基于FlexSim的物流园区交通系统仿真文档格式.docx

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近年来供给侧结构性改革扎实推进，成效显著，中国经济发展已经从早期的道路疏通基础性建设上升至当下功能完善的平台型基础设施建设。

在近些年的经济发展浪潮中，我国现代物流业抓住发展机遇，抓住国家政府给予的政策支持，物流业不断发展壮大，中国物流学会常务副会长戴定一曾说过“物流园区建设仍有重要的战略地位”，显然地，政府和企业高度重视物流园区的发展。

物流园区在降低物流成本、减少环境污染、加强产业集聚和促进社会经济发展等方面起到了重要作用，因此科学设置物流园区是推动城市经济发展的一大助力。

1.2研究意义

近年来，我国物流业发展规模不断壮大，物流行业在中国得到了快速发展，各界人士逐渐意识到物流业对经济的贡献程度越来越大，物流园区的发展也受到高度重视。

但由于我国物流产业发展起步晚，目前还处于摸索阶段，物流园区在很多方面上还存在很多不完善的地方。

而现有的大部分研究都是针对物流园区的选址、规划建设来进行的，少有基于物流园区内部物流系统进行的研究，所以本研究以此为重点，研究广州市林安物流园区的内部交通系统，以提高其物流运作效率，合理配置资源，希望能对物流园区的交通系统研究有一定的帮助。

1.3国内外现状和发展趋势

物流园区是一种特殊的物流产业集聚的集群现象，它遵循着产业集群的一般规律[1]，作为物流业发展到一定阶段的必然产物，各国高校和研究学者们纷纷加大对物流园区的研究和探索力度，现对国内外物流园区和建模相关的研究成果进行梳理，加以综述。

1.3.1国外物流园区的研究

关于物流园区的研究可溯源于日本，日本自60年代已经开始建设物流园区，当时建设物流园区主要是为了解决东京与其他城市间各种产品大量进出城市而引起的商流物流混乱情况，日本政府统一规划一片区域，将城市的流通功能与市中心的商流分离开来，在东京近郊设立4个现代化的物流园区，并逐步完善各项基础设施与服务，由此实现了经济效益，提升了城市的实力[2]。

由此之后，日本政府开始推广并因地制宜灵活开展物流园区的经营，收效颇丰。

从上可以看出国外物流园区发展相对较早，相关方面的理论和实践经验也比较丰富，通过梳理现有文献可知，国外学者在研究物流园区相关领域时，通常研究的主题是物流园区的运营发展战略、政府政策、城市功能设计等相关的方面[3],而且其中定量研究较为常见，多集中于物流园区选址与规模的确定、车辆路径优化等课题，定性研究比较少，主要集中于物流园区的功能定位、运营策略等。

根据我国学者刘俊华[4]的文献综述可知，1999-2009年国外学者对物流园区（或集群、物流中心）的研究已经比较深入和全面了。

具体有德国数学家Dubois和Prade在1999年就用模糊综合评价法对物流园区功能进行定位，而且现在模糊评价法已经成为一种使用比较普遍的评价方法[5]。

同年DonaldWaters和RonaldH.Ballou等学者分析了物流园区的节点选址问题，并且利用排队论求出了基于现实交通情况条件下的最佳物流园区区位，虽然多年已过，这种方法还是值得借鉴的[6]。

到2009年，学者YgalBendavid设计了一个关键绩效指标专门用于评价物流园区的信息系统建设[7]。

在2010年，德国物流专家Flornhornf提出了用于分析物流园区的规划建设和未来发展方向的MSFLB模型，该模型在国内外至今仍得到广泛应用[8]。

三年后，美国Charles以美国的Westmoreland物流园区作为案例进行物流园区建设的分析，他认为，物流园区的建设必须要集结社会多方力量，包括政府、企业、社会组织和个人的力量才能提高物流园区的科学利用效率[9]。

AyşenurDoğan和İremBilici两位学者就土耳其一个实际物流园区为案例，对园区中的车辆路径问题进行了优化探讨，他们利用数学模型混合整数线性规划（MILP），并使用IBMOPLCPLEX对其进行了求解，开发了决策支持系统来解决带有时间窗和拆分交付的车辆路径问题，并将其应用于实际案例中，结果表明，他们的模型可以大大减少总分配时间和总分配距离，提高车辆的分配效率，降低物流成本效率[10]。

