多方法系统仿真软件AnyLogic(新)

多方法系统仿真软件AnyLogic北京格瑞纳AnyLogic公司TheAnyLogicCompanyAnyLogicNAAnyLogicEUTECHSIMSMSBlueStallionTechnologiesEvans&PeckTechSupportMgmtPitotechAtWorth北京格瑞纳DSEConsulting5thThinkingACP-ITLDMIBNSimPlanTonbellerPhi-SigmaShabihpardazan格瑞纳简介•是AnyLogic产品在中国范围内的唯一经销商，同时提供相关的培训和咨询服务（）•公司总部位于北京市海淀区清华园，在上海有分公司•2003年起在国内销售系统仿真及其他软件，并提供各类相关培训和服务，客户主要包括高校、研究所和大型企业系统评估方法——测量系统评估方法——解析模型系统评估方法——仿真模型?解决方案问题模型模型层次上的解决方案真实世界模型的世界无风险空间为什么要用仿真模型•系统还未建立或无法测量–可以预先评估未来的系统–可以不扰乱实际系统的正常运作•系统过于复杂，无法以解析模型表达–涉及随机量–关注系统状态随时间的变化示例：银行•一个简单的案例：•平均每小时10位客户•柜台只有一名柜员•平均服务时间为5分钟•我们想找出：•排队平均等待时间•[可以从此推导出的其他指标]•你将花费几秒钟找到解析解：bbw12平均等待时间*，其中b-到达速率-平均服务时间*这只适用于泊松流客户（以恒定速率独立到达）和指数分布的服务时间。银行。解析方法的假设•这些假设意味着什么？•客户独立到达–这是适合银行的假设•指数分布的服务时间：服务时间概率平均•于是网络搜索将提出另一个公式：)1(2)1(22bCbwb，其中bC-服务时间的变化系数服务时间概率平均支票兑现，存款更复杂的交易这是远离现实的。分布更可能是这种形状：银行。如果不是那么简单的案例？•有几个(K)出纳员•这就是所谓的“多服务排队模型”。解析解*：1KPbwKb0)1(!PKKPK1100!)1(!KiiKiKKKP，其中-系统利用率，-所有出纳员都忙碌的概率-“银行里没有客户”的概率，其中*但是，这只适用于泊松流客户和指数分布的服务时间。•如果服务时间有不同的分布?̶即使对于这样一个简单系统，也没有解析解。银行案例。总结•在真正的银行，过程复杂得多：•只有一些特定的员工可以做一些交易•客户可能被引导给其他员工•出纳员可能共享资源，如打印机或复印机•不同的员工可能有不同的技术和能力•等等…•解析解不存在几乎是肯定的•如果解析解存在，谁将为你找到他?•几乎过程中的任何变化都使得原有的解析解无效•对于这种系统，有可预见的复杂性和保证结果的唯一分析方法是：仿真建模解析模型vs仿真模型•解析模型–静态的、确定性的–用于寻找答案–容易实现–难以捕捉时间、动态系统–难以捕捉复杂因果关系–难以建立与时间相关的约束–不能随时间运行模型•仿真模型–动态的、可执行的–能够捕捉任何复杂度的因果关系和时间约束–易于捕捉问题的随机本质–能够详细描述模型中的行为–可以测量各种量–建立模型需要更多的时间和技巧AnyLogic多方法建模•系统动力学：通常用于长期、战略性模型，假设被构建对象高度聚合：人、产品、事件及其他离散物品在模型中用数量代表。（例Population）AnyLogic多方法建模•基于智能体：从实际应用角度看，是本质上分散化，及个体为中心（系统层的反面）的建模。确定主动实体，即智能体（可以是人、公司、项目、城市、产品等等），定义它们的行为（主要驱动力、反应、记忆、状态），把它们放到一个中心环境中，或可建立连接。则整体（系统层）行为就展现为很多个体行为交互的结果。