vensim案例
基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告专业班级：工业工程一班*名：***学号：***********2 基于Vensim PLE啤酒游戏仿真1.实验报告2.提交啤酒游戏的因果关系及仿真结果基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告一、实验目的与要求1.1实验目的(1)初步掌握VENSIM软件的仿真模拟过程，认识并了解VENSIM软件VENSIM是一个建模工具，可以建立动态系统的概念化的，文档化的仿真、分析和优化模型。
PLE（个人学习版）是VENSIM的缩减版，主要用来简单化学习动态系统，提供了一种简单富有弹性的方法从常规的循环或储存过程和流程图建立模型。
本实验就是运用VENSIM进行系统动力学仿真，进一步加深对系统动力学仿真的理解。
（2）以上机题目所给的啤酒游戏为案例实际操作VENSIM软件进行模拟仿真运用系统动力学的原理和VENSIM软件构建了啤酒游戏的供应链模型，以及各相关因素之间的因果反馈关系模型。
模拟仿真一个供应链流程的运行。
从而将系统动力学的知识与软件实际操作融会贯通，更加了解该软件的应用。
（3）通过模拟仿真的结果来分析牛鞭效应牛鞭效应，就是指当供应链上的各级供应商只根据来自其相邻的下级销售商的需求信息进行供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。
通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析，证明随着供应链长度的增加，牛鞭效应也愈加明显；对VMI 库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较，说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应。
1.2实验要求啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。
同时对游戏中的参数进行如下假设：消费者对啤酒的前4周的需求率为300箱/周，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。
假设各节点初始库存和期望库存为1000箱，期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周，预测平滑时间为5周，生产延迟时间和运输延迟时间均为3周，且为3阶延迟；不存在订单延迟。
供应链管理啤酒游戏实验报告牛鞭效应 vensim啤酒游戏实验报告
供应链管理啤酒游戏实验报告牛鞭效应vensim啤酒游戏实验报告《供应链管理》啤酒游戏实验报告第（）组角色零售商批发商制造商姓名学号成绩实验报告实验项目名称啤酒游戏所属课程名称供应链管理实验日期 20__年_月_日实验概述【实验目的及要求】1.能够模拟供应链上制造商、批发商、零售商等不同节点企业的订货需求变化 2.认识供应链中需求异常放大现象（即“牛鞭效应”）的形成过程 3.分析“牛鞭效应”的产生原因 4.找出减少“牛鞭效应”的方法 5．每个角色根据客户需求和经营数据，制定订货策略，向供应商订货 6．每个角色计算自己的经营业绩 7．每个小组画出订货需求变化曲线图，揭示“牛鞭效应” 8．分析“牛鞭效应”的产生原因 9．分析策略改进后“牛鞭效应”的变化 10．找出减少“牛鞭效应”的对策【实验原理】牛鞭效应，是经济学上的一个术语，指供应链上的需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。
此信息扭曲的放大作用在图形上很像一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
可以将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。
简而言之，牛鞭效应指沿着供应链上游移动，需求变动程度不断增大的现象。
从而导致安全库存大量增加。
实验内容【实验方案设计】 1、三人组成团队小组，第一次游戏的第一轮开始。
2、零售商根据消费者需求数量（纸牌随机点数）和相关经营数据，制定订货策略，向批发商发出订货。
3、批发商根据零售商需求数量（零售商订货数量）和相关经营数据，制定订货策略，向制造商发出订货。
4、制造商根据批发商需求数量（批发商订货数量）和相关经营数据，制定生产计划，进行生产。
5、第一轮结束，下一轮开始，依次进行，每轮都要重复步骤3、4、5，直到系统提示本次游戏停止。
6、第一次游戏结束。
7、提前期缩短后进行第二次游戏，游戏过程与第一次游戏相似，只是在途时间为1天。
vensim仿真实验
2008－2009第2学期决策理论与方法实验报告实验名：vensim仿真实验选课班级：C01学号：0061578姓名：马艳华指导教师：陶长琪学生实验报告实验名称：vensim仿真实验【教学目标】学会系统模型的分析、因果关系图的建立、仿真结构流程图的构造，并熟练运用系统动力学仿真软件Vensim，进行仿真结构模型的求解，为实际问题的决策提供预测参考。
掌握连续模型系统动力学仿真—一阶正负两阶负反馈模型系统仿真。
【实验目的】连续模型系统动力学仿真【实验内容】1.运用Vensim做DYNAMO系统仿真：（1）因果关系图的建立；（2）流程结构图确定；（3）系统仿真结构方程的编写。
【实验步骤】DYONAMO仿真计算1、一阶正反馈回路。
人口增长机理，出生率R1增加，总人口P增加，从而使得出生人口增加，又使得年出生人口增加。
给定人口年增长率是2%，人口的初始值是100，则描述人口增长过程的DYONAMO程序是：L P.K=P.J+DT*(R1.JK-0)N P=100R R1.KL=P.K*C1C C1=0.02仿真结果总人口P图如下：仿真表：仿真步长（年）2.一阶负反馈回路。
将库存量调整到目标库存量的机理。
初始库存X设定为1000，期望库存Y设定为6000，将目前库存调整到期望库存的时间Z设定为5周。
当库存量增加，库存量与期望库存的差额D就减少，两者是负因果关系。
库存系统动态行为的DYONAMO方程是：L I.K=I.J+DT*(R1.JK-0)N I=XC X=1000R R1.KL=D.K/ZA D.K=Y-I.KC Y=6000C Z=5库存差与库存量的I与D图如下仿真步长：3.两阶负反馈回路。
一阶负反馈回路。
将库存量调整到目标库存量的机理。
初始库存X设定为1000，期望库存Y设定为6000，将目前库存调整到期望库存的时间Z设定为5周，初始途中存货G设定为10000，订货商品的入库时间W 设定为10周。
vensim案例分析精品PPT课件精选全文完整版
1.系统动力学发展历程
❖ J.W.Forrester等教授在系统动力学的主要成果： ❖ 1958年发表著名论文《工业动力学——决策的一个重要突
破口》，首次介绍工业动力学的概念与方法。 ❖ 1961年出版《工业动力学》(Industrial Dynamics)一书，
该书代表了系统动力学的早期成果。 ❖ 1968年出版《系统原理》(Principles of Systems)一书，
2.系统动力学的原理
系统动力学是一门分析研究信息反馈系统的学科。它 是系统科学中的一个分支，是跨越自然科学和社会科学的 横向学科。
