仿真技术：物流系统中的助力，本文主要内容关键词为：仿真技术论文,助力论文,物流系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
供应链和物流管理是仿真技术应用最广泛，产生经济效益最大的领域之一。供应链是一个由供应商，制造商，分销商和零售商共同组成的实现从原材料到成品并最终满足客户需求的协同网络。任何一个供应链中，信息流，物流和资金流的不断流动形成了供应链的动态特性。仿真技术的应用往往和供应链物流绩效管理紧密相连。正因为仿真技术的可试验性、可量化性和快速性，使得仿真技术有着比其他分析工具更强的说服力和直观性。
仿真改变系统规划设计
规划设计是构建物流系统的前提和基础，传统物流系统规划设计流程是分析、规划设计、实施、评价、再改造完善。
在物流系统设计完成后，很难即刻对物流系统作出评价，只有在项目实施后，才能对系统作出评价，然后再改造完善。按照这种传统的规划设计方法，往往造成物流系统较高的建设成本和较长的设计周期。
目前，先进的系统规划设计方法是采用计算机仿真技术，在物流系统还未建立起来的情况下，把系统规划转换成仿真模型，通过模拟系统运行后的性能和效果，评价规划方案的优劣。这样可以在系统建成之前就能发现系统存在问题，对不合理的设计和投资进行修正，从而避免了资金、人力和时间的浪费。采用计算机仿真技术后的规划设计流程。
系统仿真为物流系统设计提供便利
在现代物流行业，国外许多物流配送中心设计、自动化仓储系统和物料搬运系统等工程设计中也都开始应用仿真技术作为有效实用的辅助设计手段。在我国，随着物流行业生产自动化水平的不断提高，生产系统越来越复杂，生产节奏越来越快，生产管理者对生产改进的每一决策都需谨慎考虑。措施不当，往往需要付出高昂的代价。而正是由于系统的复杂性、快节奏和柔性，要想预测每一个决策给系统带来的后果，已经是人的大脑无法胜任的了。计算机仿真技术正是弥补了这一不足，对我国兴建的自动化物流系统应用计算机仿真技术，不仅可以避免建立物理试验模拟系统的投资，减少设计成本，而且可以通过计算机技术进行精确计算和验证分析，提高系统方案的可行性。根据物流中心的工艺设备参数和工艺流程建立起来的计算机仿真系统，可以形成直观立体的三维仿真动画，提供生产系统的生产量，确定“瓶颈”位置，预测资源利用率。还可以被用来支持投资决定，校验物流系统设计的合理性，通过对不同的物流策略进行仿真实验来找出最优解决方案。仿真运行结束后可根据统计数据生成仿真报告，显示各个物流设备的利用串、空闲率、阻塞率等数据。可根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判断，做出决策。
仿真技术将改变交通领域旧局
交通系统仿真通过对交通系统的仿真研究，可以得到交通流状态变量随时间与空间的变化分布规律及其与交通控制变量间的关系，从而实现对现有系统或未来系统的行为进行再现或预先把握。道路交通系统仿真是应用系统仿真技术研究交通行为，对交通运动随时间和空间的变化进行跟踪描述的技术，在道路运输系统及其各组成部分的分析和评价中发挥着重要的作用。
交通系统仿真与一般的系统仿真方法相比，除具有许多相同特征外，在仿真对象、仿真建模、仿真编程、仿真实验和仿真结果等方面还有不少特殊之处。
（1）仿真对象
