anylogic实验报告(1)

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anylogic仿真案例

anylogic仿真案例
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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

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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
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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。

anylogic物流工程试验报告

经济与管理学院物流工程专业研究生课程《系统建模与仿真》实验报告班级2017级学硕班姓名实验名称Flexible Manufacturing Supply Chain 一、实验目的二、实验过程及步骤为。

因为消费者和各个制造商在选择供应商时都是在多个供应商中择优选择，故“订购”是带有一定选择性的智能体。

2.1）消费者Agent消费者主要就是产生需求并在众多供应商中选择最优的供应商，接收货物。

其主要变量和含义如下：变量名称类型作用ordering 事件触发消费者订货需求orderFrom 参数消费者从哪个制造商订货orderSize 参数消费者每次订购数量onOrder 变量消费者已经订购的数量time 变量订购时间消费者定货需求思路：首先消费者在一定时期内会产生订货的需求，接着会确认是否需要订购，若需要订购，则会在众多供应商中择优选择，确定最优供应商之后，向该供应商发送订货信息，然后将订货信息中的订货量作为已经订购的状态，并为其设置订货时间。

用行动图表示如下。

2.2）各制造商(供应商)Agent各制造商（供应商）Agent内部的主要内容包括来自下游的补货需求管理、原材料库存控制，产成品库存控制。

其主要变量和含义如下：变量名称类型作用orderFrom 参数各个制造商从哪个上级供应商订货orderThreshold 参数原材料订货下限值orderSize 参数原材料订购量finishedGoodsThreshold 参数产成品上限值utilizationScheme 函数统计产成品的数量rawMaterialOnOrdered 变量订购的原材料数量finishedGoodsOrdered 变量已订购的产成品onOrder 变量正在订购的产成品数量ordersQueue 集合产成品订购量队列transfers 时间各制造商的补货需求和满足消费者的订货因为各制造商不仅需要满足下游的补货需求，还需要根据自身原材料库存进行生产，其生产环节用系统动力学表示如下：在生产环节中，原材料以一定生产速率成为产成品，其中原材料库存初始值对原材料库存产生影响，生产能力、原材料利用率，原材料库存共同影响生产率，同时产成品又影响原材料利用率。

anylogic制作案例

anylogic制作案例
AnyLogic是一款基于Java的可视化仿真软件，可用于创建各种类型的仿真模型，包括离散事件仿真、系统动力学仿真、基于代理的仿真等。

下面是一个简单的AnyLogic制作案例，以离散事件仿真为例：
案例名称：生产线仿真
1. 创建模型
在AnyLogic中创建一个新的模型，选择离散事件仿真类型。

2. 定义实体
在模型中添加两个实体：产品和传送带。

产品可以表示为带有特定属性的对象，例如名称、数量、状态等。

传送带可以表示为带有特定属性的对象，例如长度、速度等。

3. 定义事件
在模型中添加两个事件：产品到达和传送带移动。

产品到达事件可以表示为当产品到达传送带时触发的事件，传送带移动事件可以表示为当传送带移动时触发的事件。

4. 定义流程
在模型中添加一个流程图，表示产品从生产到传送的整个过程。

在流程图中添加节点和边，表示产品在各个节点之间的转移和传送带的移动。

5. 定义参数
在模型中定义各个实体的参数，例如产品的数量、传送带的长度和速度等。

6. 运行模型
运行模型，观察产品的生产和传送过程，并记录相关数据。

7. 分析结果
根据记录的数据进行分析，例如计算产品的生产率和传送带的效率等。

以上是一个简单的AnyLogic制作案例，可以根据实际需要进行修改和扩展。

通过AnyLogic的强大功能，可以轻松地创建各种类型的仿真模型，并进行深入的分析和优化。

anylogic车间流程实验报告

anylogic车间流程实验报告下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!一、实验目的本次实验的目的是使用 AnyLogic 软件对车间流程进行建模和仿真，以分析和优化车间的生产效率。

食堂排队问题Anylogic物流仿真

食堂排队问题物流仿真项目计划书一、仿真目的应用仿真技术,对汀香一楼食堂排队问题的进行系统建模,通过仿真进行验证分析。

考虑食堂购饭的窗口开设数目是否合适，以达到在高低峰期间能够合理配置资源，减少资源浪费，增加学生就餐满意度的目的。

二、仿真问题描述在汀香食堂一楼，经常看见这样的情况：食堂共4个打饭窗口，相当于4个服务窗口，在中午下午下课时间，食堂就餐学生特别多，往往每个窗口都是排着长长的队伍。