系统动力学基于系统论，吸收控制论、信息论的精髓， 是一门认识系统问题和解决系统问题交叉、综合性的新学 科。
从系统方法论来说，系统动力学的方法是结构方法、 功能方法和历史方法的统一。
论述了系统动力学的基本原理和方法。 ❖ 1969年出版《城市动力学》(Urban Dynamics)，研究波
士顿市的各种问题。 ❖ 1971年进一步把研究对象扩大到世界范围，出版《世界动
力学》(World Dynamics)一书，提出了“世界模型II”。
1.系统动力学发展历程
1972年他的学生梅多斯教授等出版了《增长的极限》 (The Limits to Growth)一书，提出了更为细致的“世界模 型III”。这个由罗马俱乐部主持的世界模型的研究报告已被 翻译成34种语言，在世界上发行了600多万册。两个世界 模型在国际上引起强烈的反响。
LOGO
系统动力学
System Dynamics
2009.10.31
Contents
1
系统动力学发展历程
2Leabharlann 系统动力学的原理3系统动力学基本概念
vensim求if then else例题
vensim求if then else例题
vensim求if then else例题：
解答一：
saveper 存储步长，模型每隔多长时间，存储一次数据
time step 时间步长，模型每隔多长时间，循环计算一次
在菜单栏模型菜单设置选项，可以设置这两个量
一般time step 可以是1 0.5 0.25 0.125 0.0675等
saveper 若点击勾选，就是与time step保持一致，若不勾选，就可以单独设置，比如另设成1 10等
举例：模型是经济模型，我们为了提高精度，每0.125年计算一次，但需要的数据是年度数据，那就可以设成time step=0.125 saveper=1 模型运行后，点左侧表格按钮，你会发现运行的结果是按1年为间隔的数据
解答二：
销售率的方程书写有误，正确的应该是
销售率=1000+if then else(time>50,400,0)
条件函数的格式是if then else(判断条件,真时的值,假时的值)。
VENSIM作业
VENSIM作业建模目的：模型根据河北省各阶段学生人数及升学率数据建立模型，目的是研究河北省教育水平的发展和高等教育的覆盖率，时间是2000—2020年。
其中人口基数为10000人。
1、 因果图如下：由因果回路图可以看出，高等人才所占比例主要和大学生人数有关，而大学生人数和高中生人数，初中生人数及小学生人数是一环扣一环的递进关系，尤其是高中生和大学生之间互相影响。
从图中可以看出主要数据是各阶段的升学率，退学率等。
2、 数据主要数据来源是河北省统计局的有关各学校数量，学生人数，及各阶段升学率的数据。
模型中所用的适龄儿童入学比例，各阶段的升学率均是从上图的数据得出。
而其余的数据例如辍学率，其余去向比例，招生比例等均是根据上图数据经过计算的出的。
3、 流程图流程图是根据因果回路图进行设计的。
其中库为高中生人数，应为不知道大学生毕业的数据，所以选在以高中生人数作为库研究，但是重点研究的还是大学生人数。
对应上图的统计数据可以验证模型在2000—2010年模型的准确性。
除了大学生人数在开始的时候有较大误差，图像走向总体与上图数据所得出的趋势相同。
4、图标分析要研究整体受教育水平和高等人才的覆盖率，就要从小学生人数开始一步一步研究。
学龄前儿童入学率从2000—2010年始终在0.995上下波动，非常未定，所以学龄前儿童入学比例即使有高等人才比例的影响下依然很稳定，所以就出现了小学生人数与学龄前儿童比例图像近似重合的情况。
可以看出小学生人数从2000年开始逐年降低，到2011左右开始保持稳定。
小学生人数降低应该是和我国推行的计划生育政策有关，这一点直接影响了后面各阶段学生数量。
初中生人数图和小学生人数图相似，原因是小学升初中的比例也是在0.995上下波动，所以即使受到高等人才比例的影响也没有很大的波动，所以两个图的总 是是近似一样的。
不论是小学的入学比例还是小学的升学比例都在0.995上下波动，这并不是数据错误，而是我国九年义务教育制度的结果。
vensim演化博弈案例
vensim演化博弈案例主题：vensim演化博弈案例要求：介绍一个使用vensim进行演化博弈模拟的案例，包括模型构建、参数设定、结果分析等内容。
案例：在生态系统中，物种之间的相互作用是一个复杂的演化博弈过程。
为了研究这种演化博弈过程，我们可以使用vensim软件进行模拟。
假设有两种物种A和B，它们之间的相互作用可以用以下模型来描述：A的增长率= A的繁殖率 - A的死亡率 - A与B的相互作用B的增长率= B的繁殖率 - B的死亡率 - B与A的相互作用其中，繁殖率和死亡率是物种自身的属性，相互作用则是两种物种之间的影响。
我们可以将相互作用分为两种情况：合作和竞争。
合作可以提高物种的繁殖率，竞争则会降低繁殖率。
为了模拟这个过程，我们需要设定一些参数。
假设A和B的繁殖率分别为0.5和0.4，死亡率分别为0.2和0.3。
合作时，A和B的相互作用为0.1，竞争时为-0.1；当A和B的相互作用为0时，它们之间不存在任何影响。
我们可以使用vensim软件进行模拟。
首先，我们需要在vensim中创建一个新的模型，并添加两个变量A和B。
然后，我们需要设置它们的初始值，假设A和B的初始数量分别为100和50。
接下来，我们需要添加两个流量变量，分别表示A和B的增长率。
我们可以使用vensim中的函数来计算它们的值，如下所示：A的增长率=0.5*A-0.2*A-0.1*BB的增长率=0.4*B-0.3*B-0.1*A最后，我们需要设置模拟的时间范围和时间步长，并运行模拟。
在模拟过程中，我们可以观察A和B的数量随时间的变化，以及它们之间的相互作用。
通过模拟，我们可以得到以下结果：当A和B之间存在合作时，它们的数量都会增加；当存在竞争时，它们的数量都会减少。
当A和B之间的相互作用为0时，它们的数量会趋于稳定。
通过这个案例，我们可以看到vensim软件在演化博弈模拟中的应用。
通过模拟，我们可以更好地理解物种之间的相互作用，为生态系统的保护和管理提供科学依据。
vensim软件案例
(14)(14)A车辆购置税=购车价格*购置税率
(15)(15)C购置税率= 0.1
(16)(16)A调整牌照费用=牌照费用*控制因子
(17)(17)A控制因子= 1
(18)(18)L牌照费用= INTEG (费用增长率*牌照费用,牌照费用初始值)
(1)(1)L私车保有量= INTEG (年需求量-年报废量,私车保有量初始值)
(2)(2)N私车保有量初始值= 81084
(3)(3)R年报废量=私车保有量*报废率
(4)(4)C报废率= 0.067
(5)(5)R年需求量=私车保有量*增长率
(6)(6)A增长率=经济因素^0.4*地面交通^0.15*政策因素^0.15*消费心理^0.1*使用因素^0.1*轨道交通^0.1*消费满足程度
8私车保有量+户均拥有量+示范效应+消费心理+增长率+年需求量+私车保有量
9私车保有量-年需求量+年增长量+牌照供需比（以下同5、6）
10私车保有量+年报废量-年增长量+牌照供需比（以下同5、6）
