物流系统仿真技术及其应用课件.ppt

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1、第5章物流系统仿真技术及其应用5.1物流系统仿真概述5.2物流系统仿真理论5.3物流系统计算机仿真5.4物流系统仿真应用分析5.1物流系统仿真概述5.1.1系统模型与仿真的概念1.系统模型系统模型是反映系统内部要素的关系，反映系统某些方面本质特征，以及内部要素与外界环境关系的系统的抽象，是对一个现实存在的系统或计划建立的系统的某种形式的描述。2.仿真仿真是以系统理论、形式化理论、随机过程理论、统计理论以及优化理论为基础，借助计算机和仿真软件对实际系统行为进行动态实验研究的方法。根据系统特性仿真模型的类别分为离散系统仿真、连续系统仿真和

2、混合系统仿真三大类。三种系统仿真类别涵义图：离散系统仿真连续系统仿真混合系统仿真5.1.2系统仿真的基本步骤⒈问题阐述和仿真目标确定⒉建立仿真模型⒊数据采集⒋模型的确认⒌模型的编程实现与验证⒍仿真试验设计⒎模型的仿真运行⒏仿真结果的输出分析5.1.3系统仿真技术在物流工程中的应用物流作为一个多因素、多目标的复杂系统，追求其整体的优化是一个复杂的系统分析问题。现代物流越来越多地强调物流的系统化和综合化。在物流系统研究中系统仿真技术的应用主要有以下几个方面：⑴物流系统规划与设计⑵仓储规模与库存管理⑶物料运输调度⑷物料成本估算系统仿真在物流

3、系统的应用，除以上4个主要方面外，还可以用来对物流系统进行可靠性分析等。5.2物流系统仿真理论5.2.1离散事件系统仿真⒈离散事件系统仿真的概念离散事件系统是指系统状态在某些随机时间点上发生离散变化的系统，因而离散事件系统一般都具有随机特性，系统的状态变量往往是离散变化的。离散事件系统一般由以下六个基本要素所组成：⒉离散事件系统仿真方法离散事件系统仿真，实质上是对那些由随机系统定义的，用数值方式或逻辑方式描述的动态模型的处理过程。离散事件系统仿真方法可分为两种：⑴面向过程的离散事件系统仿真面向过程的仿真方法主要研究仿真过程中发生的事件

4、以及模型中实体的活动。这些事件或活动的发生是顺序的，而仿真时钟的推进正是依赖于这些事件和活动的发生顺序。⑵面向对象的离散事件系统仿真在面向对象仿真中，组成系统的实体以对象来描述。对象有三个基本的描述部分，即属性、活动和消息。每个对象都是一个封装了对象的属性及对象状态变化操作的自主的模块，对象之间靠消息传递来建立联系以协调活动。5.2.2物流系统仿真优化理论1.物流系统优化问题物流系统要求在一定条件下，达到物流总费用最省、顾客服务水平最好、全社会经济效益最高的综合目标。⑴物流系统优化的必要性物流系统要素之间的联系同时也是冲突、相持和协同

5、的综合表现。物流系统要素之间存在目标、产权、运作等方面的冲突。这些冲突决定了我们必须进行物流系统优化研究。⑵系统优化设计优化设计是最优化技术与计算机技术在设计领域应用的结果，它为工程设计提供了一种重要的科学设计方法，在解决复杂设计问题时，它能从众多的设计方案中找到尽可能完善的设计方案。要实现问题的优化必须具备两个条件：①存在一个优化目标②具有多个方案可供选择优化设计通常主要包括两部分内容：①优化设计的建模技术；②优化设计问题的求解技术将一个实际的设计问题抽象成一个优化设计问题，并建立起符合实际要求的优化设计数学模型，这是优化设计的关键

6、。建立实际问题的优化数学模型，不仅需要掌握优化设计方法的基本理论，更重要的是要具有该设计领域的设计经验。2.物流系统优化方法物流系统优化主要有运筹学方法、智能优化方法和模拟仿真法三种方法。⑴运筹学方法物流系统的运筹学优化方法一般建立在物流系统的数学模型的基础上，物流系统数学模型中的目标函数是在一定条件下，达到物流总费用最省、顾客服务水平最好、全社会经济效益最高的综合目标。一般认为，运筹最优化方法是物流系统工程方法论中的重要组成部分。⑵智能优化方法智能优化算法，又称现代优化算法，是20世纪80年代初兴起的优化算法，这些算法包括禁忌搜索（

7、tabusearch）、模拟退火算法、遗传算法、人工神经网络，以及近年发展起来的群体智能技术等，它们主要用于解决大量的实际应用问题。它们共同的目标是求NP-hard组合问题的全局最优解。目前引人注目的有模拟退火法（SA），禁忌搜索（TS），遗传算法（GA），三种随机优化方法为那些传统最优化技术难以处理的组合优化问题提供了切实可行的解决方案。这三种优化方法各有所长，三者的比较如下表所示。三种常用智能优化算法的比较表⑶模拟仿真方法仿真技术是高科技发展的前沿，是可对各种问题进行多学科综合研究的边缘科学。优点：投资少、周期短、见效快、可控、安

8、全无破坏性、极易修改结构及参数、易于考虑多种因素。可以克服一般研究方法由于难以考虑各种因素相互间的互动影响，使研究结果与实际情况相距甚远的缺点，而且可以减少投资风险和避免造成人力、资金的浪费。为此，发达国家在众多领域中广