食堂的拥挤会造成排队，极大地增加了学生的时间成本，也会影响食堂的服务效率和服务质量。

因此解决食堂排队问题，减少排队等待时间，是十分重要的。

然而对于食堂而言，也有更现实的问题，虽然增加窗口数量可减少排队等待时间，但同时也会增加食堂的运营成本，因此如何在两者之间权衡找到最佳的窗口数量，对学生和食堂双方来说是最合适和实用的。

食堂一般实行的是先来先服务原则，且学生可自由在队列间进行转移，并总向最短的队列转移，没有学生会因为队列过长而离去，故可认为排队方式是单一队列等待制。

由于周末没课，学生去食堂就餐的时间比较分散，故只考虑周一到周五的情况。

据本小组成员的观察，食堂就餐的学生一般都可找到座位就餐，因此食堂的容纳量是足够的，主要解决排队长与服务窗口的问题。

三、仿真模型与步骤1.食堂就餐排队系统模型假设为了更好地研究就餐排队系统模型，本文对系统的组成要素进行假设：(1) 排队规则：若食堂中有空闲的购饭窗口，则学生到达后可直接开始购饭，如果有人正在接受服务，学生会选择队伍长度最短的窗口进行等候，直到窗口不再忙碌时再接受业务。

(2) 服务机构：假定食堂开放了c个购饭窗口，每个窗口都可以单独地为学生服务，互不干扰，一起工作，而且在同一时刻同一个窗口下一次只为一位学生服务。

2.食堂购饭排队系统性能指标为了更好的研究排队系统特性，对得到的数据进行后续分析，需要考虑的系统性能指标有：(1) 平均排队等待时间 (2.1)式中—第 i 个旅客排队等待时间；(2) 平均队长 (2.2)式中—t时刻排队等待的学生数目；—仿真时间上限。

Anylogci 软件使用排队系统模拟

实验报告小组成员：六人一组，自由组合实验一：AnyLogic软件和排队系统模拟1．实验内容有关AnyLogic的安装和基本使用离散事件模拟的实现2．操作步骤2.1有关AnyLogic的安装和基本使用(1)打开AnyLogic的安装程序选择I Agree。

(2) 选择Next。

(3)选择存储路径，Install。

填写基本使用信息，通过邮箱获取口令，点击下一步，输入口令，安装成功。

(4)欢迎页面有六大模块：AnyLogic入门指南，AnyLogic新增功能，专业版功能，示例模型，提出问题/获得支持，XJ Technologies网站。

(5)Anylogic 教程银行营业厅（离散事件）2.2银行营业厅离散事件建模步骤(1)创建一个新的模型a.点击工具栏新建按钮，弹出新模型对话框。

b.定义模型名称，这里设为Bank。

c.点击下一步，选择使用模版创建模型，在建模方法清单中选择离散事件。

d.点击下一步，创建离散事件模型，这里模拟M/M/1系统因此不勾选使用资源，其他模型选项可自行尝试。

e.点击完成结束该过程。

新模型已经创建好，用户界面如下，工程窗有一个主动对象类和模拟实验。

双击，出现标签页：标签页下方是主动对象类的属性页：双击，出现标签页：(2)修改模型流程图流程图由一列企业库对象组成，每个对象定义了一些操作。

这里给出的流程图是最简单的排队系统模型，包括数据源（Source）、队列（Queue）、延迟（delay）和数据宿（Sink）。

a.数据源对象产生指定离散时间到达的实体。

在这里，它模拟顾客到达。

修改数据源的属性，指定顾客到达的频率，在到达速率中输入0.67.b.队列对象模拟顾客排队等候服务。

修改队列的属性，设置队列容量为15个实体（最多有15个顾客等候），勾选启用统计，开启队列对象的收集统计功能。

如果顾客等待时间过长，则设定“启动超时”项的超时值，控制顾客离开。

Queue有四个port接口：in,out,outPreempted,outTimeout。

《物流工程》课程实验指导书一、实验目的通过学习操作Anylogic仿真

《物流工程》课程实验指导书一、实验目的：通过学习操作Anylogic仿真软件，学会用AnyLogic仿真支持离散和连续仿真的无缝集成；了解Anylogic仿真系统的运行流程；熟悉其基本操作，学会优化仿真结果，并学会结合实际情况设计模型解决问题。

二、实验工具：Anylogic系统软件三、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。

四、实验内容：运用Anylogic系统软件仿真实际生活中的排队现象，对排队现象进行仿真分析。

五、实验步骤：1、首先创建一个新的模型，然后对模型的时间进行修改，将停止时间改为240。

如下图：2、然后再Anylogic界面中放入以下对象：一个source，一个selectOutput，两个queue，并将其命名为队列1和队列2，一个hold，一个delay，一个sink，并连接各对象。