上海私车发展因果关系错综复杂，各影响因素又相互制约，相互依赖。总共因果反馈回路有15条（回路6可以一分为二，而回路9、10分别可以分为三条），下面对上述的10条反馈回路做进一步解释。
5私车保有量+城市汽车总量-车均道路面积-地面交通压力-牌照投放量+牌照供需比- 牌照费用-消费心理+增长率+年需求量+私车保有量
6私车保有量+城市汽车总量-车均道路面积-交通压力-牌照投放量+牌照供需比-牌照费用+私车价格-收入支出比+增长率+年需求量+私车保有量
vensim速率变量
vensim速率变量介绍在系统动力学中，速率变量是描述系统中某个变量随时间变化的速率的变量。
它是系统动力学模型中的一个重要概念，用于描述变量之间的相互作用和变化过程。
vensim是一种常用的系统动力学建模软件，它提供了丰富的工具和函数来支持速率变量的建模和分析。
什么是速率变量速率变量是指描述系统中某个变量随时间变化的速率的变量。
它表示了该变量的增长或减少的速度。
在系统动力学中，变量可以分为两种类型：状态变量和速率变量。
状态变量表示系统的状态，而速率变量表示状态变量的变化速率。
速率变量通常用微分方程来描述。
例如，对于一个简单的人口增长模型，人口数量可以看作是一个状态变量，而人口增长率可以看作是一个速率变量。
人口增长率可以表示为：人口增长率 = 出生率 - 死亡率在vensim中，可以通过定义变量的初始值、变化率和相关的参数来描述速率变量。
vensim中的速率变量建模vensim是一种强大的系统动力学建模软件，它提供了丰富的工具和函数来支持速率变量的建模和分析。
以下是在vensim中建模速率变量的一般步骤：1.定义变量：首先，需要定义变量的名称和初始值。
在vensim中，可以通过定义一个常量来表示变量的初始值。
2.定义速率：其次，需要定义变量的变化速率。
可以使用不同的函数和方程来描述变化速率，例如线性函数、指数函数等。
3.定义参数：还需要定义与变量相关的参数。
参数可以是常量或者是其他变量的函数。
4.建立关系：最后，需要建立变量之间的关系。
可以使用不同的关系函数来描述变量之间的相互作用，例如加法、乘法等。
vensim提供了丰富的函数和工具来支持这些步骤。
用户可以根据具体的建模需求选择合适的函数和工具来建立模型。
vensim速率变量的应用案例vensim速率变量在系统动力学建模中有广泛的应用。
以下是一些vensim速率变量的应用案例：1. 人口增长模型人口增长是一个复杂的系统，涉及到多个因素的相互作用。
啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟
啤酒游戏及其牛鞭效应的vensim模拟啤酒游戏：该游戏是由麻省理工学院斯隆治理学院在20世纪60年代创立的库存治理策略游戏，该游戏形象地反映出牛鞭效应的存在及阻碍。
几十年来，游戏的参加者成千上万，但游戏总是产生类似的结果。
因此游戏产生恶劣结果的缘故必定超出个人因素, 这些缘故必定是藏在游戏本身的结构里。
在游戏中，零售商通过向某一批发商订货，来响应顾客要求购买的啤酒订单，批发商通过向生产啤酒的工厂订货来响应那个订单。
该实验分成三组，分别扮演零售经理、批发经理和工厂经理。
每一组都以最优的方式治理库存，准确订货以使利润最大化。
案例介绍：此案例要紧是通过模拟啤酒游戏来仿真供应链中的牛鞭效应，从为改善牛鞭效应来提供关心。
第一假设啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。
同时对游戏中的参数进行如下假设：市场对啤酒的前4周的需求率为1000周/箱，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。
假设各节点初始库存和期望库存为3000箱，期望库存连续时刻为3周，库存调整时刻为4周，移动平均时刻为5周，生产延迟时刻和运输延迟时刻均为3周，不存在订单延迟。
仿真时刻为0～200周，仿真步长为1周。
期望库存等于期望库存连续时刻和各节点的销售推测之积。
(01) FINAL TIME = 100Units: MonthThe final time for the simulation.(02) INITIAL TIME = 0Units: MonthThe initial time for the simulation.(03) SAVEPER =TIME STEPUnits: Month [0,?]The frequency with which output is stored.(04) TIME STEP = 1Units: Month [0,?]The time step for the simulation.(05) 市场需求率=1000+if then else(Time>4,random normal(-200,200,0,100,4),0) Units: **undefined**(06) 库存调整时刻=4Units: **undefined**(07) 批发商发货率=delay3(零售商订单,运输延迟)Units: **undefined**(08) 批发商库存= INTEG (生产商发货率-批发商发货率,3000)Units: **undefined**(09) 批发商期望库存=批发商销售推测*期望库存覆盖时刻Units: **undefined**(10) 批发商订单=max(0,批发商销售推测+(批发商期望库存-批发商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(11) 批发商销售推测=smooth(批发商发货率,移动平均时刻)Units: **undefined**(12) 期望库存覆盖时刻=3Units: **undefined**(13) 生产商发货率=delay3(批发商订单,运输延迟)Units: **undefined**(14) 生产商库存= INTEG (生产商生产率-生产商发货率,3000)Units: **undefined**(15) 生产商期望库存=期望库存覆盖时刻*生产商销售推测Units: **undefined**(16) 生产商生产率=delay3(生产商生产需求,生产延迟)Units: **undefined**(17) 生产商生产需求=max(0,生产商销售推测+(生产商期望库存-生产商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(18) 生产商销售推测=smooth(生产商发货率,移动平均时刻)Units: **undefined**(19) 生产延迟=3Units: **undefined**(20) 移动平均时刻=5Units: **undefined**(21) 运输延迟=3Units: **undefined**(22) 零售商库存= INTEG (批发商发货率-市场需求率,3000)Units: **undefined**(23) 零售商期望库存=期望库存覆盖时刻*零售商销售推测Units: **undefined**(24) 零售商订单=max(0,零售商销售推测+(零售商期望库存-零售商库存)/库存调整时刻)Units: **undefined**(25) 零售商销售推测=smooth(市场需求率,移动平均时刻) Units: **undefined**运行结果，能够看到牛鞭效应明显。