（例UrbanDynamicsAgentBased）AnyLogic多方法建模AnyLogic多方法建模•离散事件：我们周围的世界表现是“连续的”，但当分析那些过程，在很多时候，明智的做法是对连续的本质进行抽象，只考虑那些系统过程中“重要的”时刻和时间。（例BillingDepartment）AnyLogic多方法建模•系统动力学方法高度抽象，主要用于战略层。流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。应用领域低抽象层次[最大细节微观层次操作层次]高抽象层次[最小细节宏观层次战略层次]聚合、全局反馈回路、影响、趋势…中抽象层次[中等细节中观层次战术层次]制造行人动态保健交通运输市场和竞争社会系统供应链项目和产品管理健康经济学物理控制系统生态系统服务系统仓储物流计算机硬件资产管理能源供应网络人力资源动态业务流程战场，指挥和控制单独对象、确切的大小、速度、距离、时间…ArenaExtendSimSimProcessAutoModPROMODELEnterpriseDynamicsFlexSim…MATLABVisSimLabViewEasy5…[学术工具：]SwarmRePastNetLogoASCAPEVenSimPowerSimiThink仿真建模软件•传统的工具旨在支持一种特定的建模方法系统动力学离散事件建模基于智能体建模动态系统AnyLogic–多方法仿真工具系统动力学离散事件(基于过程)建模基于智能体建模动态系统•容易选择和调整抽象层次•可以在不同方法间转换•可以在一个模型中混合方法•现代和灵活的面向对象平台AnyLogic模型架构•方法/可视化语言离散事件系统动力学基于智能体•特定领域库物流行人轨道医疗•Java̶模型在Java层开放̶AnyLogic引擎是100%Java•用户模型̶用户可以接触所有三个层次•实验优化校准蒙特卡洛敏感性分析自定义……领先的协作交互性DBT其他各种数据库CAD图GIS地图三维模型ERPCRM其他分析软件其他Java程序其他语言程序自定义OptQuestStat::FitExpertFit分布拟合工具优化工具AnyLogic跨平台运行微软Windows8,7,Vista苹果MacOSX10.6或更新版SuSEOpenLinux10.2或更新版，UbuntuLinux8.04或更新版任何支持Java的网络浏览器模型开发环境AnyLogic模型标准库•离散事件基于网络：标准库还包含一组特别为“注重空间”的过程所设计的对象，注重空间的过程在物理空间中发生并涉及实体和资源的运动。（例WholesaleWarehouse）行人库•基于“社会力”理论，细致、准确地描述行人在空间中行走的行为状况。（例SubwayEntranceHall）轨道库•能够高效地建模、仿真和可视化任意复杂度和规模的铁路堆场和铁路运输的运作。（例ClassificationYard）公路交通库•用来建模、仿真和可视化车辆交通，支持对车辆移动的详尽且高效地物理层建模。（例HighwayJunction）软件主要模块•基本建模模块：参数、变量、函数、事件等•分析模块：各种统计数据和图表（条形图、饼状图、时间图、直方图和甘特图等）软件主要模块（续）•动画模块：二维和三维动画，包括各种基本几何图形、外部图片和三维模型、CAD图、GIS地图、视图区域等软件主要模块（续）•交互模块：按钮、编辑框、单多选、滑块等•数据模块：Excel、文本、数据库等AnyLogic技术优势•1、支持基于智能体（也称主体、代理）建模，是唯一支持多Agent仿真的商业软件。比传统的Agent仿真软件，如Swarm、RePast等易学好用。•2、同时支持基于智能体、离散事件、系统动力学、Petri网、行人和交通仿真，并且可以以任意组合方式进行混合仿真。AnyLogic技术优势（续）•3、完全基于Java开发，建模环境定制于流行的软件开发工具Eclipse；支持几乎所有Java应用，能够利用丰富的Java资源。