑ 由大数定理可知：(lim

)1P X A ∞==

X 是A 的一个无偏估计,方差为2/n σ。这也表明, 蒙特卡罗的计算精度主要是由模拟次数所决定,因为2σ一般都是固定的。但由于某些实际问题较为复杂,即使是在高性能计算机辅助之下,其模拟过程一般都比较费时。此外,当2σ相对较大时,估计精度是很难保证的。例如,我们想要模拟估计一个小概率事件,它出现的概率是十万分之一或更小,这时即便是百万次的模拟结果都不能保证其计算精度。因此,控制估计值方差、提高计算效率是蒙特卡罗方法的重要内容 [2] 。

方差缩减是通过改进原始的粗(raw)模拟方法,使用新的、方差较小的无偏估计量,以达到提高模拟效率的目的。针对实际中所遇到的问题,众多学者提出了不同的方差缩减方法,每种方法都有其应用特点和适用范围。目前常见的方差缩减方法主要有：对偶变量法(Antithetic Variables)、分层抽样法(Stratified Sampling)、控制变量法(Control Variates)、条件期望法(Conditioning)、重要性抽样法(Importance Sampling)

等,这些方法中,有些是对估计量的改进,有些是使用的新的抽样方式。综合考虑方法流行性和通用性之后,现简要介绍对偶变量法、控制变量法和条件期望法，这三种方法都是使用新的估计量代替原始的简单算术平均估计量 [4]。

4.3.1对偶变量法

设估计参数为[]A E X =,1X 和2X 是期望为A 的同分布随机变量,则

112()(()()2cov(,))121224X X V ar V ar X V ar X X X +=++

当1X 和2X 是负相关时，1

21[()/2]((/2)Var X X Var X +≤

假定：112(,,,)m X g U U U = 其中，g 是生成X 的函数, 12,,m U U U 是是产生X 所需的m 个独立的随机数,则

212(1,1,,1)m X g U U U =--- 同1X 有相同的分布。很明显

U 与1-U 负相关,可以证明,当g 对其每个分量均为单调函数时，1X 和2X 负相关。因此,在模拟时,使用成对的负相关随

机变量1X 和2X 去估计[]E X ]比使用两个独立的随机变量所得到的方差更小,同时还减少

了一次生成随机数的过程,模拟仿真效率得到了提高。

4.3.2控制变量法

设待估参数[]A E X =,设另一个随机变量为Y, []Y E Y U =,设估计量为()Y X

C Y U +-，则：2(())()()2cov(,)

Y Var X C Y U Var X C Var Y C X Y +-=++ 可以证明当*C C =时,估计量方差最小,其中*C 为：

cov(,)

*()C X Y C Var Y =

将*C 代回可以得到：

*2[cov(,)](())()()()Y X Y Var X C Y U Var X Var X Var Y +-=-<

这里, Y 被称为模拟X 的控制变量(Control Variate)。可以看出,当X ,Y 正(负)相关时, *C 为负(正)值, 其中*C 为X 对Y 理论回归系数的相反数。在模拟多个随机变量时还可以引入多个不同的控制变量。

4.3.3条件期望法

条件期望法也被称为Rao-Blackwellization 法。设待估参数[]A E X =,X 为随机变量;设另一个随机变量为Y ,如[/]E X

Y 已知,则使用[/]E X Y 作为新的估计量, 可知：

[[/]][]E E X Y E X A == 即[/]E X Y 也是A 的无偏估计量。同时，由条件方差公式：

()[(/)]var([/])Var X E Var X Y E X Y =+，可知：()var([/])Var X E X

Y ≥ 因此使用这个新的估计量估计A 所得方差较小。

4.4仿真模型校核、确认、与认定

我们知道，仿真是基于模型而非真实系统的实验活动，因此，仿真试验和结果不可能完全准确地代表真实系统的性能，存在一个可信度的（Credibility）问题，也称为仿真系统的可信度问题。显然，没有可信度的仿真是没有任何意义的 [1]。

虽然，已经根据各种已知的条件、约束和输入数据以及系统特征参数建立了系统的仿真模型、如何确认所建立的模型是有效的?是可以在研究目标下与实际系统逻辑等效的?如何验证所建立的仿真模型本身在代码程序、实体属性、参数设置等方面都是没有系统误差和人为错误的?如何能够证明在此模型上所进行的仿真试验是能够反映真实系统的特征和性能的?尽管目前已经发展了许多模型验证与确认的方法，但是，仍然都是必要而不充分的。在对新问题、复杂问题的研究中，仿真方法受到的最致命的攻击就是对其可信度的怀疑。

仿真系统的可信度研究是研究仿真系统与其被仿真的真实系统是否一致或一致性的程度。仿真系统的可信度研究是系统仿真研究的重要组成部分，其主要内容包括三个方面：校核(Verification)、验证(Validation)和确认(Accreditation)，简称VV&A[1]。仿真模型的校核是检验模型是否正确地实现，即验证计算机仿真程序的正确性。仿真模型的验证是要确定仿真模型是否是所研究的现实系统的准确描述。仿真模型的确认是指仿真模型对于特定的目的是可以接受的。

4.4.1仿真模型校核

仿真模型的校核是检验模型是否正确地实现，即验证计算机仿真程序的正确性。对建立的仿真模型必须进行校，保证通过仿真软件或者仿真话言所建立的仿真模型，准确地反映了所描述的系统模型。最常见的是校核计算机程序模型的逻辑和代码。因此，从原则上讲，软件工程领中的所有软件检验方法都能用于仿真程序的校核，只是各种方法的实用价值不同。

对于大型复杂的仿真程序而言，应该首先编写并调试仿真模型的主程序和最关键子程序，在确保它们是正确的情况下逐一加入其它子程序和一些细节内容，逐步地进行程序设计和校核。在仿真程序的运行中要检查输出的合理性，同时注意仿真程序运行时的跟踪检查。

4.4.2仿真模型验证

模型的验证主要检验所建立的仿真模型(包括系统组成的假设、系统结构、参数及其取值、对系统的简化和抽象)是否被准确地描述成可执行的模型(如计算机程序) [1]，即是要确定仿真模型是否是所研究的现实系统的准确描述。仿真模型的确认是指仿真模型对于特定的目的是可以接受的。

将仿真模型的输出数据与所研究的现实系统的实际数据作比较，可能是模型确认最决定性的步骤。如果仿真输出数据与实际数据吻合得很好，有理由相信构造的模型是有效的。虽然这种比较并不能确保模型完全正确无误，但通常认为进行比较将使模型有更

大的可信度 [1]

。

“图灵试验(Turing Test)是一种有效的方法。将仿真结果和实际系统的运行数据不加标志地送给深刻了解该系统的专家进行鉴别，如果专家们能区分二者之间的区别，则他们的经验就是修改模型的依据。经过多次这种评议和改进，仿真模型格接近真实系统而达到确认的目的。

定量分析的方法一般是利用统计分析方法定量比较仿真试验和真实系统的输出，包括静态输出特性（随机变量）的比较和动态输出特性（随机过程）的比较 [6]。

对于静态输出特性的比较，出了许多这样的验证方法，如方差分析、因素分析和一些非参数检验，包括χ2检验、Kolmogorov-Sminov 检验检验等。

在动态输出的定量比较方面，用相关系数和相似性系数进行验证。

4.5系统性能比较

4.5.1两系统性能比较

两系统性能比较的基本思想是建立差值的置信区间，即对每一个系统分别独立的运行n 次，各自得到同一性能的n 个样本值，然后建立对应样本差值的置信区间。

设系统()i i =1,2的n 个样本为123,,,...i i i in X X X X ，()(,)i ij u E X j 1,2,n,i =1,2== 为系统的性能期望值，则 12u u ε=-的置信区间可采用如下方法得到：

令(,)j 1j 2j Z X X j 1,2,n -== ，则j Z 为独立同分布的随机变量，()j E Z ε=。由1()/n

j j Z n Z n ==∑，2211()(())1n j j S

n Z Z n n ==--∑

设置信水平为α，则 ε近似100(1)%α-

的置信区间为：1,1/()n Z n t α--±如果j Z 是正态分布的随机变量，则该置信区间是准确的，即以1α-的概率包含ε，否

则根据中心极限定理，当n 足够大时，该区间包含ε的概率趋近1α-。

4.5.2多系统性能比较

实际仿真时可能会产生多种方案（如K 种，2K >）的仿真结果，需要比较这K 种结果的优劣。多系统择优本质上是参数优化问题。离散事件系统参数优化是一个非常困难的问题，到目前为止仍然未能得到很好的解决，特别是多参数的优化问题，原因在与离散事件系统的随机性。