系统动力学及Vensim建模与模拟技术
系统动力学建模流程
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任务调研 问题定义 划定界限 反馈结构分析 结构分析 变量定义 建立方程 建立模型 模型模拟 模型评估 政策分析与模型使用 修改模型 系统分析
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系统动力学数学描述
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根据分解原理
系统S划分成若干个(p个)相互关联的子系统(子结构)St。 式中：
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系统动力学建模框架和结构
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策略的执行
对一个系统 的认识
策略分析 模型的建立 计算机模拟
问题的定义
系统的概念化
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系统动力学解决问题的一般过程
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提出 问题
参考行为 模式分析
提出假设 建立模型
模型 模拟
得到 结论
提出问题：明确建立模型的目的。即要明确要研究和解决什么问题。
反馈的概念是普遍存在的。比如，空调设备是人们所熟知的，为了维持室 内的温度，需要由热敏器件组成的温度继电器与冷却(或加热)系统联合运 行。由前者担负室内温度的检测，并与给定的期望室温加以比较，然后把 信息馈送至控制器，使冷却(或加热)器的作用在最大与关停之间进行调节 ，从而实现控制室温的目的。其中温度继电器就是反馈器件，上述的信息 馈送过程就是信息反馈作用。
系统建模中对问题的分解（结构建构） 系统分析中的共性结构分析 复杂模型的基模研究
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系统及其构成和结构
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系统及其构成和结构
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ10
系统动力学的两个重要原理
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分解原理
目标、边界、框架和结构 确定分析维度和视角（自然科学与社会科学的区分） 由粗到细（至上而下）逐步分解（结构演进）
【免费下载】vensim案例
第四章 系统动力学仿真模型由于上海地区的汽车市场只是全国市场的一部分，其供应系统除了上海本地汽车生产企业之外，还有全国各地的汽车企业。
随着加入WTO ，汽车产业逐步放开，将使我国的汽车市场成为国际市场的一部分，而价格也将与国际市场接轨。
另外世界汽车市场上潜在的生产能力极大，总体上已经形成生产过剩的卖方市场。
因此上海地区的汽车市场主要是需求问题。
研究上海市私车发展的主要问题也将是需求问题。
本文建立上海地区私车变化的系统动力学模型，从需求方面来研究上海市的私车发展。
图4-1 上海市私家车系统组成结构图§4.1 系统分析§4.1.1 系统边界的确定系统动力学分析的系统行为是基于系统内部要素相互作用而产生的，并假定系统外部环境的变化不给系统行为产生本质的影响，也不受系统内部因素的控制。
因此系统边界应规定哪一部分要划入模型，哪一部分不应划入模型，在边界内部凡涉及与所研究的动态问题有重要关系的概念模型与变量均应考虑进模型；反之，在界限外部的那些概念与变量应排除在模型之外。
根据系统论原理，一个完整的城市居民私家车消费系统不仅包括汽车的流通、交换和消费等环节，而且还包括城市人口、经济、社会环境和消费政策、公交等其他指系统，它是一个复杂的社会经济大系统（图4-1）。
只有建立一个适合于该系统的动态分析模型，才可能全面准确地研究系统中各因素间的相互作用关系和它们对系统行为的影响。
根据系统建模的目的，本文研究系统的界限大体包括以下内容：私车的需求量私车的报废量私车的市场保有量私车的价格私车的使用费用私车发展系统城市公交系统城市市政系统汽车市场系统人口经济系统私车的上牌费用牌照限额居民人均可支配收入上海市人口数量上海市总户数政策因素公交汽车、出租车数量停车车位道路面积此外，还有其他许多内容，如摩托车的数量、汽车的质量、品牌种类等，均不划入系统的界限内。
§4.1.2 因果关系分析系统动力学的研究重点在于自反馈机制的系统动力学问题。
vensim演化博弈案例
vensim演化博弈案例
vensim是一种用于系统动力学建模的软件，也可以用于演化博弈模型的建模和仿真。
本文将介绍一个vensim演化博弈案例。
这个案例是关于两个种群的博弈，每个种群有两种策略：合作和背叛。
合作是互惠互利的，背叛是自私的。
策略的效果取决于对手的策略。
如果两者都合作，那么两者都会获得奖励；如果一个合作，另一个背叛，那么背叛者会获得更多的奖励，而合作者会损失；如果两者都背叛，那么两者都会受到惩罚。
在这个案例中，两个种群的初始策略随机分配，然后通过演化博弈来改变策略。
具体来说，每个个体按照一定的概率随机选择另一个个体进行博弈，然后根据博弈结果和一定的遗传规则（例如，成功的策略有更高的概率被遗传给下一代）来更新自己的策略。
这个过程不断重复，直到达到某个稳定状态。
通过使用vensim，我们可以建立演化博弈模型，并进行仿真和分析。
我们可以尝试不同的参数设置和遗传规则，来观察种群的演化和最终的稳定状态。
我们还可以对模型进行敏感性分析，来了解模型的鲁棒性和可靠性。
这些分析可以帮助我们更好地理解演化博弈的规律和机制，以及预测不同策略在不同环境下的表现。
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系统动力学及Vensim建模与模拟技术
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系统及其构成和结构
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系统及其构成和结构
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系统动力学的两个重要原理
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分解原理
目标、边界、框架和结构 确定分析维度和视角（自然科学与社会科学的区分） 由粗到细（至上而下）逐步分解（结构演进）
S S i S 1 p
i 1,2,, p
S——代表整个系统；
Si——代表子系统，
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系统动力学数学描述
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数学描述如下：
L PR
·
式中： L——状态变量向量； R——速率变量向量； A——辅助变量向量； L——纯速率变量向量； P——转移矩阵； W——关系矩阵。
