物流系统模型Word文档格式.doc

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抽象模型和形象模型。

按变量性质：

动态和静态，连续和离散，确定性和随机性模型。

按模型规模：

宏观模型，中观模型，微观模型。

按模型用途：

工程用模型，科研用模型和管理用模型等。

根据模型与实际系统的一致程度，可以概略的把模型分为以下四类：

实物模型，图形模型，数学模型和模拟模型。

1，实物模型是根据系统之间相似性而建立起来的物理模型。

静态实体模型最常见的是比例模型，例如建筑缩小比例模型。

2，图形模型是用少量文字，简明的数字，不同形式的直线和曲线所构成的图模型，直观，生动，形象地表示出现实系统的本质规律图形模型可分为流程图，方框图，结构图，流图以及网络图等。

（1）流程图：

反映某种实体的流转过程，例如生产流程图。

（2）方框图：

一个系统由许多子系统组成，用方框图代表子系统从而简化了对问题的说明。

（3）结构图：

用来研究系统元素之间的逻辑关系，结构层次，空间分布等。

如管理决策的层次结构，企业的组织结构。

（4）流图：

可分为信息流图，资金流图和物流图。

信息流图能反映组织信息的来龙去脉；

资金流图反映了费用的流转和消耗情况，通过计算每一环节的费用可以分析出企业的生产效益；

物流图反映了物资流动方向，运量，距离和费用等内容，对研究工厂布局，计算运费，确定运输工具有重要意义。

3.数学模型：

广义地说，凡是一切数学概念，数学理论体系，各种数学公式，各种方程式以及有公式系列构成的算法系统等都被称为数学模型。

狭义的说，凡是将具体现象，事物的特征和性质给以数学表达的数学结构，如各种等式，不等式，图，表或框图等，也叫数学模型。

数学模型是已解决某个现实问题为目的，从该问题中抽象归结出来的数学问题也叫数学模型，也就是说数学模型是用数学术语对现实问题的具体描述。

数学模型，包括原始系统数学模型和仿真系统数学模型。

原始系统数学模型又包括概念模型和正规模型，概念模型是指用说明文字，框图流程和资料等形式对原始系统的描述，正规模型试用符号和数学方程式来表示系统的模型，其中系统的属性用变量表示，系统的活动则用相互有关的变量之间的数学函数关系来表示。

