Arena仿真概述课案
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◦ 在以上的模型中实体指的就是零件
◦ 也可以构造出“假”实体，只是用于建模的方便
◦ 例如，Breakdown demon, break angel
◦ 一个系统中可以同时具有多个不同类型的实体
2018/10/20
14
模拟中需考虑的对象 (continued...)
Attributes属性
◦ 同一类型实体的特征，用来描述和区分实体 ◦ 同一类实体都具有相同的属性，但属性值不同，例如：
2018/10/20
10
分析过程 (continued…)
排队论
◦ 需要额外对模型的假设 ◦ 最为通用的模型： M/M/1 queue
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 到达间隔时间 ~ exponential 服务时间 ~ exponential, independent of interarrivals 且一般具有E(service) < E(interarrival) 最终为稳态 (long-run, forever) 确定的解析分析结果：如，队列中的平均等待时间为
如果钻床在t时刻忙 如果钻床在t时刻闲
2018/10/20
9
分析过程
常规估测分析方法
◦ 平均间隔到达时间= 4.987 minutes ◦ 平均服务时间 = 3.351 minutes ◦ 从以上的分析来看，还是比较有希望的,因为完成服务的速度比零 件到达的速度要快(在平均意义下) ◦ 只考虑平均值的话，是对模型的过度简化，彻底忽略了随机性。 按照以上平均值来考虑，这个模型就等价于一个均匀到达，均匀 服务的模型，可以直接应用初中数学进行解决，也就无所谓队列 问题了！ ◦ 我们的目标——介于完全随机和完全稳定之间的合理模型 ◦ 这种简单估测方法具有非常大的局限性
队列中零件的平均排队时间：
i 1
Di
N
N
N = no. of parts completing queue wait Di = waiting time in queue of ith part Know: D1 = 0 N>1
6
2018/10/20
队列中所有零件的最大排队时间：
i 1,,N
8 9 10 11
2018/10/20
34.91 38.06 39.82 40.82
3.15 1.76 1.00 .
3.36 2.37 5.38 .
5
研究目标：输出性能指标
整个模拟时间内的总生产量 (P) 在20分钟加工过程中的的总产量（total production；在钻床完 成服务并离开的零件数）。其值应越大越好。
Arena 概貌
仿真基本术语和概念
2018/10/20
2
系统：简单处理系统
一般目标：
◦ 估计总零件生产量 ◦ 排队时间，排队长度，机器忙率
时间单位设定：可任意，但是 …
◦ 必须一致 ◦ 时间设定必须合理，可以在有限的实际时间内运行结束
2018/10/20
3
模型特征
初始时间为0，且初始状态为空闲 时间单位：分钟 到达时间：
2 S A S
S E ( Service Time) A E (Interarrival Time)
◦ 存在的问题：有效性，估计均值，长期有效，但是未必对于某个问题有 效。 ◦ 通常用于对平均性能进行考虑时应用
2018/10/20
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模拟的机制
单个操作(到达，服务时间)按照实际过程进行处理 对系统变化，事件都按照实际“时间”，实际顺序进行 处理
◦ ◦ ◦ ◦ 到达时间 停留日期 优先级 颜色
◦ 对于特定实体，必须绑定属性值 ◦ 属性可以视为(实体的)“局部”变量 ◦ 在ARENA中有些属性是自动生成的，有些则需要进行定义
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模拟中需考虑的对象 (continued...)
(全局) Variables变量
◦ ◦ ◦ ◦ 反映了系统的特征，而与实体无关 名称和取值对于整个系统来说是唯一的 不与实体绑定 实体可以对变量进行访问，并改变变量取值，例如：
研究目标：输出性能指标(continued...)
◦ 即钻床处于忙态的时间占仿真总时间的比例。这是另一个随时间离散变 化的统计量，其随时间变化的函数为如下“忙态”函数
பைடு நூலகம்
B (t ) d t 其它需要的指标
◦ information overload? 20 ◦ 并不是指标越多越好
0
20
1 B(t ) 0
队列中的最大队长：
0t 20
max Q (t )
间，或成为周转时间)
P i 1Fi P ,
2018/10/20
零件的平均和最大停留时间 (在系统中停留的时
i 1,,P
max Fi
Fi = flowtime of ith part
8
20
B(t )dt
0
20
机器设备的使用率 (忙率)
对不同对象之间的交互作用进行逐个模拟
默认安置“观测者”来对输出性能指标进行收集 具体的，穷举式的分析方法 在过程中任何事物都是具体和清晰的
◦ 然后就需要考虑大量细节，存放大量的过程参数和变量 ◦ 幸好有模拟软件来进行跟踪和帮助
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模拟中需考虑的对象
Entity 实体
◦ 系统的“参与者”，在系统的移动，状态发生变化， 可以影响其它实体或者被其它实体影响 ◦ 动态对象 — 需要进行创建，进行移动，以及离开系统 (根据需要) ◦ 通常表示“实际”的事物
◦ 间隔到达时间:
服务时间： 模拟到20(模拟)分钟时终止仿真,如恰好在第20分钟时结束,届 时在系统中仍有零件（正在加工或在队列中等待），那它们 也只能完不成加工了。
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表2-1 零件的到达、间隔和服务时间（单位：分钟） 零件编号 1 2 3 4 5 6 7 到达时间 0.00 1.73 3.08 3.79 4.41 18.69 19.39 到达间隔 1.73 1.35 0.71 0.62 14.28 0.70 15.52 服务时间 2.90 1.76 3.39 4.52 4.46 4.36 2.07
max Di
仿真过程中开始在钻床接受服务的零件的最大排 队等待时间（maximum waiting time in queue）。这 是用来度量最坏情况的，对于确定对顾客的服务水平 保证应该会有所帮助。这个量越小越好。
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研究目标：输出性能指标 (continued...)