R W L A A
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系统动力学建模流程
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任务调研 问题定义 划定界限 反馈结构分析 结构分析 变量定义 建立方程 建立模型 模型模拟 模型评估 政策分析与模型使用 修改模型 系统分析
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系统动力学数学描述
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根据分解原理
系统S划分成若干个(p个)相互关联的子系统(子结构)St。 式中：
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Vensim 软件简介
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Vensim的历史 Vensim软件的版本 Vensim软件的功能 Vensim软件的界面 Vensim软件知识与资源
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Vensim 软件的历史
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Vensim 软件的历史
Ventana Systems, Inc. 成立于1985 年， Harvard, Massachusetts VensiБайду номын сангаас软件开发于1988年 1993年Vensim 1.50为一个稳定版本 Vensim 1.62 发布于1995 Vensim 3.0发布于1997 Vensim 4发布于1999 Vensim 4.1，4.2发布于2000 Vensim 5发布于2002. Vensim 5.3发布于2004 Vensim 5.5发布于2005 Vensim 5.6发布于2006 Vensim 5.7a发布于2008
系统动力学及Vensim建模与模拟技术
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系统动力学的学科基础
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系统动力学的学科基础可划分为三个层次：
方法论。系统动力学的方法论是系统方法论，其基本原则是将所研究对象 置于系统的形式中加以考察。系统方法论目前还不很完善，系统动力学自 身的发展也将会丰富、充实系统方法论。
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系统及其构成和结构
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系统：一个由相互区别、相互作用的各部分有机地联结一 起，为同一目的而完成某种功能的集合体。
系统动力学是认识系统问题和解决系统问题的有效工具之 一。
系统的结构：所谓结构是指单元的秩序。它包含两层意思 ，首先是指组成系统的各单元，其次是指诸单元间的作用 与关系。系统的结构标志着系统构成的特征。例：
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主要内容
(1)系统动力学简介 系统动力学发展历史 系统动力学主要应用领域 系统动力学学科基础 系统动力学建模基本过程
(2)Vensim 软件简介 软件配置 基本功能 用户界面 模型库及辅助知识
(3)系统动力学及Vensim建模基础 因果链与反馈 因果回路图构建 流图构建
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(ALLOC P)
Reality Check
主要开发者：Bob Eberlein
Ph.D in MIT 前国际系统动力学学会主席 2007国际系统动力学大会主席
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Vensim 软件功能
Vensim PLE
个人学习版。具有一般建模模拟功能，多视窗, 原因追踪, 复合模拟等功能。
技术科学和基础理论。主要有反馈理论、控制理论、控制论、信息沦、非 线性系统理论，大系统理论和正在发展中的系统学。
基于Vensim-PLE啤酒游戏仿真实验报告
基于Vensim-PLE啤酒游戏仿真实验报告基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告专业班级：工业工程一班*名：***学号：***********2 基于Vensim PLE啤酒游戏仿真1.实验报告2.提交啤酒游戏的因果关系及仿真结果基于Vensim PLE啤酒游戏仿真实验报告一、实验目的与要求1.1实验目的(1)初步掌握VENSIM软件的仿真模拟过程，认识并了解VENSIM软件VENSIM是一个建模工具，可以建立动态系统的概念化的，文档化的仿真、分析和优化模型。
PLE（个人学习版）是VENSIM的缩减版，主要用来简单化学习动态系统，提供了一种简单富有弹性的方法从常规的循环或储存过程和流程图建立模型。
本实验就是运用VENSIM进行系统动力学仿真，进一步加深对系统动力学仿真的理解。
（2）以上机题目所给的啤酒游戏为案例实际操作VENSIM软件进行模拟仿真运用系统动力学的原理和VENSIM软件构建了啤酒游戏的供应链模型，以及各相关因素之间的因果反馈关系模型。
模拟仿真一个供应链流程的运行。
从而将系统动力学的知识与软件实际操作融会贯通，更加了解该软件的应用。
（3）通过模拟仿真的结果来分析牛鞭效应牛鞭效应，就是指当供应链上的各级供应商只根据来自其相邻的下级销售商的需求信息进行供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。
通过增加供应链模型节点个数并对其仿真结果进行分析，证明随着供应链长度的增加，牛鞭效应也愈加明显；对VMI 库存管理模式与传统库存管理模式的系统结构及运营绩效进行了比较，说明供应链成员间的信息共享可以有效地弱化牛鞭效应。
1.2实验要求啤酒游戏中包含零售商、批发商、供应商三个成员。
同时对游戏中的参数进行如下假设：消费者对啤酒的前4周的需求率为300箱/周，在5周时开始随机波动，波动幅度为±200，均值为0，波动次数为100次，随机因子为4个。
假设各节点初始库存和期望库存为1000箱，期望库存持续时间为3周，库存调整时间为4周，预测平滑时间为5周，生产延迟时间和运输延迟时间均为3周，且为3阶延迟；不存在订单延迟。
VENSIM模型_调图说明
Q1:如何调出图？系统流图太复杂，积累变量调不出图。
这个时候可以用一种无赖的方式来调出图，即仅用常量来控制积累变量的变化。
下面以我的系统流图为例，介绍这种方法。
我的积累变量：铁路运营能力。
Variables：铁路运营能力、f、铁路线路长度。