交通系统仿真的对象是道路交通系统。道路交通系统是一个随机的、动态的、复杂的、开放的系统，涉及到人、车、路及环境等诸多方面。首先，交通的产生是由人们的出行愿望决定的。就某一个体而言，其出行目的、交通方式的选择，出行路线的选择可能有规律可循，但就由无数个体组成的群体行为也就是道路上的交通流来说，则表现出极强的随机性。其次，交通的运行是一个动态过程，每时每刻在随着时间和空间的变化而变化，并且这种变化又是随机的。以高速公路上的车流为例，同一时刻不同地点或同一地点不同时刻的车辆运行状态都是不相同的，若有偶然发生的交通事故或车辆故障出现，则连续车流又变成了非连续车流。再有，影响道路交通情况的因素众多，这些因素之间的关系又十分复杂。以信号灯控制的交叉路口为例，影响车辆延误的内部因素至少有信号灯周期长、绿信号比、交通量、通行能力、交通组成、转向车比例、非机动车和行人等，要精确地描述这些因素之间的关系几乎是不可能的。如果再要考虑驾驶员的特征，则问题变得更加复杂。最后，道路交通系统还受到许多外部因素的影响，如天气情况、环境条件、临时交通管制等，具有很强的开放性，并且系统的边界很难限定。
（2）仿真建模
由于交通系统仿真的对象具有上述特征，使得构建仿真模型的工作变得十分困难。通常采用微观的建模思想，以道路交通系统中相对独立的实体或行为作为建模对象来描述各实体的行为及相互作用显得更加合理和可行。
交通生成模型向仿真系统提供入口处车辆到达输入，如车辆类型、车头时距等符合用户给定的随机分布。道路设施模型以道路为对象，用以描述道路的几何特征和物理特征。交通行为模型是交通系统仿真中最重要的动态模型，由车辆行驶模型和驾驶行为模型两部分组成，用以描述车辆的物理位置、车辆之间的相互关系、驾驶员特性、车辆运行状态等。目前比较成熟的也是应用最广泛的是车辆跟驰模型。人机交互模型为使用者提供控制仿真运行的界面和系统输出界面。交通控制模型指的是仿真系统可变交通控制器，在仿真过程中可以通过人机交互模型连接交通控制模型实现对道路交通的控制。
由此可以看出，交通系统仿真的实体可以是真实物体，如道路和车辆；也可以是意义明确的数据集合体，如交通规划等。实体对象分为静态和动态两类，静态对象如道路和交通规划等，在一次仿真运行开始后，对象参数不再发生变化；动态对象如汽车和控制信号，在系统中受到其他因素的影响和制约，随时发生变化。在不同的初始状态和随机的用户输入条件下，各实体模型相互制约和作用的集合构成系统行为。
（3）仿真编程
仿真程序的编制通常采用两种类型的编程语言，一种是通用高级语言，一种是专用仿真语言。由于专用仿真语言将一些系统仿真中常见的工作制成了函数，因此，使编程工作得以简化，但与此同时，也带来了许多的限制，缺乏的灵活性和功能。由于交通系统仿真对象自身的复杂性，随着人们对仿真过程直观性要求的日益增强，通用编程语言将更多地用于系统仿真程序的开发。
（4）仿真实验
交通系统仿真技术常常用来对不同的道路新建或改建方案进行评价和比选，这要求仿真实验过程反复提供同样的交通条件和环境条件，检验方案要同等条件下的运行状况。另外，由于交通系统仿真对象具有很强的随机性，而利用仿真模型正确地描述这种随机性往往是困难的，为检验和预见系统在某些突发事件如交通事故、车辆故障等影响下的状态，在仿真实验过程中直接施加人工干预，例如用鼠标在显示器上直接将某辆车设为故障车，将会使研究工作变得十分简便。这就要求交通系统仿真程序应具有更加友好的人机交互界面。
（5）仿真结果
任何系统仿真研究的目的都是通过仿真实验结果来推断被仿真的真实系统或假想系统的状态，而仿真模型的质量对于推断结论的正确与否起着决定性的作用。由于交通系统自身的复杂性，使得仿真建模时的抽象或简化尺度很难把握，如果处理不当，则会造成仿真模型的“失真”。这一问题有两种解决办法，其一是仿真实验开始前对模型进行标定；其二是仿真实验完成后对模型进行有效性检验，而后者尤其重要，也尤其困难。因此，对于仿真实验结果应采用审慎的态度对待，通常情况下，要根据所论问题的具体情况，与其他定性的或定量的分析方法相结合，推断出被仿真的真实系统或未来系统的状态。
微观仿真与宏观仿真