当方案数较少时可采用Bonferroni 法和“两阶段抽样”法等方法。

5 物流系统仿真软件

5.1仿真软件的发展与应用概括

随着物流仿真在我国物流行业中的发展，物流仿真技术及软件实现的重要性日益突出。物流软件的开发起源于20世纪80年代，现阶段常用的物流仿真软件主要来自美国，

也有部分仿真软件来自欧洲。物流仿真软件是对商业物流进行建模、分析、可视化控制的强大工具，可以帮助企业规划和实施可靠的物流和制造解决方案，减少投资风险、减低运营成本，同时也是培训人员的有力手段。使用物流仿真软件一个最大的优点是，不需实际安装设备，不需实际实施方案即可验证设备的导入效果和比较各种方案的优劣。在工程建设或设备配置的计划阶段发现和解决问题，因此，它对降低整个物流投资成本起到不可缺少的作用 [6]。

物流仿真软件在很多发达国家发展很快，一些大型的国际企业，甚至当地的中小型企业都已经采用了相应的仿真软件，并在应用中取得了很好的效果和经济效益。在我国，集成化物流规划设计仿真技术的研发目前还处在起步阶段。从2001年开始，山东大学和同济大学开始了相关领城的预研工作，但目前还未见到研发出的实际软件产品。很多企业对于物流仿真软件的特点还不十分了解。仿真软件开发在国内的发展，还需时日。

随着计算机技术和仿真技术的发展，目前有很多物流仿真软件可供选择。物流仿真软件有不同的分类方法。根据软件结构形式，物流仿真软件可分成结构性(Hierarchical) 和分散式 (Discrete Manufacturing) 两大类型。

根据动画表现形式，可分为2D类（如：ARENA、eM-Plant、WITNESS、EXTEND）和

3D类（Flexsim、AutoMod、RaLC、WITNESS），2D是指动画表现形式为二维平面形式，

3D是指动画表现形式为三维立体形式。大多数 3D类仿真软件也能在2D形式下表现，例如Flexsim，建模可在2D环境下进行，在2D环境下的建模过程中，自动生成了3D 模型，建立3D模型不需另外花费时间。有些2D类仿真软件通过其它的工具辅助也可表现为3D形式，比如EXTEND、WITNESS。根据建模方法，物流仿真软件可分为部件固定类（如：ARENA、WITNESS、EXTEND、AutoMod、RaLC等）和部件开放类（如：Flexsim、eM-Plant等）。本质上，物流仿真软件的建模方法大同小异，都是通过组合预先准备好的部件来建模。其中用户不能够定制部件的软件为部件固定类，用户能够定制部件的软件为部件开放类。部件开放类的仿真软件更具有通用性和扩展性，由于用户定制的部件可被其它用户利用，部件库将会越来越大，从而加快建模速度。

根据仿真软件的来源，可分为普适性类和物流专业类。普适性类仿真软件指该软件不但可以用于物流仿真，而且可以应用到其他行业，EXTEND仿真软件既可用于政府流程、公共事业管理、认知建模、和环境保护等仿真模拟，也可以用于工厂设计和布局、供应链管理、物流、生产制造、运营管理等物流行业应用。而专业物流仿真软件则专门针对物流行业应用开发，如Flexsim和Automod。

随着技术的发展进步，物流仿真软件的性能也得到不断的完善和提升。其发展趋势主要体现在以下个方面：一是动画功能强化趋势。随着计算机处理速度的提高，各仿真软件制造商都在不断提高模型的动画表演功能。特别是20世纪90年代后研制的仿真软件，更是将现代的图像处理技术融入到了仿真模型中，可直接将大众化的3D 图形文件（如*.3DS、*.VRML、*.DXF和 *.STL）调到模型中，进行更直观的3D动画表演。二是附加优化功能的趋势。供需链管理目前正朝着优化和协同两个方向发展，由此带动了供

需链系统建模技术的日益完善。建模手段和模型的求解方法愈加丰富，引入了各种新的和改进的优化技术。仿真不是优化工具，它是对提出的方案进行评估的工具。但是仿真和优化相结合的情况越来越多。在仿真系统中，可以利用优化功能求出其最佳的参数或逻辑。应用于仿真软件中的优化工具有OptQuest，许多仿真软件把OptQuest作为可选项，但也有个别的仿真软件（如Flexsim）将OptQuest同梱于软件之中。三是与其他工具（系统）的连接趋势。最新的仿真软件可与ERP系统、仓库管理系统、实时数据管理系统等相连接。在ERP系统、仓库管理系统、实时数据管理系统中设置若干个数据采集点，这些数据实时地提供给仿真系统，达到实时仿真的效果。四是网络化趋势 [7]。随着物流供需链的发展，使得物理上供应链的分布越来越分散，越来越网络化，这使得仿真建模不能仅仅局限在定点，静态的方式下，需要网络化的发展，Internet条件下的供需链建模和仿真的研究己经迫在眉睫。

随着计算机技术的发展和新的建模方法、建模手段的产生，物流仿真软件也将逐渐完善并更广泛地应用到物流系统设计、规划当中，取得更多的成果。

5.2物流仿真软件介绍

随着软件工程、计算机仿真技术、人工智能及虚拟现实等信息技术的发展，仿真软件业日益丰富和趋于完善。下面介绍一些比较常见的物流仿真软件。

5.2.1 Flexsim仿真软件

5.2.1.1简介

Flexsim是由美国的Flexsim Software Production公司出品的一款商业化离散事件系统仿真软件。Flexsim是目前最新的采用了VR技术的三维仿真软件，不仅带有强大的数据统计分析功能，还有强大的三维显示功能 [9]。

它的实际应用非常广泛，主要适用于：

（1）服务问题

客户至上是当今商家最为重要的准则，但是企业的运作还必须考虑成本。满足客户服务和降低服务成本这两个相互矛盾的目标往往使人们无所适从。为了寻求最佳的解决方案，可以考虑运用系统仿真技术。通过系统仿真建立客户服务模型，然后为系统制定各种不同的服务水平和成本指标，运行仿真模型比较不同指标的输出，从中找到最佳方案。

（2）制造问题

制造过程最为关注的是，要在恰当的时间制造出恰当的产品，同时又要力求成本最低。这三个目标之间同样是相互矛盾的。为了解决这一难题，也可以运用系统仿真的方法，通过建立制造系统的模型，运行不同参数下的各种系统方案，进行比较。

（3）物流问题

现代物流要求在规定时间内把适当的产品送至指定的地点，同时尽可能降低运送成本。这也是一个复杂的多目标系统问题，需要通过系统仿真来分析解决。

归结起来，凡是属于排队系统问题、库存系统问题和网络系统问题的都可以用Flexsim通过建模仿真来进行分析解决。Flexsim所研究的对象多是复杂的多目标系统。Flexsim将众多目标的不同参数组合的运行结果输出后供分析者比较，选取较优的参数组合。由于Flexsim提供了逼真图形动画显示、完整的运作绩效报告，因此可以在比较短的时间内对各种方案的优劣进行比较，同时对预选的各种方案进行评估。

5.2.1.2 Flexsim仿真模型基本组成

（1）Objects实体

Flexsim实体包括资源类实体（Fixed Resource）、执行类实体（Task Executer）、网络类实体（Node）、图示类实体（Visual Object）。

资源类实体：资源类对象一般是仿真模型中的主干对象，此类对象决定了模型的流程。

执行类实体：执行类对象可从固定资源对象中获取并执行任务。一个执行类对象可以向其他执行类对象指派任务，或者管理模型中所有的执行类对象。

网络类实体：网络类对象一般用来设定Task Executer对象的行动路线。

图示类实体：图示类对象可用在仿真模型中显示各种信息、标识、图片或图表等。

临时实体：临时实体是那些在模型系统中移到通过的实体。临时实体可以代表零件、托盘、组装部件、纸张、集装箱、人、电话呼叫、订单，或任何移动通过你正在仿真的过程的对象。临时实体可以被加工，也可以被物料运输资源携带通过系统。在Flexsim 中，临时实体产生于一个发生器实体。一旦临时实体从模型系统中通过，它们就被送至吸收器实体。图5.1是Flexsim提供的基本对象。

（2）Connection实体

Flexsim中通过对象之间的连接定义仿真模型的流程，模型中对象之间是通过端口来连接的，每个对象通过端口与其它对象进行通信。每个Flexsim的对象都可有多个端口，没有数量限制。端口可分为输入端口、输出端口和中心端口三种类型。

输入端口（input ports）：用于完成资源类实体之间的连接。

输出端口（output ports）：用于完成资源类实体之间的连接。

中间端口（center ports）：用于完成执行类实体与资源类实体之间的连接。

（3）Methods方法集

每个对象都具有不同的功能，这些功能确定对象的运行方式，这些不同的功能在Flexsim称为方法，方法集是完成一项任务的一系列规则集。Flexsim采用一系列方法集来完成所建模型的作业。

Arrival Method：决定迁移实体的产生和到达模式。

Trigger Method：确定迁移实体的流动的信息内容，信息传递目标对象和传递时间等。

Flow Method：决定迁移实体的流向、流动方式和流动时间。

Navigation Method：决定3D视图的导航以及空间飞行模式。

Flow Item Bin Method ：定义迁移实体的属性。

Task Executer Move Method ：决定迁移实体如何从一个固定资源流向另一固定资源。 Flexsim O bject

Fixed R esource N etw orkN ode

N avigator Task Executer Separator C om biner Processor R eservior

R ack

C onveyor

Sink

Q ueue Source A SR Svehicle

N etw orkN avigator

C raneN avigator

C rane

O perator

Transporter

Q ueue D ispatcher

图5.1 Flexsim 提供的基本对象

5.2.1.3 Flexsim 仿真平台建模特点

本章仿真建模所使用的仿真建模平台Flexsim ，是一种应用于建模、仿真以及实现业务流程可视化的、面向对象的离散事件通用仿真平台软件。作为一种三维可视化仿真软件包，Flexsim 具有如下特点：