（这些都是变量）表达式：铁路运营能力=IF THEN ELSE( 铁路运营能力>4.5, 铁路运营能力=4.5, 铁路运营能力*0+铁路线路长度*0+f*0+RANDOM UNIFORM(-0.1 ,0.1, 0.01)+0.12) （1）式最终效果图：该表达式可以剖析如下：<1. IF THEN ELSE( {cond} , {ontrue} , {onfalse} ) 函数。
Cond是条件，ontrue表示当条件为真时执行的操作，onfalse表示当条件为假时执行的操作。
表达式中之所以引入这个函数，是为了要控制函数的上限，以达到负反馈的效果。
”IF THEN ELSE( 铁路运营能力>4.5, 铁路运营能力=4.5,……)”表示当铁路运营能力>4.5时，铁路运营能力恒为4.5。
<2. “铁路运营能力*0+铁路线路长度*0+f*0”没有用，但是表达式中如果不包含变量的话，则编译不能通过，为了使编译通过必须用上所有变量。
为了使变量不发挥作用，所以全部乘上0。
<3. “+0.12”表示每过一年，铁路运营能力+0.12。
<4.如果只是用<1,<2,<3的表达式，也即如果(1)式中缺少”RANDOMUNIFORM(-0.1 ,0.1, 0.01)”那么出来的图如下。
直线是一条直线，到上限4.5后保持恒定值4.5。
当然，这个图很难看，不是我们想要的效果，我们希望能有一条曲线。
“RANDOM UNIFORM(-0.1 ,0.1, 0.01)”表示在原来曲线的情况下上下波动，波动范围为-0.1到0.1。
比如15年时，铁路运营能力为2.9，再加上“RANDOM UNIFORM(-0.1 ,0.1, 0.01)”则表示铁路运营能力在2.9的基础上随机加上（-0.1，0.1）之间的一个值。
1zqm8-2015Vensim
SavingsinterestINTEREST RATE系统动力学仿真实验一系统动力学流图学习指导书在结束“因果循环图”学习后，开始仿真模块学习前，下面三个图显示“流图、仿真模块方程式、存款账户模块”的输出分解图，建置如下：流图仿真模块方程式(1) FINAL TIME = 100 Units: Year The final time for the simulation.(2) INITIAL TIME = 0 Units: Year The initial time for the simulation.(3) interest= Savings*INTEREST RATE（利息=存款*利率） Units: **undefined**(4) INTEREST RATE= 0.05 Units: **undefined**(5) SAVEPER = TIME STEP Units: Year [0,?] The frequency with which output is stored.存款账户模块Current Savings 20,00015,00010,0005,0000interest 800600400200050100Time (Year)(6) Savings= INTEG (interest, 100)（存款=积分（利息，100））Units: **undefined**(7) TIME STEP = 0.25Units: Year [0,?]（时间步长=0.25）The time step for the simulation.具体操作步骤如下：1．启动Vensim与点选功能列的”New Model”钮，显示”Time Bounds for Model”对话窗口．将区间四分之一，改变”TIME STEP”为0.25与”Units for Time”为Year，然后点选”OK”钮。
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第四章 系统动力学仿真模型由于上海地区的汽车市场只是全国市场的一部分，其供应系统除了上海本地汽车生产企业之外，还有全国各地的汽车企业。
随着加入WTO ，汽车产业逐步放开，将使我国的汽车市场成为国际市场的一部分，而价格也将与国际市场接轨。
另外世界汽车市场上潜在的生产能力极大，总体上已经形成生产过剩的卖方市场。
因此上海地区的汽车市场主要是需求问题。
研究上海市私车发展的主要问题也将是需求问题。
本文建立上海地区私车变化的系统动力学模型，从需求方面来研究上海市的私车发展。
§4.1 系统分析§4.1.1 系统边界的确定系统动力学分析的系统行为是基于系统内部要素相互作用而产生的，并假定系统外部环境的变化不给系统行为产生本质的影响，也不受系统内部因素的控制。
因此系统边界应规定哪一部分要划入模型，哪一部分不应划入模型，在边界内部凡涉及与所研究的动态问题有重要关系的概念模型与变量均应考虑进模型；反之，在界限外部的那些概念与变量应排除在模型之外。
图4-1 上海市私家车系统组成结构图根据系统论原理，一个完整的城市居民私家车消费系统不仅包括汽车的流通、交换和消费等环节，而且还包括城市人口、经济、社会环境和消费政策、公交等其他指系统，它是一个复杂的社会经济大系统（图4-1）。
只有建立一个适合于该系统的动态分析模型，才可能全面准确地研究系统中各因素间的相互作用关系和它们对系统行为的影响。
根据系统建模的目的，本文研究系统的界限大体包括以下内容： 私车的需求量 私车的报废量 私车的市场保有量 私车的价格 私车的使用费用 私车的上牌费用 牌照限额居民人均可支配收入 上海市人口数量 上海市总户数私车发展系统城市公交系统 城市市政系统 汽车市场系统人口经济系统政策因素公交汽车、出租车数量停车车位道路面积此外，还有其他许多内容，如摩托车的数量、汽车的质量、品牌种类等，均不划入系统的界限内。
§4.1.2 因果关系分析系统动力学的研究重点在于自反馈机制的系统动力学问题。
为了研究系统的反馈结构，首先要分析系统整体与局部的关系，进而追索因果与相互关系，然后把它们重新联结一起形成回路。
回路的概念最简单的表示方法是图形。
系统动力学中常用的是因果关系图。
系统由相互联系、相互影响的元素组成。
在系统动力学中，元素之间的联系或关系可以概括为因果关系（Causal Relationship），正是这种因果关系的相互作用，最终形成系统的功能和行为。
所以，因果关系分析是本文开展系统动力学模型研究的基础。
应该说明的是，简单地把变量之间的因果关系定义为正相关关系和负相关关系，似乎缺乏科学方法验证的严谨性，好在系统动力学的目的不在于证明变量之间的关系，而是设法提供一种协助解决问题的工具，进一步的还有数量化的函数关系，以取代这些“不那么严格”的定性分析。
必要时，将考虑某些因素之间交互影响或进行相关分析，但统计方法并不能证明因果关系的存在。
系统动力学了解系统动态特性的主要方法是回路分析法（即因果关系和反馈思想）。
反馈回路中的因果关系都是相互的，从整体上讲，我们无法判定任意两种因素谁是因，谁是果。
社会和个人的决策过程也是这样。
导致行为的决策是企图改变系统的状态；改变了的状态又产生进一步的决策及变化，这即形成了因果反馈回路。
因此，互为因果就成了反馈回路的基本特征。
我们在明确因果关系、反馈回路的概念和特征之后，针对本文研究内容进行因果关系分析。
上文已经详细分析了影响私家车需求的因素，概括起来分别为：城市道路建设、交通管理水平、停车场建设、公共交通、城市布局、购车费用、使用费用、购车税费、居民收入、地方性消费政策、消费信贷、居民消费观念以及环保政策。
