基于VensimPLE啤酒游戏仿真实验报告Word文件下载.docx

基于VensimPLE啤酒游戏仿真实验报告Word文件下载.docx

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二、实验过程

（1）系统分析：

系统动力学分析的系统行为是基于系统内部要素相互作用而产生的，并假定系统外部环境的变化不给系统行为产生本质的影响，也不受系统内部因素的控制。

（2）系统因果关系分析：

系统动力学的研究重点在于自反馈机制的系统动力学问题。

为了研究系统的反馈结构，首先要分析系统整体与局部的关系，进而追索因果与相互关系，然后把它们重新联结一起形成回路。

回路的概念最简单的表示方法是图形。

系统动力学中常用的是因果关系图。

（3）系统动力学模型的建立：

为了进一步明确表示系统各元素之间的数量关系，并建立相应的动力学模型，系统动力学方法通过广义的决策反馈机构来描述上述机制。

系统动力学通过引入水平变量（Level）、速率变量（Rate）、信息流等因素，构造成更加深入的系统行为关系图（流图），更完整、具体地描述系统构成、系统行为和系统元素相互作用机制的全貌。

即是系统流图模型的建立。

（4）系统动力学方程的建立：

将各因素之间的函数关系用DYNAMO方程式的语言来建立和表达。

（5）软件进行系统模拟仿真运行：

模型建立完成，进入编译运行的阶段，对已建立好的模型进行仿真运行。

（6）输出仿真结果：

模型仿真运行结束，输出运行的结果图。

（7）进行结果分析：

根据输出的结果图对该供应链进行分析，观察牛鞭效应。

三、实验心得

（1）只有先掌握了一些基本因果图、流图及其基本方程式的建立，才能为该啤酒游戏的分析打好基础，以便于后续仿真模型的因果关系分析和模型的建立。

（2）只有了解了啤酒游戏的游戏规则，理解了模拟仿真建立的模型各因素间的关系才能正确的建立方程式，使得模型能够正确运行。

（3）了解牛鞭效应的含义，才能更好的分析仿真运行的结果图。

四、附上啤酒游戏的因果关系图，以及两种策略下的仿真结果

4.1“啤酒游戏”因果图的建立

系统动力学了解系统动态特性的主要方法是回路分析法（即因果关系和反馈思想）。

反馈回路中的因果关系都是相互的，从整体上讲，我们无法判定任意两种因素谁是因，谁是果。

社会和个人的决策过程也是这样。

导致行为的决策是企图改变系统的状态；

改变了的状态又产生进一步的决策及变化，这即形成了因果反馈回路。

因此，互为因果就成了反馈回路的基本特征。

当然，为了分析各种因素对市场需求的影响，还需要引入一些辅助的中间变量，以反映各种因素之间的相互关系和作用过程。

啤酒游戏的各因素之间的因果关系图如图所示：

4.2系统动力学建模----流图

系统动力学流图是系统动力学的基本变量和表示符号的有机组合。

根据啤酒游戏供应链系统内部各因素之间的关系设计系统流图，其目的主要在于反映系统各因果关系中所没能反映出来的不同变量的特性和特点，使系统内部的作用机制更加清晰明了，然后通过流图中关系的进一步量化，实现啤酒供应的政策仿真目的。

如图;

4.3关于流图的一些方程式的设置：

策略二的参数方程设置：

（01）FINALTIME=100Units:

week

Thefinaltimeforthesimulation.

（02）INITIALTIME=0Units:

Theinitialtimeforthesimulation.

（03）SAVEPER=TIMESTEPUnits:

week[0,?

]

Thefrequencywithwhichoutputisstored.

（04）TIMESTEP=1Units:

Thetimestepforthesimulation.

（05）市场需求率=300+ifthenelse（Time>

4,randomnormal（-200,200,0,100,4）,0）

Units:

**undefined**

（06）库存调整时间=4

（07）批发商发货率=delay3（零售商订单,运输延迟）

（08）批发商库存=INTEG（生产商发货率-批发商发货率,1000）

（09）批发商期望库存=批发商销售预测*期望库存覆盖时间

（10）批发商订单=max（0,批发商销售预测+（批发商期望库存-批发商库存）/库存调整时间）

（11）批发商销售预测=smooth（批发商发货率,移动平均时间）

（12）期望库存覆盖时间=3

（13）生产商发货率=delay3（批发商订单,运输延迟）

（14）生产商库存=INTEG（生产商生产率-生产商发货率,1000）

（15）生产商期望库存=期望库存覆盖时间*生产商销售预测

（16）生产商生产率=delay3（生产商生产需求,生产延迟）

（17）生产商生产需求=max（0,生产商销售预测+（生产商期望库存-生产商库存）/库存调整时间）

（18）生产商销售预测=smooth（生产商发货率,移动平均时间）

（19）生产延迟=3

（20）移动平均时间=5

（21）运输延迟=3

（22）零售商库存=INTEG（批发商发货率-市场需求率,1000）

（23）零售商期望库存=期望库存覆盖时间*零售商销售预测

（24）零售商订单=max（0,零售商销售预测+（零售商期望库存-零售商库存）/库存调整时间）

（25）零售商销售预测=smooth（市场需求率,移动平均时间）

策略一的参数方程设置：

只需将策略二的以下几个参数方程改变即可：

（1）批发商订单=max（0,批发商销售预测+（批发商期望库存-ifthenelse（批发商库存>

0,批发商库存,0））/库存调整时间）

（2）生产商生产需求=max（0,生产商销售预测+（生产商期望库存-ifthenelse（生产商库存>

0,生产商库存,0））/库存调整时间）

（3）零售商订单=max（0,零售商销售预测+（零售商期望库存-ifthenelse（零售商库存>

0,零售商库存,0））/库存调整时间）

4.4结果图输出

\

策略一的结果图:

策略二的结果图：

4.5结果图说明：

通过两种策略的模拟仿真，可以看出两种策略下的供应链管理均存在牛鞭效应，当改变订货策略时，各个物流单元的库存以及各个单元的订货量均发生了明显的改变。

牛鞭效应是供应链管理中一个非常普遍的现象，牛鞭效应是衡量供应链效率高低的重要指标，认识并且分析牛鞭效应，对于改进供应链的运行和构筑供应链的结构都有很大的帮助。

五、通过该实验，说明了什么问题

这次上机，我们主要利用Vensim软件对“啤酒游戏”进行了计算机仿真。

但是我们这次的上机仅仅研究的是最最简单的供应链情况．市场需求为节约函数时对供应链的影响。

不容置疑的是实际的物流系统远远比本文之中的模型要复杂的多。

首先客户需求变化不会像啤酒游戏模拟的那样有规律。

同时在多个供应商、多种运输方式及逆向物流等复杂的境况下，物流系统会变得更加庞大，更加复杂；

物流系统的效果还会受供应商、客户和运营商变异及他们采购意愿的变化的影响。

还会受到各种采购优惠政策等不可以预期的因素的影响。

而这些因素的不可预测性增添了研究物流系统的难度，需要作进一步的深入研究。

通过这次试验，能让我们意识到仿真模拟的重要性，通过Vensim软件的学习，我们大致了解了其今本运行过程，但仅有这些是远远不够的，课后仍需我们更多地努力来解读Vensim软件，从而能够解决更多的实际问题。