•4、可以导出模型，脱离软件环境在互联网上运行或集成到其他程序中。•5、用户可以通过二次开发，制作自己的用户控件库。AnyLogic技术优势（续）•6、行人仿真基于社会力模型（SocialForceModel），比传统的仿真软件更贴近真实的行人特征。•7、原厂直接提供中文版软件。•8、提供64位版本软件，支持运行大规模模型。•9、可提供专业模型调试功能：在模型运行中实时监测事件，进行代码级别跟踪调试；提供例如自动代码补全、弹出相关文档、语法高亮、智能缩进、代码错误更正建议等模型开发辅助功能。AnyLogic技术优势（续）•10、具有友好的可视化开发环境，可以方便地创建模型，及相关的统计图表、二维及三维动画，并提供模型运行时常用的交互控件，如按钮、滑块、编辑框、单选按钮、复选框等。•11、可以同时打开和编辑多个模型，各模型之间可以复制建模元素。•12、方便团队协同开发，支持版本控制软件，如CVS、SVN等。物流配送案例物流配送案例（续）•输入–所有配送节点的位置及上下级关系–各节点间配送路线–货物配送订单的产生，包括初始地、目的地和货物量等–运输车辆的容量及安排规则等物流配送案例（续）•建模–基于智能体定义配送节点和运输车辆–可以基于GIS•输出–货物运输完成总量–运输成本（以运输车辆行驶里程计）–不同网点布局或配送规则比较石油输送案例石油输送案例（续）•输入–各输送节点：储油区、炼油厂和零售点–运输渠道：油轮、管道和油罐车–原油输送量、炼油厂加工能力、管道输送能力、油罐车运输能力和零售点需求量等•建模：基于智能体定义各输送节点和运输渠道•输出–各节点原油或成品油存量–断油的节点及原因分析–整个输送网络石油周转量通信案例通信案例（续）•输入–包括固定节点（绿色信号源、黄色中继和蓝色接收端）和移动节点（在区域内活动的人和路过的车）–各种节点的数量和位置–每种节点有各自的传输半径、传输速度和连接时间等参数–移动节点有移动速度，人有活动区域范围，车有间隔频率–数据包大小和产生频率的规则通信案例（续）•建模：基于智能体定义各种节点•输出–平均传输时间：数据包从在信号源产生至到达接收端所经历的时间–平均传输速率：单位时间内，接收端收到的数据量–传输成功率：信号源产生的数据包到达接收端的百分比–平均传输跳数：数据包到达接收端所经过的传输次数电价案例电价案例（续）•输入–政府：决定基准电价，制定环保指标，协调电厂与公众–电厂：核算发电成本，提出建议价格–公众：电价过高时可以要求听证•建模：基于智能体的政府、电厂和公众相互博弈•输出：三方共同作用下，产生最终电价地铁案例地铁案例（续）•输入–设施布局图：CAD或图片格式–车站运行规则：例如扶梯上下行、行走方向限制、闸机方向等–列车进出站时间：时刻表或间隔时间规则，停车时长–客流数据•进站客流量：时刻表或单位时间流量•进站客流分流：上下行比例和线路比例•到站客流量：各线路上下行下车数量•到站客流分流：各线路上下行到各个出口及各向换乘比例–服务设施•服务资源数量•服务资源性能地铁案例（续）•建模：基于社会力理论的行人库•输出–数据：•各区域客流数量及密度•各项服务资源利用率及排队统计•乘客站内停留时间•站内瓶颈判断•不同运行方案比较–诊断：•流程问题或不合理设置•合理化改进建议交通案例交通案例（续）•输入–交通道路分布图–道路、路口分道运行规则–各向道路车流量、速度–交通灯时长•建模：公路交通库和优化模块•输出–区域内的平均速度–通过区域的平均停车次数–提高平均速度（10%）和减少停车次数（40%）的最优交通灯时长方案经济发展案例经济发展案例（续）•输入–人口、社会、产业和资源四个子系统–各个量之间的等式关系，包括微分方程–四个子系统之间相互的关联和影响•建模：使用系统动力学建模