为了简化模型，方便模型进行仿真研究，我们对这些影响因素进行调整以适合模型研究的需要。
我们在研究中将不考虑城市布局和消费信贷等因素；将由于停车场建设不足所引发的车位供需矛盾引起停车费高涨调整为使用费用；购车税费和购车费用统一为私车价格；私牌竞拍的地方性消费政策量化为上牌费用；环保政策以及由于城市机动车保有量增长所带来的交通压力统一为政策因素。
综合而言，城市道路建设的加快，居民收入的增加，私车价格下降，消费观念的改善，将促进上海市私家车的发展；而使用费用和上牌费用的持续上升，政策因素的加强，公共交通（特别是轨道交通）的发展将抑制上海居民的私车消费。
为了分析各种因素对市场需求的影响，还需要引入一些辅助的中间变量，以反映各种因素之间的相互关系和作用过程。
结合前文对影响因素的分析，由此可以得到上海市私车发展的因果关系图（图4-2）。
图4-2 上海私车发展的因果关系简图在深入分析它们之间Array互相依赖，互相制约关系的基础上，并考虑SD模型的目标之下，确定模型的回路：1私车保有量 - 年需求量 + 私车保有量2私车保有量 + 年报废量 - 私车保有量3私车保有量 + 城市汽车总量 + 环保压力- 增长率 + 年需求量+ 私车保有量4私车保有量 + 城市汽车总量 - 车均道路面积- 地面交通压力 - 增长率 + 年需求量 + 私车保有量5私车保有量 + 城市汽车总量 - 车均道路面积 - 地面交通压力 - 牌照投放量 + 牌照供需比 - 牌照费用 - 消费心理 + 增长率 + 年需求量 + 私车保有量6私车保有量 + 城市汽车总量 - 车均道路面积 - 交通压力 - 牌照投放量 + 牌照供需比 - 牌照费用 + 私车价格 - 收入支出比 + 增长率 + 年需求量 + 私车保有量7私车保有量 + 户均拥有量 - 消费满足程度 - 增长率 - 年需求量 + 私车保有量8私车保有量 + 户均拥有量 + 示范效应 + 消费心理 + 增长率 + 年需求量 + 私车保有量9私车保有量 - 年需求量 + 年增长量 + 牌照供需比（以下同5、6）10私车保有量 + 年报废量 - 年增长量 + 牌照供需比（以下同5、6）上海私车发展因果关系错综复杂，各影响因素又相互制约，相互依赖。
总共因果反馈回路有15条（回路6可以一分为二，而回路9、10分别可以分为三条），下面对上述的10条反馈回路做进一步解释。
根据因果关系的正、负性的条件，可以逐个判断每一因果关系是正关系还是负关系，再根据“包含偶数个负因果链的回路为正反馈回路”的原则，确定反馈回路除了回路8是正反馈回路之外，其余的九条都是负反馈回路。
回路8中，随着私车保有量的增加，户均拥有量随之增加，由于消费的示范效应作用，户均拥有量越高示范效应就越强，从而引起消费需求的增加，导致私车保有量的继续上升。
因此，此回路的累积效应为正。
回路3、4中，随着私车保有量的上升，城市汽车总量将随之增加，一方面导致环保压力增加，另一方面导致车均道路面积减少增加地面交通压力，两者压力的加大将引起政府交通管制措施的加强，而且交通压力本身将影响市民购车积极性，从而减小私车增长率，抑制私车需求减少保有量。
因此，回路3、4的累积效应为负，即这两回路都为负反馈回路。
其余几条负反馈回路的分析方法与此相类似。
除了回路分析，还有几个重要的影响因素需要分析。
道路面积、轨道交通、停车车位、居民收入、居民户数、报废率、其他汽车保有量和其他使用费用虽然没有直接在反馈回路中出现，但对回路的影响依然存在。
比如道路面积，随着道路面积的扩大，车均道路面积也将增加，可以缓解交通压力，改善交通出行，从而刺激私车消费，因此道路面积对私车保有量的最终影响是正关系。
同样可以分析得出，停车车位和居民收入对私车保有量的影响也是正关系。
而轨道交通、居民户数、报废率、其他汽车保有量以及其他使用费用对私车保有量的影响是负关系，即这些因素值的增加将导致私车保有量的减少。
§4.2 系统动力学模型因果反馈回路表达了系统发生变化的原因即反馈结构，但这种定性描述还不能确定使回路中的变量发生变化的机制。
为了进一步明确表示系统各元素之间的数量关系，并建立相应的动力学模型，系统动力学方法通过广义的决策反馈机构来描述上述机制。
系统动力学通过引入水平变量（Level）、速率变量（Rate）、信息流等因素，构造成更加深入的系统行为关系图（流图），更完整、具体地描述系统构成、系统行为和系统元素相互作用机制的全貌。
系统动力学流图是系统动力学的基本变量和表示符号的有机组合。
根据上海市私家车发展系统内部各因素之间的关系设计系统流图，其目的主要在于反映系统各因果关系中所没能反映出来的不同变量的特性和特点，使系统内部的作用机制更加清晰明了，然后通过流图中关系的进一步量化，实现上海市私家车发展的政策仿真目的。
§4.2.1系统动力学流图图4-3 上海市私车发展的系统动力学流图§4.2.2系统动力学方程的建立为了使方程的书写条理清楚，按系统影响因素分别书写。
另外，由于本模型的模拟采用Vensim建模软件作为工具，它可以在Windows下直接运行，并具有良好的交互操作功能，系统动力学方程和表函数的书写比一般的DYNAMO语言写起来简单，而且方程中的变量都没有带有时间下标：K，J，KL或JK，但其编写规则还是使用DYNAMO语言的方程规则。
(1)(1)L 私车保有量= INTEG (年需求量-年报废量,私车保有量初始值)(2)(2)N 私车保有量初始值= 81084(3)(3)R 年报废量= 私车保有量*报废率(4)(4) C 报废率= 0.067(5)(5)R 年需求量= 私车保有量*增长率(6)(6) A 增长率= 经济因素^0.4*地面交通^0.15*政策因素^0.15*消费心理^0.1*使用因素^0.1*轨道交通^0.1*消费满足程度(7)(7) A 经济因素= WITH LOOKUP (Ⅱ值,([(0,0)-(10,1)],(0.1,1),(0.7,0.99),(1,0.97),(1.2,0.9),(1.35,0.68),(2,0.6),(2.7,0.55),(4.5,0.5 ),(10,0.4)))(8)(8) A Ⅱ值= 实际价格/户均可支配收入(9)(9) A 实际价格= 购车价格+价外费用(10)(10)L 购车价格= INTEG (-降价率*购车价格,购车价格初始值)(11)(11)N 购车价格初始值= 200000(12)(12) A 降价率= WITH LOOKUP ( Time,([(2000,0)-(2020,1)],(2001,0),(2004,0.05),(2006,0.1),(2010.0.05),(2015,0),(2020,0) ))(13)(13) A 价外费用= 车辆购置税+调整牌照费用(14)(14) A 车辆购置税= 购车价格*购置税率(15)(15) C 购置税率= 0.1(16)(16) A 调整牌照费用= 牌照费用*控制因子(17)(17) A 控制因子= 1(18)(18)L 牌照费用= INTEG (费用增长率*牌照费用,牌照费用初始值)(19)(19)N 牌照费用初始值= 14444(20)(20) A 费用增长率= WITH LOOKUP (牌照供需比,([(0,0)-(1,1)],(0.15,0.95),(0.2,0.9),(0.26,0.73),(0.32,0.46),(0.42,0.2),(0.5,0.11),(0.6,0.06),(1,0) ))(21)(21) A 