微观交通系统仿真模型通常由以下基本要素组成：（1）道路条件。道路条件通常包括道路几何参数、路面状况、交通标志和标线、交通信号等。根据仿真目的的不同，在仿真过程中，道路条件可以是一成不变的，如研究不同交通流量或交通组成的状况；也可以是不断变化的，如进行道路方案的优化和比选。（2）车辆到达。对于每一辆到达系统人口处的车辆，模型必须产生一个到达时间。根据仿真目的的需要，还应产生些其他的描述车辆特征的参量，如车辆类型等，必要时，还应包括出行目的地。到达时间根据第一个入口处的车辆到达间隔分布计算出来。当入口为多车道时，还必须在其他的描述车辆特征的参量中给出车道选择。
某些情况下，系统入口处产生的参量仅仅是一个初始值，它们在仿真过程中，将根据道路几何参数或交通条件的变化而改变。（3）车辆特征。驾驶员的行为受到交通规则和车辆动力性能的限制。描述车辆动力性能的最重要参数为最高车速及给定车速下的加减速能力，当然，这些参数受车辆特征、道路条件和天气状况的影响。车辆特征通常用发动机功率、车辆容量及空气动力特性来描述。车辆类型分布在仿真模型中一般采用经验分布。道路条件通过道路几何参数和路面状况来描述。在微观仿真中，车辆的最高速度将限制车辆的期望速度，而车辆加减速能力参数则用于计算驾驶员决定的执行效果。在仿真模型中，还要对加减速能力充分发挥（如紧急刹车超车）的情况和未充分发挥（如减速停车或干道上逐渐加速）的情况加以区分。（4）期望车速。车辆在道路上的运动主要受车辆期望速度的影响，当交通密度较高时，则主要受慢速行驶车辆的车速影响。实际的期望车速是在低交通量的直线路段上观测出来的，随着交通量的增加，车流中自由行驶车辆的数量将会减少，期望车速的观测将变得越来越困难。在构造微观仿真模型时，通常假设期望车速与交通量无关，其分布服从正态分布，据此对小型车和大型车分别建立期望车速分布模型，近年来，则更多的以经验分布代替正态分布。在实际应用时，必须对上述关于期望车速的假设分地点、分车道进行认真的检验。（5）车辆间的相互作用。在构造微观仿真模型时，要对两种不同类型的人——车单元运动加以区分。一种是运动只受车辆、道路条件和外部因素如天气状况或速度限制等的影响；另外一种是除上述影响因素外，还要受其他人——车单元的影响。在车辆跟驰模型中，通过一个“感知界限”参量来区分两种类型的人——车单元运动，这一参量也被用于确定什么时候驾驶员将加速或减速，以便与前车保持适当的距离。构造相互作用模型时，必须对“感知界限”进行观测、并分别计算出两种不同运动类型的加速度和减速度，此外，还要对每一种道路形式分别进行模型的标定。（6）车道转换和超车。驾驶员对于来自其他车辆的干扰一般通过调整自己的车速来体现，当条件允许时，转换车道或超车。对于描述车道转换和超车的参数进行观测，这是因为需要同时记录下许多变量，因此，目前这方面的研究成果较少。对于单向行驶道路的车道转换和超车，目前的仿真模型多用“感知界限”或可接受空当出现的概率或两者结合来描述，对于双向行驶的道路，则要考虑必要的超车距离和对向交通流中产生的空档，有时还要加上视距条件和用于描述驾驶员冒险程度的参数。
宏观仿真模型与微观仿真模型的区别主要表现在如下两个基本要素：（1）车辆到达。与微观仿真模型一样，在宏观仿真模型中，对于每一辆进入系统入口处的车辆，都要产生一个到达时间，以及相应的特征参量。所不同的是，由于宏观仿真都是用于道路网的交通状态研究，车辆特征参量往往包括每辆车的出行目的和行驶路线。每辆车的出行目的可以从随时变化的O-D矩阵中获得，而行驶路线可以通过最短路径计算出来。（2）相互影响模型。传统的宏观仿真模型应用速度——流量一般关系来描述车辆在系统中的运动。当道路网系统能够划分为具有相同特征的几个子系统时，也可以将道路几何特征、速度限制和天气状况等因素引入宏观仿真模型。