队列的平均队长：
◦ 也可以构造出“假”实体，只是用于建模的方便
◦ 例如，Breakdown demon, break angel
◦ 一个系统中可以同时具有多个不同类型的实体
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模拟中需考虑的对象 (continued...)
Attributes属性
◦ 同一类型实体的特征，用来描述和区分实体 ◦ 同一类实体都具有相同的属性，但属性值不同，例如：
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分析过程 (continued…)
排队论
◦ 需要额外对模型的假设 ◦ 最为通用的模型： M/M/1 queue
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 到达间隔时间 ~ exponential 服务时间 ~ exponential, independent of interarrivals 且一般具有E(service) < E(interarrival) 最终为稳态 (long-run, forever) 确定的解析分析结果：如，队列中的平均等待时间为
如果钻床在t时刻忙 如果钻床在t时刻闲
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分析过程
常规估测分析方法
◦ 平均间隔到达时间= 4.987 minutes ◦ 平均服务时间 = 3.351 minutes ◦ 从以上的分析来看，还是比较有希望的,因为完成服务的速度比零 件到达的速度要快(在平均意义下) ◦ 只考虑平均值的话，是对模型的过度简化，彻底忽略了随机性。 按照以上平均值来考虑，这个模型就等价于一个均匀到达，均匀 服务的模型，可以直接应用初中数学进行解决，也就无所谓队列 问题了！ ◦ 我们的目标——介于完全随机和完全稳定之间的合理模型 ◦ 这种简单估测方法具有非常大的局限性
队列中零件的平均排队时间：
i 1
Di
N
N
N = no. of parts completing queue wait Di = waiting time in queue of ith part Know: D1 = 0 N>1
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2018/10/20
队列中所有零件的最大排队时间：
i 1,,N
8 9 10 11
2018/10/20
34.91 38.06 39.82 40.82
3.15 1.76 1.00 .
3.36 2.37 5.38 .
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研究目标：输出性能指标
整个模拟时间内的总生产量 (P) 在20分钟加工过程中的的总产量（total production；在钻床完 成服务并离开的零件数）。其值应越大越好。
Arena 概貌
仿真基本术语和概念
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系统：简单处理系统
一般目标：
◦ 估计总零件生产量 ◦ 排队时间，排队长度，机器忙率
时间单位设定：可任意，但是 …
◦ 必须一致 ◦ 时间设定必须合理，可以在有限的实际时间内运行结束
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模型特征
初始时间为0，且初始状态为空闲 时间单位：分钟 到达时间：
2 S A S
S E ( Service Time) A E (Interarrival Time)
◦ 存在的问题：有效性，估计均值，长期有效，但是未必对于某个问题有 效。 ◦ 通常用于对平均性能进行考虑时应用
2018/10/20
11
模拟的机制
单个操作(到达，服务时间)按照实际过程进行处理 对系统变化，事件都按照实际“时间”，实际顺序进行 处理
◦ ◦ ◦ ◦ 到达时间 停留日期 优先级 颜色
◦ 对于特定实体，必须绑定属性值 ◦ 属性可以视为(实体的)“局部”变量 ◦ 在ARENA中有些属性是自动生成的，有些则需要进行定义
2018/10/20
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模拟中需考虑的对象 (continued...)
(全局) Variables变量
◦ ◦ ◦ ◦ 反映了系统的特征，而与实体无关 名称和取值对于整个系统来说是唯一的 不与实体绑定 实体可以对变量进行访问，并改变变量取值，例如：
研究目标：输出性能指标(continued...)
◦ 即钻床处于忙态的时间占仿真总时间的比例。这是另一个随时间离散变 化的统计量，其随时间变化的函数为如下“忙态”函数
பைடு நூலகம்
B (t ) d t 其它需要的指标
◦ information overload? 20 ◦ 并不是指标越多越好
0
20
1 B(t ) 0
队列中的最大队长：
0t 20
max Q (t )
间，或成为周转时间)
P i 1Fi P ,
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零件的平均和最大停留时间 (在系统中停留的时
i 1,,P
max Fi
Fi = flowtime of ith part
8
20
B(t )dt
0
20
机器设备的使用率 (忙率)
对不同对象之间的交互作用进行逐个模拟
默认安置“观测者”来对输出性能指标进行收集 具体的，穷举式的分析方法 在过程中任何事物都是具体和清晰的
◦ 然后就需要考虑大量细节，存放大量的过程参数和变量 ◦ 幸好有模拟软件来进行跟踪和帮助
2018/10/20
13
模拟中需考虑的对象
Entity 实体
◦ 系统的“参与者”，在系统的移动，状态发生变化， 可以影响其它实体或者被其它实体影响 ◦ 动态对象 — 需要进行创建，进行移动，以及离开系统 (根据需要) ◦ 通常表示“实际”的事物
◦ 间隔到达时间:
服务时间： 模拟到20(模拟)分钟时终止仿真,如恰好在第20分钟时结束,届 时在系统中仍有零件（正在加工或在队列中等待），那它们 也只能完不成加工了。
2018/10/20
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表2-1 零件的到达、间隔和服务时间（单位：分钟） 零件编号 1 2 3 4 5 6 7 到达时间 0.00 1.73 3.08 3.79 4.41 18.69 19.39 到达间隔 1.73 1.35 0.71 0.62 14.28 0.70 15.52 服务时间 2.90 1.76 3.39 4.52 4.46 4.36 2.07
max Di
仿真过程中开始在钻床接受服务的零件的最大排 队等待时间（maximum waiting time in queue）。这 是用来度量最坏情况的，对于确定对顾客的服务水平 保证应该会有所帮助。这个量越小越好。
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研究目标：输出性能指标 (continued...)
队列的平均队长：