如下图：3、进行参数的修改，对source，electOutput，队列2，delay四个对象的参数进行修改。

如下图：对electOutput的参数进行修改：对delay队列2的参数进行修改：4、为了对该仿真系统进行评价，加入以下对象，两个statistics，一个polt，并对其参数进行相应的修改。

如下图：5、最后运行此模型，运行状况如下图：队列2 ：241个样本均值=9.9实验二配送中布置规划与设计公司有地16000平方米，厂区面积北为200米，东西宽80米，如图1所示，该厂预计需要工人300人，计划建成年产100000套减速器的生产厂。

1、减速器的基本结构及有关参数减速器的结构及有关参数减速器由39个零件构成，装配图见图2。

每个零件、组件的名称、材料、单件重量及年需求量均列于表16。

物流建模引导实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着我国经济的快速发展和国际贸易的日益频繁，物流行业在国民经济中的地位日益重要。

物流系统的优化和效率提升已成为企业降低成本、提高竞争力的关键。

物流建模作为一种有效的工具，可以帮助企业更好地理解和优化物流系统。

本实验旨在通过引导实验，让学生掌握物流建模的基本方法，提高解决实际物流问题的能力。

二、实验目的1. 理解物流系统的基本组成和运行机制。

2. 掌握物流建模的基本方法，包括数据收集、模型构建、模型验证和模型优化。

3. 培养学生运用数学、统计和计算机等工具解决实际物流问题的能力。

4. 增强学生的团队协作意识和沟通能力。

三、实验内容1. 物流系统基本组成首先，介绍物流系统的基本组成，包括以下要素：物流设施：仓库、配送中心、运输工具等。

物流活动：运输、储存、包装、装卸、配送等。

物流信息：订单信息、库存信息、运输信息等。

物流成本：运输成本、储存成本、包装成本等。

2. 物流建模方法介绍物流建模的基本方法，包括以下步骤：数据收集：收集与物流系统相关的数据，如运输时间、运输成本、库存量等。

模型构建：根据收集到的数据，构建物流模型。

常用的模型包括线性规划模型、网络优化模型、仿真模型等。

模型验证：验证模型的准确性和可靠性，确保模型能够反映实际物流系统的运行情况。

模型优化：根据实际需求，对模型进行优化，以提高物流系统的效率和降低成本。

3. 实验案例以某企业物流系统为例，进行以下实验：数据收集：收集该企业的运输时间、运输成本、库存量等数据。

模型构建：构建一个网络优化模型，以最小化运输成本为目标，确定最优的运输路线和运输方式。

模型验证：通过实际运输数据进行验证，确保模型的准确性。

模型优化：根据验证结果，对模型进行优化，以提高运输效率和降低成本。

4. 实验结果分析分析实验结果，包括以下内容：模型的准确性运输成本的降低运输效率的提高模型的局限性四、实验总结通过本次实验，学生掌握了物流建模的基本方法，提高了解决实际物流问题的能力。

报告示例离散实验报告-信管0901

实验报告一小组成员：朱楠楠；薛松；刘梅；邱苏；刘文成；宋晓升实验一：AnyLogic软件和离散事件模拟1．实验内容有关AnyLogic的安装和基本使用离散事件模拟的实现2．操作步骤2.1有关AnyLogic的安装和基本使用(1)打开AnyLogic的安装程序选择I Agree。

(2) 选择Next。

(3)选择存储路径，Install。

填写基本使用信息，通过邮箱获取口令，点击下一步，输入口令，安装成功。

(4) 基本使用有六大模块：AnyLogic入门指南，AnyLogic新增功能，专业版功能，示例模型，提出问题/获得支持，XJ Technologies网站。

以Barber Shop为例：在文件菜单下新建一个模型，在出现新模型对话框中指定模型名称Barber Shop；若需要修改工程文件的位置则点击浏览选择存储路径，然后单击下一步，如果选择使用模板创建模型，则程序会自动利用已有的模板进行模型的创建，如果选择开始从头创建新模型，则程序会创建空白画布，由用户自行设计，单击完成，程序按用户要求创建模型；在工程下新建一个Main类，同时创建一个主动对象类，在打开的对话框中，指定新类的名称：Consumer，单击完成后Consumer类图自动打开，系统自动创建了一个Consumer 类，此类用于定义其内部结构，为了向模型中加入该对象类，需要将该对象类放置于模型的环境中，即将该对象类的对象封装到建模环境类中去；在Project窗口中，双击Main，打开Main类图，将Consumer类从Project窗口拖到Main 类的结构图中，在属性窗口的常规页面中，输入对象的名称consumer；可指定模型的中的数量，在属性窗口的Replication页面中，输入对象的数量，此时系统将自动创建指定数量的Consumer类实例；需要定义活动对象类的各项特性和行为，通过参数来定义其属性；配置图表，运行模型，如果工程中存在错误，则此编译操作失败，在控制台窗口列表中将列出工程中存在的错误，双击列表中的某个错误，程序将自动定位到工程中该错误的位置。

