(1) El impacto de agregar nuevos equipos en el empresa o empresa; ②La calidad del diseño de nuevas líneas de producción;
③ Comparar las ventajas y desventajas de varias opciones de diseño, etc.
La simulación logística es fundamental para reducir el coste global de inversión logística. Este artículo se centra en analizar y describir el estado actual de las aplicaciones y las tendencias de desarrollo del software de simulación logística en mi país.
Tecnología central de simulación de sistemas logísticos
La simulación de sistemas logísticos es una simulación típica de un sistema de eventos discretos, cuyo núcleo es el avance del reloj y el mecanismo de programación de eventos. Un sistema de eventos discretos es un sistema cuyo estado cambia discretamente en algún momento aleatorio en el tiempo. Este comportamiento que provoca cambios de estado se denomina "evento", por lo que este tipo de sistema está impulsado por eventos y los "eventos" a menudo ocurren en momentos aleatorios, también llamados eventos aleatorios, por lo que los sistemas de eventos discretos generalmente tienen características aleatorias; sistema Las variables de estado de a menudo cambian discretamente. 1. Reloj analógico
El reloj analógico se utiliza para indicar cambios en el tiempo de simulación. En la simulación de sistemas de eventos discretos, dado que los cambios en el estado del sistema son discontinuos y no cambian hasta que ocurren dos eventos adyacentes, el reloj de simulación puede abarcar estos períodos "inactivos". De un evento a otro. Porque la simulación es esencialmente una descripción dinámica del estado del sistema en una secuencia de tiempo determinada. Por lo tanto, el reloj analógico es generalmente la principal variable independiente de la simulación. Hay tres métodos de avance del reloj analógico: método de programación de eventos, método de avance de incremento fijo y método de avance del reloj dominante.
Cabe señalar que el reloj de simulación muestra el tiempo que tarda la simulación del sistema, no el tiempo que tarda el ordenador en ejecutar el modelo de simulación. Por tanto, el tiempo de simulación es proporcional al tiempo real. Para sistemas electromecánicos complejos, como los sistemas logísticos, el tiempo de simulación puede ser mucho más corto que el tiempo real. En realidad, el sistema real funciona durante varios días y meses, pero la simulación por ordenador sólo dura unos minutos.
2. Método de programación de eventos
El método de programación de eventos es un método orientado a eventos que define eventos y procesa una serie de eventos en orden cronológico. Registre los cambios en el estado del sistema causados por cada evento y complete la simulación de todo el proceso dinámico del sistema. Dado que todos los eventos están predeterminados y los cambios de estado ocurren en momentos predeterminados definidos, este método es adecuado para sistemas con duraciones de actividad definidas.
En el método de programación de eventos, el reloj de simulación avanza según el método del siguiente paso de tiempo. Al establecer una tabla de eventos, los eventos programados se colocan en la tabla de eventos en el orden en que ocurren. El reloj analógico siempre avanza a la hora más temprana. Luego procese los cambios en el estado del sistema cuando ocurra el evento y realice los cálculos estadísticos requeridos por el usuario. De esta manera, el reloj de simulación avanza continuamente desde el momento de un evento hasta el siguiente evento más temprano, lo que lleva al final de la simulación.
3. Generación de números aleatorios y variables aleatorias
En el sistema logístico, la llegada de las piezas, la llegada de los vehículos de transporte y el tiempo de transporte son generalmente aleatorios. Al simular un sistema afectado por factores aleatorios, primero se debe establecer un modelo de variable aleatoria. Es decir, determinar las variables aleatorias del sistema y determinar los tipos de distribución y parámetros de estas variables aleatorias. Para variables aleatorias cuyo tipo de distribución se conoce o puede determinarse empíricamente, sólo es necesario determinar sus parámetros.
Después de establecer un modelo de variable aleatoria, es necesario generar en la computadora una serie de valores muestreados de variables aleatorias con diferentes distribuciones para simular varios fenómenos aleatorios en el sistema. Un método práctico para generar valores de muestra de variables aleatorias suele ser generar primero un número aleatorio continuo distribuido uniformemente con un intervalo de [0, 1] y luego generar las variables aleatorias requeridas mediante alguna transformación y operación.
Después de obtener números aleatorios con distribución uniforme, buena independencia y período largo en el intervalo [0, 1], la siguiente pregunta es cómo generar variables aleatorias correspondientes al sistema real. La premisa de generar variables aleatorias es determinar la distribución y los parámetros de las variables aleatorias en función de los valores observados de las variables aleatorias en el sistema real.
El método de transformación inversa es el método más utilizado. Se basa en la ley de transformación inversa de probabilidad integral. La función de distribución de la variable aleatoria X es F (x).
UI es un número aleatorio distribuido uniformemente en el intervalo [0, 1]. La variable aleatoria X requerida se puede obtener utilizando la función de distribución inversa X = F-1 (μ).