牌照供需比= 牌照投放量/年增长量(22)(22)L 牌照投放量= INTEG (随机因子*投放增长率*牌照投放量, 牌照投放量初始值)(23)(23)N 牌照投放量初始值= 15900(24)(24) A 投放增长率= 交通因素-0.4(25)(25) A 随机因子= WITH LOOKUP ( Time,([(2000,0)-(2020,2)],(2001,1.5),(2002,1.25),(2003,1.15),(2010,1),(2020,1) ))(26)(26) A 年增长量= 年需求量-年报废量(27)(27) A 户均可支配收入= 人均可支配收入*户均人口(28)(28)L 人均可支配收入= INTEG (人均可支配收入增长率*人均可支配收入, 人均可支配收入初始值)(29)(29) C 人均可支配收入增长率= 0.074(30)(30)N 人均可支配收入初始值= 12883(31)(31) A 户均人口= 人口/总户数(32)(32) A 地面交通=道路拥挤^0.6*交通管理^0.4(33)(33) C 交通管理=0.85(34)(34) A 道路拥挤= WITH LOOKUP (车均道路面积,([(0,0)-(400,1)],(60,0.05),(80,0.1),(110,0.2),(140,0.37),(160,0.5),(170,0.64),(195,0.82),(220,0.95) ))(35)(35) A 车均道路面积= 城市车行道面积/城市汽车总量(36)(36)L 城市车行道面积= INTEG (城市车行道面积增长率*城市车行道面积, 城市车行道面积初始值)(37)(37) C 城市车行道面积增长率= 0.1(38)(38)N 城市车行道面积初始值= 4.601e+007(39)(39) A 城市汽车总量= 出租车保有量+公交车保有量+私车保有量+其他汽车保有量(40)(40)L 出租车保有量= INTEG (出租车增长率*出租车保有量,出租车保有量初始值)(41)(41) C 出租车增长率= 0.0075(42)(42)N 出租车保有量初始值= 42943(43)(43)L 公交车保有量= INTEG (公交车增长率*公交车保有量,公交车保有量初始值)(44)(44) C 公交车增长率= 0.015(45)(45)N 公交车保有量初始值= 18083(46)(46)L 其他汽车保有量= INTEG (其他汽车增长率*其他汽车保有量, 其他汽车保有量初始值)(47)(47) A 其他汽车增长率=WITH LOOKUP (Time,([(2000,0)-(2020,0.2)],(2001,0.17),(2002,0.15),(2005,0.07),(2007,0.045),(2010,0.025),(2014,0.01),(2020,0.005) ))(48)(48)N 其他汽车保有量初始值= 469016(49)(49) A 轨道交通= WITH LOOKUP (轨道日客运量,([(0,0.6)-(2000,1)],(70,0.6),(280,0.67),(470,0.75),(660,0.85),(880,0.93),(1160,0.97),(1370.03,0.99),(1600,1) ))(50)(50)L 轨道日客运量= INTEG (轨道日客运量增长率*轨道日客运量,轨道日客运量初始值)(51)(51) A 轨道日客运量增长率= IF THEN ELSE(Time<=2010, 0.215, 0.1)(52)(52)N 轨道日客运量初始值= 538.99(53)(53) A 政策因素=交通因素^0.6*(1-环保压力)^0.4(54)(54) A 环保压力= WITH LOOKUP ( 城市汽车总量,([(0,0)-(8e+006,1)],(0,0),(400000,0.025),(740000,0.096),(1e+006,0.25),(1.44343e+006,0.52),(1.85933e+006,0.69),(2.39755e+006,0.82),(2.93578e+006,0.89),(3.5e+006,0.93) ))(55)(55) A 消费心理= 额外消费承受心理^0.6*示范效应^0.4(56)(56) A 示范效应= WITH LOOKUP (户均拥有量,([(0,0)-(0.5,1)],(0,0),(0.0351682,0.298246),(0.126911,0.530702),(0.252294, 0.649123),(0.35,0.95) )) (57)(57) A 户均拥有量= 私车保有量/总户数(58)(58) A 额外消费承受心理= WITH LOOKUP (价外费用,([(10000,0)-(200000,1)],(10000,1),(25000,0.85),(38000,0.57),(50000,0.25),(65000,0.125),(90000,0.06), (150000,0.005) ))(59)(59) A 使用因素= WITH LOOKUP ( 使用费用,([(0,0)-(80000,1)],(22500,1),(24500,0.97),(27000,0.91),(30000,0.78),(34000,0.56),(36000,0.38),(41500,0.21),(55000,0.1),(70000,0.05) ))(60)(60) A 使用费用= 保险费用+燃油费用+停车费用+养路费等其他费用(61)(61) A 保险费用= 保险率*购车价格(62)(62) C 保险率= 0.04(63)(63)L 燃油费用= INTEG (燃油费用增长率*燃油费用,燃油费用初始值)(64)(64) C 燃油费用增长率= 0.05(65)(65)N 燃油费用初始值= 4000(66)(66) A 停车费用= 5000+2000/车位供需比(67)(67) A 车位供需比= 停车车位/私车保有量(68)(68)L 停车车位= INTEG (停车车位增长率*停车车位,停车车位初始值)(69)(69) A 停车车位增长率= 0.1(70)(70)N 停车车位初始值= 104914(71)(71) C 养路费等其他费用= 6000(72)(72) A 消费满足程度= WITH LOOKUP (户均拥有量,([(0,0)-(0.4,1)],(0.015,1),(0.05,0.8),(0.085,0.705),(0.15,0.45),(0.25, 0.2),(0.35,0.18) ))(73)(73)L 人口= INTEG (人口增长率*人口, 人口初始值)(74)(74) C 人口增长率= 0.0053(75)(75)N 人口初始值= 1.32714e+007(76)(76)L 总户数= INTEG (总户数增长率*总户数, 总户数初始值)(77)(77) C 总户数增长率= 0.008(78)(78)N 总户数初始值= 4.7892e+006(79)(79)Initial time = 2001 仿真起始时间(80)(80)Final time = 2020 仿真结束时间(81)(81)Saveper = Time step 数据记录步长(82)(82)Time step = 1 仿真步长上述方程中，L表示水平变量方程；R表示速率变量方程；C表示常量方程；A表示辅助变量方程；N表示初始值方程。