（1）面向对象

Flexsim 应用深层开发对象，这些对象代表着一定的活动和排序过程。要想利用模板里的某个对象，只需要用鼠标把该对象从库里拖出来放在模型视窗即可。每一个对象都有一个坐标、速度，旋转以及一个动态行为。对象可以创建、删除，而且可以彼此嵌套移动，它们都有自己的功能或继承来自其他对象的功能。这些对象的参数可以把任何制造业、物料处理和业务流程的快速、轻易、高效建模的主要特征描述出来。

Flexsim 中的对象参数可以表示几乎所有存在的实物对象。像机器、操作员、传送带、叉车、仓库、交通灯、储罐、箱子、托盘、集装箱等等都可以用Flexsim 中的模型表示，同时数据信息也可以轻松地用Flexsim 丰富的模型库表示出来。

Flexsim 也允许用户建立自己的模拟对象，用户可以自行建立自己特殊的对象，一旦建立完成，其他用户便可以共享这些对象而无需重新建立。

（2）层次结构

运用Flexsim所建立的仿真模型具有层次结构。在组建客户对象的时候，每一组件都使用继承的方法，在建模中使用继承结构可以有效地节省开发时间，建模时可以充分利用Microsoft Visual C++的层次体系特性。

（3）可重用性

由于Flexsim中的对象都是开放的，因此这些对象可以在不同的用户、库和模型之间进行交换，可以在对象中根据自己的想法改变已经存在的代码，删除不需要的代码，甚至还可以创建全新的对象。不论是已设定的还是新创建的对象都可以放入库中，而且可以应用在别的模型中。由于对象的高度可自定义性，可以大大提高建模的速度。当用户自定义的对象加入库中时，就可以非常方便的在别的模型中使用该对象。可定制化和可重用性可以显著扩展对象和模型的生命周期。

（4）可视化

Flexsim的虚拟现实动画以及模型浏览窗口可以把所有实时的虚拟现实图形整合在模型输出窗口。其内置的虚拟现实浏览窗口，可以添加光源、雾以及虚拟现实立体技术。为方便实际演示还可定义“Fly-Through"（三维视角的空间路径）可以将不同视角的模型运行状态实时显示出来，并且可以通过内置的AVI录制器快速生成AVI文件来记录仿真过程。

5.2.1.4 Flexsim仿真建模的基本步骤

Flexsim仿真建模的基本步骤为五大步：

（1）设置布局：根据建模前设计好的物理系统，将对象从“对象库”中拖到仿真视图窗口中的适当位置。

（2）定义“流”：根据对象之间的逻辑关系，连接相应的端口，构建仿真模型的逻辑流程。

（3）参数设定：根据每个对象所要描述的物理系统的特征，设定对象的参数。

（4）运行模型：先编译模型，然后重新设置并运行此模型。

（5）仿真结果分析：Flexsim是一个实时的仿真软件，在仿真过程中，用户可以对每个对象进行操作，检测其当前的状态。

5.2.2 RaLC（乐龙）仿真软件

RaLC系列仿真软件是由日本人工智能服务株式会社独立开发的拥有自主知识产权的物流仿真软件，上海乐龙人工智能软件有限公司为其在华独资子公司。RaLC系列仿真软件，集现代物流技术、人工智能、3D图像、数据处理和计算机仿真等技术为一体，专门服务于物流行业和工业工程领域，处于国际领先水平。其主要功能与特点如下 [9]。

（1）建模简单直观。RaLC系列仿真软件完全中文化界面，点击按钮即可在三维立体画面上显示出的对象物体，通过对这些对象物体的配置来进行设计，对各个对象物体的形状和规格，即使在仿真执行中也很容易可设置其属性，可以非常直观且简单的建模。使用的时候，不需要复杂的知识。由于仿真结果以动作日志形式排出，所以可以自由进行分析。作为简单的建模操作与三维立体动画模型，是破例的低价格，独一无二的高性

价比（Cost Performance）。作为软件包其魅力十足，将系统仿真领域的应用纳入视野，提供解决方案服务。这一点则是其最大的优点。

（2）个性化服务。RaLC系列仿真软件可对每一个用户的个性化需求提供个性化服务。用户独创性机器设备可以与模型整合，人工作业功能的作业管理器也独具特色，如，对于“分拣、验货、包装、搬运”等一系列作业，用户既可以让多数人来分担，又可以使工人互相协助，或设定作业优先度等。仅仅在选用内设菜单选项即可简单完成这些复杂的作业运行，不需要任何复杂编程，且附带有能自动生成最短行进路径的智能化功能，比如，只要给出存货位置数据和分拣指令，作业员就会走向指令产品的放置位置去拣货。即使货位数据当场发生变化，作业员也能立即去适应，当布局和货位每发生变化时，行走路径的设置上不必花费太多时间就能极其简单地进行多方面的验证。基于此功能，也可以在没有传送带和自动立体仓库等机器设备的平置型仓库的人员模拟操作中灵活使用，效果很好。

（3）交互性好。RaLC系列仿真软件是专业面向物流的3D动画仿真软件系统，利用RaLC可以把现有的或正在规划中的物流配送中心或工厂在计算机系统中建成虚拟的3D 动画模型，以实现一种以3D动画为载体，集作业人员、搬运设备、货物、控制系统、数据信息合为一体的系统仿真平台，3D动画模型具体、形象、生动，可非常真实地表现整个物流系统，为物流中心的规划建设和改善提供有效的可视化手段。由于软件采用视窗操作、功能模块直接拖放使用，对使用者的计算机能力要求不太高，在短时间内就可熟练掌握。

总之，RaLC系列仿真软件采取模块化设计理念，注重数据分析，提供直观结果，以创造利润和产业化为根本目标，具有易学易用、快速建模、专业实用、性价比高等特点。

5.2.3 eM-Plant仿真软件

eM-Plant(原名SIMPLE++)是美国Tecnomatix公司一个生产过程仿真软件系统，可以对各种规模的工厂和生产线，包括大规模的跨国企业，建模、仿真和优化生产系统，分析和优化生产布局、资源利用率、产能和效率、物流和供需链，以便于承接不同大小的订单与混和产品的生产 [9]。

在规划阶段可通过eM-Plant分析全厂之设施规划方案选择、设备投资评估、暂存区、生产线平衡、瓶颈分析、派工模拟及产能分析模拟及企业再造等模拟分析。基本上与Witness和Factor/AIM一样，同样属于平面离散系统生产线仿真器。eM-Plant具有周边的机器人仿真器群，可与 CAD、CAPE、ERP、DB等软件之间实时通信。与周边的机器人仿真器群之间有强有力的关联，面向大型制造业领域的仿真群中，和Delmia公司实力相当。其主要目的是整体系统的优化等，主要与周边系统联合起来灵活使用。但是价格昂贵，从周边工具群的联合中脱离出来单独使用时，缺乏魅力。

eM-Plant使用面向对象的技术和可以自定义的目标库来创建具有良好结构的层次化仿真模型，这种模型包括供应链、生产资源、控制策略、生产过程、商务过程。用户通过扩展的分析工具、统计数据和图表来评估不同的解决方案并在生产计划的早期阶段

做出迅速而可靠的决策。

主要特点：可裁剪工厂模块；与CAD、CAPE、ERP和数据库系统实时通讯和集成；客户化用户接口；使用遗传算法(genetic algorithms)对系统参数进行自动优化；适合于专用加工应用如白车身车间、喷漆车间、工作车间的应用对象库；在面向对象的用户环境中建立、更新和维护模型；可重复使用的工程模型等。

5.2.4 Witness仿真软件

Witness是英国Lanner集团（Lanner Group）集数十年系统witness仿真经验开发出的面向工业系统、商业系统流程的动态系统建模，是世界上在该领域上的的主流witness仿真软件，也是当今世界上可视化交互型仿真软件中的佼佼者，主要是针对离散事件系统。Witness仿真技术作为一门独立的学科已经有50多年的历史，它不仅用于航天、航空、各种武器系统的研制部门，而且已经广泛应用于电力、交通运输、通信、化工、核能各个领域。特别是，近20年来，随着系统工程与科学的迅速发展，witness 仿真技术已从传统的工程领域扩展到非工程领域，因而在社会经济系统、环境生态系统、能源系统、生物医学系统、教育训练系统也得到了广泛的应用。witness仿真技术正是从其广泛的应用中获得了日益强大的生命力，而witness仿真技术的的发展反过来使其得到越来越广泛的应用 [9]。