Anylogic说明

AnyLogic产品简介2006进入中国。

很快，Anylogic就得到多所重点大学的青睐：包括清华大学、北京邮电大学、华中科技大学在内的十余所高校已经成为了Anylogic的首批用户。

1)什么是AnyLogic？AnyLogic是一款独创的仿真软件，用于设计包括离散、连续、主体（Agent）以及混合行为的复杂系统。

AnyLogic以最新的复杂系统设计方法论为基础，是第一个将UML 语言引入模型仿真领域的工具，也是唯一支持混合状态机这种能有效描述离散和连续行为的语言的商业化软件。

AnyLogic可以快速地构建设计系统的仿真模型和硬件环境，如物理设备和操作人员。

2)Anylogic应用领域◆ 战略层市场与竞争研发项目管理社会和生态系统动力学城市动力学卫生经济学◆ 操作层供应链交通废料管理电力网运输动态系统与控制机电系统保健计算机与电信网络医院急诊部呼叫中心物流与仓储工厂车间物料流◆ 物理层行人和车辆的移动公路和快速路的交通服务区，体育馆，博物馆，机场等的布局计划紧急情况及人员疏散AnyLogic的动态仿真具有独创的结构，用户可以通过模型的层次结构，以模块化的方式快速地构建复杂交互式动态仿真。

AnyLogic独特的核心技术和领先的用户接口使其成为设计大型复杂系统的理想工具。

3)AnyLogic的特点AnyLogic与JavaAnyLogic除了包含了图形化建模语言外，也允许使用者用Java编程语言去扩展仿真模型。

Java是AnyLogic的原生语言，不但可以通过编写Java程序来定制模型，而且可以使用Java applets生成模型，任何标准的网络浏览器都可以打开模型。

这些Java applets的模型可以放置在网站上，发布给使用者，作为决策支援的基础工具.多种建模方法AnyLogic可以建立离散事件模型(DE) 、系统动态 (SD)模型以及主体 (AB)模型。

系统动态及离散事件是传统的模拟方法，基于主体的建模是最新的方法。

anylogic 方便的操作功能

代码提示功能AnyLogic支持代码提示功能。

有了这项功能，您在输入函数、变量以及参数的时候就不用输入它们的全名了，从而大大减轻了代码输入的工作量。

您可以使用代码提示向导输入变量名或者函数名。

代码提示向导看起来就像一个下拉列表，其中包含了变量、参数和函数名称，并且按照字母顺序排列，您只需从这个列表中选择您想输入的名字，它就会被自动插入到代码中了。

利用代码提示插入名称1.把光标移动到将要插入名称的位置。

2.同时按下Ctrl + space(Mac OS:Alt-space)。

代码提示向导将会弹出，其中列出了模型中的所有变量和函数。

代码提示向导3.移动滑块，找到您想插入的名称，或者输入名称的前几个字母，直到该名称位于代码提示向导列表中的最顶部。

4.点击想要插入的名称。

代码提示向导将会在弹出的文本框中显示该名称对应对象的细节描述。

5.双击该名称即可将需要的代码插入到表达式中。

可以选择的，您可以改变密钥连接，这个密钥连接在密钥页面，在AnyLogic preferences dialog引起代码完成。

使用代码帮助的一些提示·您可以使用鼠标或者键盘（Up Arrow，Down Arrow, Page Up, Page Down, Home, End, Enter）来从列表航行或选择直线。

·如果您在文本帮助列表选定了一条线，您可以向右侧打开的窗口里看到线的Javadoc描述。

·在列表里选定的线上点击或者按下Enter来插入选项到编辑器。

·您可以在Javadoc注释里访问特殊内容的帮助特征。

撤销与重复您可以撤销上一步执行的操作。

撤销上一步执行的操作1.点击工具栏上的Undo按钮，或者在主菜单中选择Edit | Undo，或者同时按下Ctrl+Z(Mac OS:Cmd+Z)。

重复上一步执行的操作1.点击工具栏上的Redo按钮，或者在主菜单中选择Edit | Redo，或者同时按下Ctrl+Y(Mac OS:Cmd+Y)。