原始系统数学建模过程为一次性建模。

仿真系统数学模型是一种适合在计算机上运行和实验的模型，主要根据计算及运算特点，仿真方式，计算方法，精度要求，将原始系统的数学模型转化成计算机程序。

仿真系统数学建模过程为二次建模过程。

一个真实的系统它的内在联系和与外界的关系一般是非常复杂的，用系统模型完全准确地描述是很困难的，只能近似的描述。

建立物理属性相似基础上的物理模型描述真实系统的逼真感虽然较强，但对于复杂的系统，建立物理模型所需费用大，而且要修改参数和改变结构都很困难。

相对而言数学模型的建立和应用修改则更为方便和经济。

因此仿真系统中我们更多地是使用数学模型。

4.模拟模型和原系统的物理元素完全不同，但动作相似，当两系统性质之间的关系相同时，常用便于分析计算的系统作为研究另一系统的模型。

例如，在机械运动中速度，力与质量的关系，可用电路中的电压，电流和电容来模拟。

在电路中改变电压，电流和电容远比机械运动中改变速度，力和质量简单得多。

数学模型的意义

数学是进行模型系统模拟和仿真的有力工具，建立数学模型是发展物流科学和解决实际物流问题的首要课题。

数学建模是一种具有创新性的科学方法，它将问题简化抽象为一个数学问题或数学模型，然后采取恰当的数学方法求解，对现实问题进行定量的分析和研究。

所以，建立准确合理的数学模型是系统模拟工作的基础。

现代工程技术复杂，系统庞大，工程上要关心整体的过程和系统的设计，而不能将问题简单的分开来看。

在对物流系统的研究过程中，我们要从整个供应链的高度来看待问题，而不能仅仅拘泥于单个物流环节或设备控制设计上。

因此现代物流系统模拟所要求的数学模型，应是能反映整个过程的宏观动力学模型。

在建模上源于以往的物流学，但又有所区别，是一门新兴的学科。

系统模拟技术的优点

使用模型的意义在于，客观试题系统很难做实验，或者根本不能做实验，这种情况下可利用模拟系统代替；

对象问题虽然可以做实验，但是利用模型更便于理解；

模型易于操作，利用模型的参数变化来了解现实问题的本质和规律更经济方便。

具体说来，模型具有以下优点：

1.符合人们思维习惯，有助于系统分析。

2.系统模拟对各种复杂的系统具有很好的适应性。

3.系统模拟有利于定性和定量的结合。

4.系统模拟有利于解决随机因素的影响。

5.系统模拟可以帮助系统优化。

系统模拟的特殊作用

所谓特殊作用，就是其他技术很难达到或者无法取代的作用。

主要由以下几个方面：

（1）过程系统通常属于大型工业系统，其流程复杂，投资巨大，生产连续性强。

从经济安全性出发，一般不允许在真实系统上进行实验研究，必须借助模拟手段。

（2）计划中或设计中的过程系统，现实世界中并不存在，只能通过模拟手段进行实验研究。

（3）高质量的模拟模型具有预测性。

应用现代高速大容量模拟计算机，人们可以短时间内预测实际过程系统数月甚至数年时间中所发生的现象和事件，这是模拟技术“超时空”的优点。

（4）实际过程系统根本不允许做的实验。

如超极限运行，破坏性试验，事故分析等，利用模拟技术不会造成任何损失，是最安全的实验研究方法。

（5）模拟实验研究主要在模拟机上进行。

与真实系统试验相比，除了安全以外还大大节省原材料，能源消耗和人力资源等。

（6）动态模拟数学模型可以产生被模拟系统受到各种外部扰动或操作变化的动态响应，这种特点即模拟的预测性。

也就是说，一个高质量的数学模型不是主观认为赋给模型哪些功能，模型则只产生哪些功能或现象。

从这个意义上看，采用模拟技术可以辅助工程技术人员全面认识和分析过程系统，防止人为思维惯性所产生的遗忘导致的实验，研究或设计的重大失误。

（7）模拟技术通常用软件形式体现，用软盘，磁带或光盘等作为载体，传递复制极为方便。

软件还是一种可以在“信息高速公路”甚至电话线中传送的资源，这是模拟技术便于传播推广的一大优势。

1物流系统模拟技术的应用

模拟技术对于研究对象表征不需要非常的抽象，同时模拟模型可以方便的调整系统内部各个环节的结构以及它们之间的关系，这些无疑非常适合于物流系统多变的特性。

用模拟方法来构建模型，可以全面分析供应链，随着计算机技术的发展，这种分析可以更加深入，考虑随机性，包括供应链结构的随机性与订货和供应的随机性，同时还可以考虑系统的动态需求。

同时，使用模拟技术，对物流系统进行研究，可以定性预定量相结合，微观研究与宏观研究相结合。

在物流系统研究中系统模拟技术的应用主要由以下几个方面。

1.物流系统的规划与设计

2.物料控制

3.物料运输速度

4.物流成本估算

物流系统模型的特点

物流系统模型具有如下三个特点：

一是实体的抽象或模仿；

二是由与分析问题有关的因素所组成；

三是用来表明这些因素间的关系。

物流模型的主要参数。

周期数，库存量，初始库存，库存价格，库存成本，进（出）货量，延迟时间，运输价格，运输成本，总成本。

以及其他可能的参数。

物流系统常用的数学模型

1.资源分配型

生产经营系统在有限的资金，能源，原材料，资源，运输工具，台时，工时等条件下运作。

如何合理安排分配有限的人力物力财力，使其充分发挥作用，使目标函数达到最优，这就是资源分配型。

通常可以利用的模型有线性规划，动态规划和目标规划。

2.存储型

为了使生产经营得以正常运转，一定数量的资源储备是必要的。

在保证生产过程顺利进行的前提下，如何合理确定各种物资的存储数量，使资源采购费用，存储费用和因缺乏资源影响生产所造成的损失总和为最小。

这就是存储型。

通常可以利用库存模型和动态规划模型。

3输送性

在一定输送条件下（如道路，车辆），如何使输送量最大，输送费用最省，输送距离最短，这就是输送型。

图论，网络理论，规划理论为解决这类问题提供了有用的模型。

4.等待服务型

系统中要求服务的顾客（如领料的工人，待打印的文件，保护爱的机器，提货单）和为顾客服务的机构（入仓库，维修车间，发货点），所构成的等待系统中，如何最优的解决“顾客”和“机构”之间的问题，了解顾客到来的规律，确定顾客等待的时间，寻求顾客等待时间最少而机构设置费用最省的优化方案。

通常可以利用排队模型。

5.指配型

任务的分配，生产的安排加工的顺序等问题是企业中常见的问题。

如何以最少的费用最少的时间完成任务，就是指派型，数学上成为指派问题和排序问题。

通常可以利用的模型有整数规划和动态规划模型。

6.决策型在系统设计和运行管理中，从各种有利有弊且带风险的替代方案中对经营管理中的一些重大问题做出及时而正确的决策，找出所需的最优方案，这就是决策型。

决策论为解决这类问题提供了可以利用的模型。

7.其他模型

除上述介绍的模型外，还有诸如解释预测型，投入产出型，布局选址型等。

物流模型构建的原则

1.模型构造的系统化

2.物流模型的简单化

3.物流研究的多方位化

4.物流模型构建的规范化

建模方法与步骤

系统建模方法

1.直接分析法，系统较简单，问题明确，可按问题的性质直接建立模型。

2.数据分析法，当系统结构的性质尚不够清楚，但是，通过分析系统功能的已有数据或新做的实验所获取的数据可以建立系统的模型。

3.实验分析法，对于某些问题，现有的数据分分析尚不能确定个别变量对整个系统工作指标的影响，又不太可能做大量实验时，也可以在系统上做局部试验，确定关键本质变量，弄清楚其本质特性及其对所关心的指标的影响。

逐渐分析，发现矛盾，建立实验模型，直到取得满意效果为止。

4.主观想象法

当系统结构性质不明确，又无足够的数据，系统上无法做实验时，此时看来无法建立模型，但实际还是可以用“主观想象”来人为地实现一个模型。

5.人工实现法

当系统结构复杂，性质不明确，没有足够的证据，又无法在系统上做实验，或者不允许做实验时，可以利用人工现实系统逐步建立模型。

物流系统模型建立步骤

1.弄清问题，掌握真实情况

2.搜集资料

3.确定因素之间的关系

4.构造模型

5.求解模型

6.检验模型的正确性

系统模拟遵循的总体工作流程

（1）系统定义。

根据模拟目的，规定模拟系统的边界条件和约束条件。

（2）数学建模，根据系统试验知识，模拟目的和实验资料来确定系统数学模型的框架，结构和参数。

模型的简繁程度应与模拟目的相匹配，要确保模型的有效性和模拟的经济性。

（3）模拟建模。

根据数学模型的形式，计算机的类型以及模拟目的将数学模型转变为模拟模型，建立模拟模型试验框架。

应进行模型变换正确性校核。

（4）装载。

利用模拟软件将模拟模型输入计算机。