在系统的规划、设计、运行、分析及改造的各个阶段，witness仿真技术都可以发挥重要作用。随着人类所研究的对象规模日益庞大，结构日益复杂，仅仅依靠人的经验及传统的技术难于满足越来越高的要求。基于现代计算机及其网络的witness仿真技术，不但能提高效率，缩短研究开发周期，减少训练时间，不受环境及气候限制，而且对保证安全、节约开支、提高质量尤其具有突出的功效。

witness的应用范围非常广泛，如物流、汽车工业、化学工业、电子、航空、工程、食物、造纸、银行及金融、政府和交通等。无论在制造业或服务业，都可以使用该witness 仿真平台建立自己流程的witness仿真模型，witness仿真模型是工厂或流程的真实表示，基于此的witness仿真试验可以较准确的进行工厂或流程的行为预测。witness仿真提供给用户基于决策的更大的幅度和深度的信息，它不仅仅是一个优化的工具。它能处理复杂的大的系统，即使是整个工厂。另外，witness仿真通过快速改变模型逻辑和数据支持灵敏度分析。

Witness操作简单，在低配置计算机上也完全可以灵活使用，是生产线仿真器的老字号，其完备的基本仿真功能和处理优势，一直是大家所公认的。作为可选项，还具备了三维立体显示功能（VR)，扩大了其适用范围，不过三维立体显示功能是后来添加的可选项，所以不适合模型从大致轮廓的概念设计开始依次建构下去的动态过程中使用。

Witness的功能包括投资项目评估、现有设备改进、参数变化管理等，模型可分阶段建立，而且在模型运行时可随时改变。Witness仿真软件功能简介如下。

（1）工业（商业）系统流程的动态建模与运行witness仿真。Witness软件提供了大量的描述工业系统的模型元素，如生产线上的加工中心，传送设备、缓冲存贮装置等，

以及逻辑控制元素，如流程的倒班机制，事件发生的时间序列，统计分布等，用户可方便的使用这些模型元素建立起工业系统的运行的逻辑描述。通过其内置的witness仿真引擎，可快速的进行模型的运行witness仿真，展示流程的运行规律。进一步，在整个建模与witness仿真过程中，用户可根据不通阶段的witness仿真结果，随时的修改系统模型，如添加和删除必要的模型元素，动态的提高模型的精度。可方便的设计与测试新设计的工厂和流程方案，平衡服务与花费，简化换班模式，评测可选的设计方案。

（2）流程的witness仿真动态演示。Witness仿真软件提供了直观的流程运行的动态的动画展示，使用户清楚和直观地了解系统的运行过程，通过其Fastbuild功能，可快速生成系统模型元素的三维立体表示，可展示系统模型在三维空间的运行效果。

（3）流程环节的灵敏度分析。Witness软件内置强大的仿真引擎，及模型元素运行状态的多种表示方法，如饼图，柱图等，可使用户实时的看到系统模型各个部分的运行状态，如忙闲等，清楚地展示出流程中的拥堵环节，找出问题所在，为系统的优化设计提供重要的依据。

（4）方便的图形界面操作功能，如多窗口显示，‘Drag & drop’便捷的拖拉建模方法，多种witness仿真结果的报表及图示。

（5）强大的建模功能模组，层次建模策略，可定制的模型组件库。Witness提供的系统建模元素主要有：属性元素（Attributes），缓冲与库存元素(Buffer)，运送设备元素(Carrier),传送设备元素（Conveyors）,描述时间发生规律的统计分布元素（Distributors）等三十多个。进一步，Witness还允许用户定制自己领域独特的建模元素。

（6）Witness软件是采用面向对象的建模机制，为了是用户更方便和细致的建立和描述自己的系统模型和模型的行为，提供了丰富的模型运行规则和属性描述函数库。Witness仿真软件提供了一千多个描述模型运行规则和属性描述函数，其中包括系统公用的函数，与建模元素行为有关的规则与属性函数，与witness仿真时间触发特性相关的函数等。考虑到用户领域问题的独特性，Witness还专门提供了用户自定义函数的描述功能，使得用户可方便的定制自己的系统。

（7）由于用户的流程数据往往存储在数据库或其他文件系统中，为了能方便的引用这些数据，Witness仿真软件,提供了与其他系统相集成的功能，如直接读写excel 表，与ODBC数据库驱动相连接，输入描述建模元素外观特征的多种CAD图形格式文件如： jpg, gif, wmf, dxf, bmp等。

（8）与FactoryCAD系统的集成。在FcatoryCAD中以SDX（Simulation Data eXchange）的文件格式输出系统工艺流程的属性数据，如加工中心的加工循环时间，物料搬运设备的使用效率经济性指标等。WITNESS 的SDX功能可使用户从FactoryCAD系统里输出的信息的转化为Witnesswitness仿真模型。包括在Witness里自动建立布局图表，使用这些数据建立Witness 路径选择，选项包括部件类型图标的设置，机床类型和传送带表示和改变颜色、缩放比例、改变位置和许多其它的等，这个重要的预设置也

允许一套自动报告选项位置被定义。因此，从SDX文件，一个完整的工作模型被建立。

使用Witness平台的收益：评估装备与流程设计的多种可能性；提高工厂与资源的运行效率；减少库存；缩短产品上市时间；提高生产线产量；优化资本投资。

在一个小的增长阶段内，模型能被建立和测试，大大简化了模型构造，提供了识别逻辑错误的能力，使得模型更可靠。在运行时，模型能在任何时候改变，更改能被立即合并，引导更快速地建立模型。

5.2.5 SIMAnimation仿真软件

SIMAnimation是美国3i公司设计开发的集成化物流仿真软件。SIMAnimation使用的是先进的基于图像的仿真语言，这种语言可以简化仿真模型的创建。由于采用OOP编程方法，仿真系统可以非常简单地创建模型。许多的先进软件工具都合成为一种语言，包括布局编辑器，完全的二维和三维的动画，曲线拟合，路线优化软件，试验编辑器和完整的用户报表编辑器 [9]。同时仿真模型还包括丰富的交互特点，允许使用者去改变参数输入，其目的是通过模拟实际生产情况及市场波动对系统造成的冲击，从而避免了在理想化状态下系统设计所无法预料的各种因素，对系统的堵塞有着形象和直观的解决方案 [9]。

SIMAnimation可以处理系统物理元素和逻辑元素，这一点不同于其他的仿真系统。SIMAnimation提供先进的设计允许用户仿真复杂的运动，像动力学和速度、机器人、车床、传输通道、特殊空间中显示，包括传输、旋转、有形物体、视角和不断运动视觉。在算法上，SIMAnimaiton在保证出库有限的情况下，按路径最短原则进行自动定位和设计路经，实现多回路运输。

SIMAnimation使用OpenGL三维建模技术，集三维实体光照、材质视点变换、漫游于一体，提供真正的三维动画和虚拟的现实世界，使仿真模型更加容易理解。同时使管理、生产、工程人员的意见交流更加容易。

SIMAnimation使用Petri网模型技术，包含两个程序：建模部分是针对于物理和逻辑模型。在用户定义物理和逻辑模型之后，就可以编辑成为一个可执行模型，在这个模型中仿真和动画同时运行，并且运行非常快，实现了完全交互化，而且可以随时停止来观察统计和模型状态。

5.2.6 ShowFlow仿真软件

ShowFlow仿真软件是由荷兰Incontrol Simulation Software公司开发的，可为制造业和物流业提供建模、仿真、动画和统计分析工具。ShowFlow可以提供生产系统的生产量，确定瓶颈位置，估测提前期和报告资源利用率。ShowFlow还可以被用来支持投资决定，校验制造系统设计的合理性，通过对不同的制造策略进行仿真实验来找出最优解。

ShowFlow主要包括几大模块 [9]：建模、仿真、统计、分析、动画和文档输出。

（1）建模：可以定义队列，缓冲器，等待区域，操作任务，运输工具，输送机，AGV，立体化仓库，自动存取设备，路径等基本元素的标准属性和特殊属性。

（2）仿真：采用优化的仿真运算法则技术(OSAT)，固定的或变化的时间仿真运行，

快递员配送路线优化模型

快递员配送路线优化模型摘要如今，随着网上购物的流行，快递物流行业在面临机遇的同时也需要不断迎接新的挑战。如何能够提高物流公司的配送效率并降低配送过程中的成本，已成为急需我们解决的一个问题。下面，本文将针对某公司的一名配送员在配送货物过程中遇到的三个问题进行讨论及解答。对于问题一，由于快递员的平均速度及在各配送点停留的时间已知，故可将最短时间转换为最短路程。在此首先通过Floyd求最短路的算法，利用Matlab 程序将仓库点和所有配送点间两两的最短距离求解出来，将出发点与配送点结合起来构造完备加权图，由完备加权图确定初始H圈，列出该初始H圈加点序的距离矩阵，然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转，可以求得近似最优解的距离矩阵，从而确定近似的最佳哈密尔顿圈，即最佳配送方案。对于问题二，依旧可以将时间问题转化为距离问题。利用问题一中所建立的模型，加入一个新的时间限制条件，即可求解出满足条件的最佳路线。对于问题三，送货员因为快件载重和体积的限制，至少需要三次才能将快件送达。所以需要对100件快件分区，即将50个配送点分成三组。利用距离矩阵寻找两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离的三个点，以此三点为基点按照准则划分配送点。关键字：Floyd算法距离矩阵哈密尔顿圈二边逐次修正法矩阵翻转

问题重述某公司现有一配送员，，从配送仓库出发，要将100件快件送到其负责的50个配送点。现在各配送点及仓库坐标已知，货物信息、配送员所承载重物的最大体积和重量、配送员行驶的平均速度已知。问题一：配送员将前30号快件送到并返回，设计最佳的配送方案，使得路程最短。问题二：该派送员从上午8：00开始配送，要求前30号快件在指定时间前送到，设计最佳的配送方案。问题三：不考虑所有快件送达的时间限制，现将100件快件全部送到并返回。设计最佳的配送方案。配送员受快件重量和体积的限制，需中途返回取快件，不考虑休息时间。符号说明 D：n个矩阵 n V：各个顶点的集合 E：各边的集合 e：每一条边 ij w:边的权 ()e G：加权无向图 , v v：定点 i j C：哈密尔顿圈 () f V：最佳哈密尔顿圈 i

仓库物流仿真实验心得体会

竭诚为您提供优质文档/双击可除仓库物流仿真实验心得体会篇一：物流仿真试验心得报告物流仿真试验心得报告（邱碧云09物流二班20xx1040213）这次实习是通过软件模拟进行的物流试验,以模拟仿真代替实际操作过程. 一.实习目的这次试验的目的是我们参与物流软件系统在电脑上的操作,加深对物流流程的了解和掌握,通过理论和实践相结合,培养我们的创新能力,实际操作能力,为步入社会和工作打下扎实的基础.通过乐龙软件,结合实际情况,了解物流中心模型构造,加深对课本理论知识的认识.通过实验实习,切入了解大型企业产品在生产过程中,流水线操作的过程演示和了解,为以后进入企业,在生产流程这一块,对产品分类装卸程序运行和设计打下基础. 通过物流仿真实验实习,我么了解到,物流仿真技术是借助计算机技术、网络技术和数学手段，采用虚拟现实方法，对物流系统进行实际模仿的一项应用技术。随着物流系统变

得越来越复杂并且内部关联性越来越强，仿真技术日益成为其研究的重要手段。运用计算机仿真技术对现有的生产物流系统的优化或新生产物流系统的设计，不仅可以避免建立物理试验模拟系统的投资，减少设计成本，而且可以通过计算机技术进行精确计算和验证分析，提高系统方案的可行性。根据物流中心的工艺设备参数和工艺流程建立起来的计算机仿真系统，可以形成直观立体的三维仿真动画，提供生产系统的生产量，确定瓶颈位置，报告资源利用率。还可以被用来支持投资决定，校验物流系统设计的合理性，通过对不同的物流策略进行仿真实验来找出最优解。仿真运行结束后可根据统计数据生成仿真报告，显示各个物流设备的利用率、空闲率、阻塞率等数据。最后根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判断，做出科学决策。同时物流仿真可以降低整个物流投资成本。通过指导书,我们知道目前几个应用较多的大型仿真软件有automod、witness、arena、Flexsim、em-plant、simanimation、showFlow、Ralc等专业仿真软件。我们主要学习了乐龙软件的操作和应用. 二.这次实验实习,我们接触了五个实验,分别是: 1.通过型物流中心（logisticscenter）的模型构筑其目的是本章通过“通过型物流中心”的例子来学习利用部件生成器、传送带（直线、分流、弯曲）、部件消灭器、

物流系统建模与仿真课程设计

课程设计物流系统建模与仿真专业年级2011级物流工程指导教师张莹莹小组成员重庆大学自动化学院物流工程系 2014年9 月12 日

课程设计指导教师评定成绩表项目分值优秀 (100>x≥90) 良好 (90>x≥80) 中等 (80>x≥ 70) 及格 (70>x≥60) 不及格 (x<60) 评分参考标准参考标准参考标准参考标准参考标准学习态度15 学习态度认真，科学作风严谨，严格保证设计时间并按任务书中规定的进度开展各项工作学习态度比较认真，科学作风良好，能按期圆满完成任务书规定的任务学习态度尚好，遵守组织纪律，基本保证设计时间，按期完成各项工作学习态度尚可，能遵守组织纪律，能按期完成任务学习马虎，纪律涣散，工作作风不严谨,不能保证设计时间和进度技术水平与实际能力25 设计合理、理论分析与计算正确，实验数据准确，有很强的实际动手能力、经济分析能力和计算机应用能力，文献查阅能力强、引用合理、调查调研非常合理、可信设计合理、理论分析与计算正确，实验数据比较准确，有较强的实际动手能力、经济分析能力和计算机应用能力，文献引用、调查调研比较合理、可信设计合理，理论分析与计算基本正确，实验数据比较准确，有一定的实际动手能力，主要文献引用、调查调研比较可信设计基本合理，理论分析与计算无大错，实验数据无大错设计不合理，理论分析与计算有原则错误，实验数据不可靠，实际动手能力差，文献引用、调查调研有较大的问题创新10 有重大改进或独特见解，有一定实用价值有较大改进或新颖的见解，实用性尚可有一定改进或新的见解有一定见解观念陈旧论文(计算书、图纸)撰写质量50 结构严谨，逻辑性强，层次清晰，语言准确，文字流畅，完全符合规范化要求，书写工整或用计算机打印成文；图纸非常工整、清晰结构合理，符合逻辑，文章层次分明，语言准确，文字流畅，符合规范化要求，书写工整或用计算机打印成文；图纸工整、清晰结构合理，层次较为分明，文理通顺，基本达到规范化要求，书写比较工整；图纸比较工整、清晰结构基本合理，逻辑基本清楚，文字尚通顺，勉强达到规范化要求；图纸比较工整内容空泛，结构混乱，文字表达不清，错别字较多，达不到规范化要求；图纸不工整或不清晰指导教师评定成绩：

数学建模--物流配送中心选址模型

物流配送中心选址模型姓名：莫米菊学号：200900709044 班级：物流管理092班摘要：在现代物流网络中，配送中心不仅执行一般的物流职能，而且越来越多地执行指挥调度、信息处理、作业优化等神经中枢的职能，是整个物流网络的灵魂所在。因此，发展现代化配送中心是现代物流业的发展方向。文章首先使用重心法计算出较为合适的备选地，再考虑到各项配送中心选址的固定成本和可变成本，从而使配送中心选址更加优化和符合实际。关键词：物流选址；选址；重心法；优化模型； 1．背景介绍 1．1 研究主题如下表中，有四个零售点的坐标和物资需求量，计算并确定物流节点的位置。 1.2 前人研究进展 1.2.1国内外的研究现状：国外对物流配送选址问题的研究已有60余年的历史，对各种类型物

流配送中心的选址问题在理论和实践方面都取得了令人注目的成就，形成了多种可行的模型和方法。归纳起来，这些配送中心选址方法可分为三类：（1）应用连续型模型选择地点；（2）应用离散型模型选择地点；（3）应用德尔菲（Delphi）专家咨询法选择地点。第一类是以重心法为代表，认为物流中心的地点可以在平面取任意点，物流配送中心设置在重心点时，货物运送到个需求点的距离将最短。这种方法通常只是考虑运输成本对配送中心选址的影响，而运输成本一般是运输需求量、距离以及时间的函数，所以解析方法根据距离、需求量、时间或三者的结合，通过坐标上显示，以配送中心位置为因变量，用代数方法来求解配送中心的坐标。解析方法考虑影响因素较少，模型简单，主要适用于单个配送中心选址问题。解析方法的优点在于计算简单，数据容易搜集，易于理解。由于通常不需要对物流系统进行整体评估，所以在单一设施定位时应用解析方法简便易行。第二类方法认为物流中心的各个选址地点是有限的几个场所，最适合的地址只能按照预定的目标从有限个可行点中选取。第二类方法的中心思想则是将专家凭经验、专业知识做出的判断用数值形式表示，从而经过分析后对选址进行决策。国内在物流中心选址方面的研究起步较晚，只有10余年历史，但也有许多学者对其进行了较深入的研究，在理论和实践上都取得了较大的成果。北方交通大学鲁晓春等对配送中心的重心法地址做出了深入的研究，认为原有的重心法存在着问题，并把原有的计算公式用流通费用偏微分方程来取代。

快递员配送路线优化模型(完整资料).doc

【最新整理，下载后即可编辑】快递员配送路线优化模型摘要如今，随着网上购物的流行，快递物流行业在面临机遇的同时也需要不断迎接新的挑战。如何能够提高物流公司的配送效率并降低配送过程中的成本，已成为急需我们解决的一个问题。下面，本文将针对某公司的一名配送员在配送货物过程中遇到的三个问题进行讨论及解答。对于问题一，由于快递员的平均速度及在各配送点停留的时间已知，故可将最短时间转换为最短路程。在此首先通过Floyd 求最短路的算法，利用Matlab程序将仓库点和所有配送点间两两的最短距离求解出来，将出发点与配送点结合起来构造完备加权图，由完备加权图确定初始H圈，列出该初始H圈加点序的距离矩阵，然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转，可以求得近似最优解的距离矩阵，从而确定近似的最佳哈密尔顿圈，即最佳配送方案。对于问题二，依旧可以将时间问题转化为距离问题。利用问题一中所建立的模型，加入一个新的时间限制条件，即可求解出满足条件的最佳路线。对于问题三，送货员因为快件载重和体积的限制，至少需要三次才能将快件送达。所以需要对100件快件分区，即将50个配送点分成三组。利用距离矩阵寻找两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离的三个点，以此三点为基点按照准则划分配送点。

关键字：Floyd算法距离矩阵哈密尔顿圈二边逐次修正法矩阵翻转问题重述某公司现有一配送员，，从配送仓库出发，要将100件快件送到其负责的50个配送点。现在各配送点及仓库坐标已知，货物信息、配送员所承载重物的最大体积和重量、配送员行驶的平均速度已知。问题一：配送员将前30号快件送到并返回，设计最佳的配送方案，使得路程最短。问题二：该派送员从上午8：00开始配送，要求前30号快件在指定时间前送到，设计最佳的配送方案。问题三：不考虑所有快件送达的时间限制，现将100件快件全部送到并返回。设计最佳的配送方案。配送员受快件重量和体积的限制，需中途返回取快件，不考虑休息时间。符号说明 D：n个矩阵 n V：各个顶点的集合 E：各边的集合 e：每一条边 ij w:边的权 ()e G：加权无向图 , v v：定点 i j

乐龙仿真软件实验报告2

计信学院上机报告课程名称：配送与配送中心姓名：夏冰山学号：0892110220 指导教师：陈达强班级：物流08乙日期：2010-04-17 一、上机内容及要求：根据实验三仓储型物流中心模型，在乐龙软件种完成模型的建立； 1.根据模型仿真的结果分析瓶颈的所在； 2.改进模型，再次进行模拟；二、完成报告（预备知识、步骤、程序框图、程序、思考等）：建立模型：根据实验三的要求建立模型，如图1所示。模拟条件：时间模式为1：1，其他设备的速度为默认状态。模型瓶颈：在模拟运行6分钟后产生瓶颈。由于装货平台出的机械手臂速度过慢，导致货物在传送带上堵塞，影响入库速度。为此我们依次加快了机械手臂的速度，AS/RS水平和垂直方向的速度，瓶颈随着相应设备速度的调整随之转移。但是由于AS/RS堆垛机的最大速度受限，所以加快速度只能够缓解情况，而不能从根本上解除瓶颈。为此提出解决方案如下： ①如果AS/RS的装货平台和卸货平台在同一侧，将入库申请和出库申请分别排序，第一个出库作业和第一个入库作业组合为一个联合作业任务，从而缩短存取周期、提高存取效率； ②将AS/RS的装货平台和出货平台分设在仓库的两端，合理考虑入库货位和出货货位的位置，使得堆垛机在巷道中的运行路径不重复或者重复线路最短； ③增加AS/RS的入库/出库平台数量。实验感想：模拟后根据直接观察或者通过日志文件的分析得到瓶颈，眼睛直接看到的瓶颈有时未必是真正的问题所在。例如本次实验，瓶颈直接产生在机械手臂，但是进过分析我们知道真正的瓶颈是AS/RS的堆垛机的速度。所以在寻找瓶颈时不要被假象所误导，随之做出无效的改进方案。

仓储物流中心的仿真模型

目录项目概述 (2) 1 课程设计内容 (3) 2.仿真的目标 (3) 3 Flexsim仿真步骤 (4) 3.1 模型建立 (4) 3.2 参数设置 (5) 3.3 模型运行 (8) 3.4 模型优化 (9) 3.5仿真模型运行及结果统计 (10) 4结论 (12)

项目概述随着计算机信息技术的发展，现代企业生产规模的不断扩大和竞争的日益加剧，市场对企业物流系统提出了新的要求，仓储型物流中心系统也越来越受到关注并得到广泛应用，对其运行效率的研究也成为企业关注的焦点。计算机仿真软件能够进行离散系统建模仿真，是仓储物流中心仿真分析的理想选择。根据仓储型物流中心基本组成和作业流程，将仓储型物流中心剖析为入库、存取、出库三个部分。通过模拟仓储物流中心系统，对仓库物流过程进行整体分析。结合各个作业特点，对仿真的总体流程进行研究，找出其瓶颈，并对其进行优化。

1 课程设计内容 ①仓储型物流中心是指将进货的商品临时保存在仓库中，然后根据需要出库的物流中心。以仓储型物流中心的模型为例，学习自动立体仓库、处理器、暂存区、传送带、机器人、运输器等设备来建立模型的方法以及关于这些设备的设定方法。 ②系统描述：具有自动立体仓库的出货传送线的模型。从2处投入口进来的2种商品沿传送带流动，在合流点合流的商品在装货中转站由机器人堆放在货架上。存储在货架的经传送带传输，在卸货中转站由机器人将商品卸下投放到分流线上去。 2.仿真的目标在进行系统仿真时，首先要确定仿真的目标，也就是仿真要解决的问题：然后是系统调研阶段，调研的目的是为了深入了解系统的总体流程、各种建模参数，以便建立系统模型：最后进入实际建模阶段总的说来可以将仿真过程分为三个部分：①系统分析阶段：②仿真模型建立：③仿真结果输出及分析。如图1所示：图1

物流配送最优路径规划

关于交通运输企业物流配送最优路径规划的研究现状、存在问题及前景展望摘要：本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径；从而达到路径、时间最优和费用最优；以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流，运输系统及时性和准确性研究等。关键词：物流配送；最优路径；路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位，称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节，影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化，是物流配送领域的重要研究内容。近年，国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题，进行了大量深入的研究，从早期车辆路径问题研究，到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究，以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面，都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值，为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握，有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨，以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题

数学建模物流配送中心选址模型

物流配送中心选址模型姓名：学号：班级：摘要：在现代络中，配送中心不仅执行一般的职能，而且越来越多地执行指挥调度、信息处理、作业优化等神经中枢的职能，是整个络的灵魂所在。因此，发展现代化配送中心是现代业的发展方向。文章首先使用重心法计算出较为合适的备选地，再考虑到各项配送中心选址的固定成本和可变成本，从而使配送中心选址更加优化和符合实际。关键词：物流选址；选址；重心法；优化模型； 1．背景介绍 1．1 研究主题如下表中，有四个零售点的坐标和物资需求量，计算并确定物流节点的位置。前人研究进展 1.2.1国内外的研究现状：

国外对物流配送选址问题的研究已有60余年的历史，对各种类型物流配送中心的选址问题在理论和实践方面都取得了令人注目的成就，形成了多种可行的模型和方法。归纳起来，这些配送中心选址方法可分为三类：（1）应用连续型模型选择地点；（2）应用离散型模型选择地点；（3）应用德尔菲（Delphi）专家咨询法选择地点。第一类是以重心法为代表，认为物流中心的地点可以在平面取任意点，物流配送中心设置在重心点时，货物运送到个需求点的距离将最短。这种方法通常只是考虑运输成本对配送中心选址的影响，而运输成本一般是运输需求量、距离以及时间的函数，所以解析方法根据距离、需求量、时间或三者的结合，通过坐标上显示，以配送中心位置为因变量，用代数方法来求解配送中心的坐标。解析方法考虑影响因素较少，模型简单，主要适用于单个配送中心选址问题。解析方法的优点在于计算简单，数据容易搜集，易于理解。由于通常不需要对进行整体评估，所以在单一设施定位时应用解析方法简便易行。第二类方法认为物流中心的各个选址地点是有限的几个场所，最适合的地址只能按照预定的目标从有限个可行点中选取。第二类方法的中心思想则是将专家凭经验、专业知识做出的判断用数值形式表示，从而经过分析后对选址进行决策。国内在物流中心选址方面的研究起步较晚，只有10余年历史，但也有许多学者对其进行了较深入的研究，在理论和实践上都取得了较大的成果。北方交通大学鲁晓春等对配送中心的重心法地址做出了深入的研究，认为原有的重心法存在着问题，并把原有的计算公式用流通费用偏微分方程来取代。中国矿业

乐龙软件物流仿真(LCP)实验报告

商学院学生实验报告课程名称：仓储与配送实验学生：专业班级：学生学号：指导教师： 2013 - 2014 学年第 1 学期经济管理实验教学中心制

实验报告书写要求实验报告原则上要求学生手写，要求书写工整。若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。纸一律采用A4的纸。实验报告书写说明实验报告中一至四项容为必填项，包括实验目的和要求；实验环境与条件；实验容；实验报告。各专业可根据学科特点和实验具体要求增加项目。填写注意事项（1）细致观察，及时、准确、如实记录。（2）准确说明，层次清晰。（3）尽量采用专用术语来说明事物。（4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。（5）实验报告中所引用的表格、图片，应设置标注，并提供不少于100字的文字描述。（6）字体选用小四号宋体，设置1.5倍行间距。（7）应独立完成实验报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。实验报告批改说明实验报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。实验报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准根据实验教学大纲由任课教师自行制定。实验报告装订要求实验报告批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实验项目的实验报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实验大纲、二份教务系统打印的成绩登记表、一份考勤表。

一、实验目的和要求目的：通过本实验教学，培养学生的仓储及配送管理技能和应用技能。学生在实验过程中，通过对模拟软件的使用，提高对仓储管理实践的认识，加强对作业仓储过程的了解，体会配送业务流程的运作，掌握企业仓储和配送管理的核心思想和相关业务流程。要求：通过实验要求学生掌握仓储和配送系统中设备的种类、选择依据和操作方法：掌握仓库位编码方法；掌握仓库的入库、出库作业流程；出库作业时间测定和配送车辆等候装车的排队模型寻优；采用路径节约法实现配送路线的优化。二、实验环境与条件微型计算机、《仓储与配送》软件三、实验容 1. 基本课程练习 2. 分组岗位轮换 3. 仓储企业和设施参观

物流系统建模与仿真

现代物流模拟课程设计指导书经济与管理学院 2010.3

目录一课程简介 (3) 二课程目的 (3) 三课程设计方式与要求 (3) 四课程进度安排 (3) 五考核方式与成绩评定 (3) 六课程内容 (4) （一）物流系统概述 (4) （二）物流系统模型概述 (5) （三）物流系统仿真 (6) （四）现代物流模拟实验模块 (7) 模块一：物流节点选址模型与仿真 (7) 模块二：运输配送系统模型与仿真 (9) 模块三：库存控制模型与仿真 (10) 模块四：物流节点设施布局模型与仿真 (11) 七参考教材 (11)

一课程简介《现代物流模拟》为经济管理专业的综合实验课，它通过实战式的仿真情境，将学生置身于企业生产经营活动中，并通过计算机模拟的形式，让学生亲身参与到生产企业的物流与供应链管理活动中，从战略定位，到市场营销活动，到订单活动，到采购与库存决策，到物料供应，到生产与新品研发，到销售与资金运作，从而让学生全面了解企业生产经营活动与物流、供应链管理概况，把握企业成功的关键因素。二课程目的通过课程设计，要求学生能综合运用物流专业知识和技能，解决具体案例情境下的物流问题，训练综合分析问题、解决问题的方法和技巧，提高综合应用能力，提高创造能力和团体合作精神。三课程设计方式与要求 1 学生分组确定各小组成员（每4人构成一个小组），并商量确定课程设计的主题项目，主题项目为现代物流模拟实验的四个模块； 2 各小组根据已选定的主题进行系统建模与设计； 3 课程设计过程中，各小组独立完成，组内成员分工协作； 4 课程设计完成后，各小组成员提交实验报告，并由一名小组代表陈述本小组实验方案（以PPT 形式展示）。四课程进度安排五考核方式与成绩评定授课教师根据学生的学习态度、出勤情况、操作技能、设计质量和实验报告的完成情况等来综合考核学生的实验成绩。评分依据： 1、学生学习态度是否良好

城市物流配送方案优化模型_数学建模

天津大学数学建模选拔赛题目城市物流配送方案优化设计摘要所谓物流配送就是按照用户的货物（商品）订货要求和物流配送计划，在物流配送节点进行存储、分拣、加工和配货等作业后，将配好的货物送交收货人的过程。本文就如何设计该城市的配送方案和增设新的配送网点并划分配送范围展开讨论。第一问中，首先，在设计合理的配送方案时，我们要知道评价一个配送方案的优劣需考虑哪些指标。根据层次分析法所得各指标的权重及各因素之间关系可知：合理的配送方案需要优化货车的调度以及行驶路线。然后，根据该城市的流配送网络路网信息以及客户位置及需求数据信息，用EXCEL 进行数据统计并用matlab绘制物流信息图，在图中可以清晰地看出客户位置密集和稀疏的区域。之后，我们运用雷达图分割法将城市分为20个统筹区（以及100个二级子区域）。接着，我们针对一个二级子区域分析货车行驶的最佳路线。利用聚类分析和精确重心法在二级子区域N1中设置了7个卸货点，该目标区域内的用户都将在该区域的卸货点取货。我们利用图论中的Floyd算法和哈密尔顿圈模型求解往返最短路线问题，得知最短路线为1246753 配送中心配送中心，最短路程为 →→→→→→→→ 84.4332KM，最短运货用时为2.11小时。最后，根据用户位置和需货量，计算出货车数量和车次，并给出了其中一种合理的针对整个城市的货车调度配送方案。第二问中，我们建立了多韦伯模型，通过非线性0-1规划，确定了城市增加的5个

一．问题重述配送是指在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动，即按用户定货要求，在配送中心或其它物流结点进行货物配备，并以最合理方式送交用户。配送是从用户利益出发、按用户要求进行的一种活动，因此，在观念上必须明确“用户第一”，把用户利益作为设计配送方案时首先要考虑的问题。城市的配送系统不但要考虑企业自身和用户的利益，也应从公众利益出发，尽量减少交通拥挤和废物排放。这无疑更增加了配送系统管理的难度，有效解决该问题对于改善城市出行环境和提高企业服务水平具有重要意义。基于以上背景，为某企业设计其配送方案，建立数学模型分析如下问题：（1）假设该公司在整个城区仅有一个配送中心（107.972554615162，26.6060305362822）。附件1中给出了企业顾客位置和需求数据。附件2为配送网络路网信息。由于顾客需求为平均量，为克服需求高峰车辆不够的情况，实际中通常对每辆车的装载量进行限制，实际载货量为规定满载量的70%。司机工作时间为每天8小时。不考虑车辆数量限制，请为企业设计合理的配送方案。（每件产品规格：长：27.5CM，宽：9CM，厚：5CM）。配送用车请参考实际货车规格自己选定。（2）适当增加配送中心数量，能降低配送成本，假设计划增设5个配送中心，请为各配送网点划分配送范围。二、问题背景和问题分析 2.1问题背景所谓物流配送就是按照用户的货物（商品）订货要求和物流配送计划，在物流配送节点（仓库、商店、货物站、物流配送中心等）进行存储、分拣、加工和配货等作业后，将配好的货物送交收货人的过程，城市物流配送是指在城市范围内进行的物流配送业务活动，城市物流配送系统的服务对象归类为：政府、工业、商业、农业、大众客户。城市物流配送已随客户需求变化从“少品种、大批量、少批次、长周期”向“多品种、小批量、多批次、短周期”转变。随着中国城市化进程的进一步加快，不管是从城市经济发展，还是从城市空间结构、城市交通运输布局及城市基础设施建设来考虑，每个城市都面临一个对原有的物流配送系统进行改造、建立新的物流配送系统的问题，这就是城市物流配送系统优化提出的原因。[1] 2.2问题分析对于第一问，为了得到最优的配送方案，我们着重从货车的调度和货车的行走路线进行设计。首先我们需要对城市进行分区，并设计货车在所有区域内进行统筹调度的方法。然后，我们针对某一个小的区域，运用图论的知识，寻找货车运送完全部货物的最短路线，实现用户、社会和公司总体利益的最大化。对于第二问，我们需要找到五个新增配送中心的位置并且划分各个配送网点的配送范围。这是一个典型的多韦伯问题。期间我们不但要注意使得配送中心到用户的距离之和最短。同时也要满足配送中心尽量偏重用户需求量大的地区的要求。

物流乐龙RaLC-Brain仿真软件实验指导书

物流乐龙R a L C-B r a i n仿真软件实验指导书

RaLC‐Ｂrain教程2 上海乐龙人工智能软件有限公司

RaLC-Brain 教程2 －作业员分拣货物模型在本章主使用菜单栏上的作业管理器菜单和作业管理器关联设备菜单中的各种作业管理器、管理批处理设备、设定初始库存设备等构筑模型。此模型中先建立入库部分并确认运行无误后再建立出库部分。 1．模型解说在此模型中，作业员把1层左侧的卡车卸下的货物拿到暂存区装托盘，然后托盘通过电梯被存放到2层货架上(货物进库)。根据需要进行分拣作业后，作业员把货物放到传送带，通过传送带送到1层，然后货物按目的地分别被装载到相应的卡车上（货物出库）。

2．建立模型启动RaLC-Brain3.5，点击新建按钮，使新画面表示出来。 ●模型货物入库部分货物装托盘后通过电梯搬送到2层，存放到相应的货库里。〈入库流程全图〉点击菜单栏的[作业管理器关联设备]中的［入库货品生成器（卡车入库）］，使入库物品生成器表示出来。

打开入库货品生成器的属性窗口，在概要属性里把名称改成〈Berth01〉，单击[OK]按钮。此名称将成为入库XML文件的OrderSubDevice。点击设备栏的［直线传送带］，使直线传送带表示出来。选择直线传送带的弹出菜单中的［逆时针旋转90度旋转］，将其设置于入库物品生成器的左侧。双击入库物品生成器会有红线表示出来，用此红线连接上直线传送带。

从菜单栏的[作业管理器关联设备]菜单选择[暂存区]，使暂存区表示出来。点击[顺时针90度旋转]，使暂存区的白线面向传送带。打开暂存区的属性窗口，在尺寸项目把长度和宽度改成〈1500〉。

物流仿真实验心得体会

物流仿真实验心得体会篇一：物流仿真实验实训报告《物流规划与设计》课程实验报告实验报告题目：仿真实验学院名称：交通与物流学院专业：港口管理班级：港口09-1班姓名：学号：成绩：《物流规划与设计》仿真实验报告一、实验名称物流仿真模拟实习二、实验目的 1、掌握仿真软件Flexsim的操作和应用，熟悉通过软件进行物流仿真建模。 2、记录Flexsim软件仿真模拟的过程，得出仿真的结果。 3、总结Flexsim仿真软件学习过程中的感受和收获。三、实验设备 PC机，Windows XP，Flexsim教学版四、实验步骤实验一 1、从库里拖出一个发生器放到正投影视图中，如图1所示：

图1 2、把其余的实体拖到正投影视图视窗中，如图2所示： 1 / 9 图2 3、连接端口连接过程是：按住“A”键，然后用鼠标左键点击发生器并拖曳到暂存区，再释放鼠标键。拖曳时你将看到一条黄线，释放时变为黑线。图3 4、根据对实体行为特性的要求改变不同实体的参数。我们首先从发生器开始设置，最后到吸收器结束。指定到达速率、设定临时实体类型和颜色、设定暂存区容量、为暂存区指定临时实体流选项、为处理器指定操作时间 5、重置，编译，运行得到如下图所示： 2 / 9 6、保存模型。实验二 1、装载模型1并编译 2、向模型中添加一个分配器和两个操作员 3 / 9 3、连接中间和输入/输出端口 4、xx暂存区临时实体流设置使用操作员

4 / 9 篇二：物流仿真试验心得报告物流仿真试验心得报告（邱碧云 09物流二班 20XX1040213）这次实习是通过软件模拟进行的物流试验,以模拟仿真代替实际操作过程. 一. 实习目的这次试验的目的是我们参与物流软件系统在电脑上的操作,加深对物流流程的了解和掌握,通过理论和实践相结合,培养我们的创新能力,实际操作能力,为步入社会和工作打下扎实的基础.通过乐龙软件,结合实际情况,了解物流中心模型构造,加深对课本理论知识的认识.通过实验实习,切入了解大型企业产品在生产过程中,流水线操作的过程演示和了解,为以后进入企业,在生产流程这一块,对产品分类装卸程序运行和设计打下基础. 通过物流仿真实验实习,我么了解到, 物流仿真技术是借助计算机技术、网络技术和数学手段，采用虚拟现实方法，对物流系统进行实际模仿的一项应用技术。随着物流系统变得越来越复杂并且内部关联性越来越强，仿真技术日益成为其研究的重要手段。运用计算机仿真技术对现有的生产物流系统的优化或新生产物流系统的设计，不仅可以避免建立物理试验模拟系统的投资，减少设计成本，而且可以通过计算

数学建模物流配送中心选址模型

数学建模物流配送中心选址模型文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

上海乐龙仿真实训报告

实训时间：实训地点：实训目的：通过对上海乐龙这个系统软件的操作，让我们在这个过程中清晰的掌握仓库配送中心的运行情况以及修改设备数量、改善各个参数，当然，我们也可以了解这个仿真软件的分类及用途。最后，我们通过观察系统中出现的各种问题结合模型再进行自我完善、创新进而可以提出物流管理软件在物流企业管理中的建议。实训内容：首先，在第一个实训周的五天里面我们主要是适应上海乐龙这个系统软件，了解这个软件的各个方面的信息，进而充分利用掌握到的知识进行操作以及创新。然后，在熟悉完乐龙软件的基本情况后我们就根据教学软件的操作说明进行学习。其中，乐龙教学软件分为五大章，而我们着重学习了前三章，因为前三章是基本操作部分。然而，在刚开始学习第一章的通过型物流中心的模型构筑就有遇到许多的问题。例如:我们要通过例子先学会利用部件生成器、各种传送带、部件消灭器以及作业员、笼车来构筑模型的方法，但是我们必须要先把这些设备的具体位置及形状弄清楚，不然就构筑不出来。当然由于我刚开始没有对这个章节充分了解以至于最后制作出来的模型出现了不能正常运行的状况，还有就是对货物进行分流的时候条码设定出现差错的情况，不过在请教老师和同学后最

后这些问题都得到了有效解决，从而使我对这个进货后不经入库存直接按店铺分类后出货的制作模型有了全新的认识，使我了解了构筑模型的基本设备形状同时也明白了货物通过传送带自动分流到各个作业员处的自动化过程，更加懂得在实际操作中必须细心和注意设备之间的设置以及连接。其次，我们也学习了第二章里面的仓储型物流中心模型的操作。在进行仓储模型操作时我们在通过型物流中心模型的基础设备上又增加了一些我们平时很少了解清楚的设施设备，例如：自动立体仓库、托盘供给器以及装卸货中转站等设备。由于对设施设备有了详细了解，所以在进行仓储型物流中心模型操作时不至于像第一章那样混乱。虽然新填加了一些不熟悉的设备以及操作方法，但是根据操作说明也比较顺利的将进货商品临时保存的仓库建成了，只不过在制作过程中最让我难以理解的便是“可移动子类设备”因为刚开始操作时并不能把输入口箭头移动到它的反面，后来在经过多次操作后才移动过去。通过对这一章节的操作让我对上海乐龙软件更加的熟悉并且也学会了“可移动子类设备”的相关操作方法。最后，我就着重对比较复杂的第三章进行了练习，这一章节之所以比前两章要复杂一些主要是因为它是复合型物流中心模型的操作。首先，复合型物流中心模型的设备较之前两章又有所增加，其中令我印象最为深刻的设备便是智能导向物和滑车铁轨，因为这两个设备是货物运行的关键。当然根据操作说明来看

多目标物流配送模型的优化研究_图文(精)

物流平台多目标物流配送模型的优化研究黄金铝王喜成桂林电子科技大学管理学院［摘要］在物流网络配送运输中，涉及到多种目标的规划，采用多目标规划法对物流网络配送系统进行建模优化；其中，针对目标规划中目标优先级确定的困难，提出判断矩阵法对目标进行排序，为优先级划分提供关键依据；根据线形规划和序贯式算法原理，文中采用ＬＩＮＤＯ软件对模型进行分步求解，最终得出一个满意方案，为决策者提供决策参考。［关键词］多目标目标规划物流配送判断矩阵引言物流网络配送是现代物流管理系统中至关重要的部分，直接涉及到企业的生存和发展。而现代物流网络配送，不仅仅要考虑企业物流配送的成本，还要考虑到客户关系的特殊性，如一般客户和伙伴客户的区别服务；同时，还应考虑与物流中心的战略配合，考虑到交通运输系统的局限性等一系列有利于整个供应链优化的因素。我们面对的是多个目标的规划，而不是对单一方面的追求最优，必须有效地对所有目标进行合理规划，让整个供应链趋于优化。

之前，有许多学者对这方面也做过研究，如石琴、陈朝阳等提出了一种获得Ｐａｒｅｔｏ最优解集的简单算法，解决了配送费用和最大单程费用最小的双目标数学模型，避免了传统多目标问题转化成单目标时的目标间量纲不统一及目标权重确定的问题，但忽略了当所考虑目标较多时，集合求解的复杂性，以及决策者对目标规划参与重要性。对此，我们在传统多目标规划中的目标规划法基础上，采用判断矩阵法对决策者制定的目标群进行排序，并划分优先级，进而进行求解。通过检验，证明了该模型的科学性和合理性。一、问题描述１．一般物流网络配送问题描述设生产企业、物流中心和商品需求城市的位置及各部分的营运费用已知，生产企业Ａｉ到物流中心Ｃｋ的单位运费为ｄｉｋ；物流中心Ｃｋ到商品需求点Ｂｊ的单位运费为ｄｋｊ；单位货物在物流中心Ｃｋ的操作费为ｄｋ；在某周期内商品需求点Ｂｊ对生产企业Ａｉ产品需求量为ｂｉｊ，如图所示。如何调配，才能实现目标Ｇｒ，ｒ＝１，２，…，ｐ。２．一般目标规划模型描述设ｘｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）是目标规划的决策变量，共有ｍ个约束是刚性约束，它们可能是等式约束，也可能是不等式约束。设有Ｌ个柔性目标约束，其目标规划约束的偏差为ｄｉ＋，ｄｉ－（ｉ＝１，２，…，ｌ），ｄｉ－为负偏差变量，表示未达到目标值的数；ｄｉ＋为正偏差变量，表示超过目标值的数。设有ｑ个优先级别，分别为Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐ３，在同一个优先级Ｐｋ中，有不同的权重，分别记为ｗ＋ｋｊ，ｗ－ｋｊ（ｊ＝１，２，…，ｌ），因此目标规划模型的一般数学表达式为：（１） ②计算一致性比例。表２。

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