1.3.2国内物流园区的研究

在中国知网上以“主题”为检索项，以“物流园区”为检索内容，有11289篇相关结果，若加上正文检索“建模仿真”，时间跨度“不限”，检索结果显示有501篇文献，时间跨度缩小为“2016-2019”，选择“精确”检索，检索结果显示有133篇文献。

从2001年的一篇文献开始出现关于现代物流业的文献，较国外而言起步晚，但国内学者们也开始认识到研究物流园区的重要性；

2008年后，关于物流园区建模仿真的研究一直保持30~60的篇幅上下波动，可见当前我国物流园区研究也是比较稳定的，并且研究的内容也比较广泛，从运营模式到布局规划，从选址建模到货流预测，我国在近二十年的研究中也对物流园区有了更深入的了解。

翁启伟在2013年利用价值链管理对物流园区的模式进行研究，提出了基于价值链管理的运营模式发展趋势[11]。

同年，殷莹运用价值链分析对物流园区的用地规模及布局进行了深入研究，她通过重点分析物流量预测，提出最优定权组合预测模型，然后由价值链分析进行功能区定位，并用SLP方法对物流园区进行布局规划[12]。

而刘薇则就苏州工业园区的物流金融（logisticsfinance）进行研究，她认为第三方的物流金融是一种越来越重要的资助中小型企业的融资方法，并且国内的物流金融仍然处于一个引进阶段，将有巨大的发展空间[13]。

陈亚男等人认为在现今物流园区越来越常规化的情况下，以物流大数据为依据，综合考虑客户、企业、供应链等多维度、多方面因素的影响，产业集群寻求“互动式”横向跨链协作是一个必然趋势[14]。

陈平则将物流园区定义为5种类型，分别是货运枢纽型、生产服务型、商贸服务型、边境网关服务型、综合服务型，他在2017年发布的文章中对这5种物流园区分别进行了背景分析、现状分析、目前存在的问题分析以及未来发展方向分析[15]。

郭飞宇在2019年以济南新的待建的物流园区为例，通过改进的系统布局方法，并运用FlexSim仿真软件对布局方案进行优化研究，该研究对新建的物流园区建设具有一定的参考意义[16]。

张欣认为，目前对于物流园区的研究方向主要有5个方面，分别是对物流园区选址规模及功能定位研究；

在物流园区功能布局上的研究；

对物流园区物流需求、货运量预测的研究；

对物流园区基本特征的研究以及对物流园区运营管理的研究[17]。

纵观目前物流园区方面的探究成果，学者们研讨的核心均为物流园区的选址、规划和建设方面，鲜有对物流园区微观的研究，而每个物流园区的运营问题得根据具体问题进行具体分析，需要持续性进行调整和完善才能更好的发挥物流园区应有的作用。

1.3.3国外仿真建模的研究

在SpringerLink中搜索国外的仿真研究，结果显示有1,269,940篇相关文档，可见仿真研究在国外的发展已经非常成熟了，这对我国的仿真建模研究具有一定的借鉴意义。

BarceloJaime早在2007年就报告了在INTERREGIIIB项目的欧洲项目MEROPE中开发和测试的建模框架，以及在西班牙DGCYT赞助的国家项目SADERYL中开发和测试的建模框架，设计出关于城市物流的车辆路径和调度模型[18]，不过此后相对较少文献研究物流相关的仿真与建模，大多集中于工业生产之中。

2014年，Pawel和Rafał等学者研究了学生在利用各种仿真工具去操作一个实际项目的基础上学习产品开发、流程分析与优化、物流流程、服务工程等四大系列课程，将该项目转化为商业项目的学习过程[19]。

次年，PaulinaGolinska-Dawson和PawelPawlewski两位波兰学者针对再制造领域的环境问题进行仿真评估，考虑到再制造反向物料流动的情况，比如拆卸和再加工，他们利用仿真软件模拟了一些“绿色”环境指标，讨论了具有产品回收功能的供应链的特征，设计了一个可以测量环境因素的仿真模型[20]。

在再制造方面，这两位学者在两年后又设计出了再制造过程仿真建模与可持续性评估模型[21]，可谓将仿真进行到底。

Salleh等学者在2017年对卫生保健和医疗模拟仿真相关主题的文献进行了综述[22]；

波兰的两位学者Artur和Tomasz以波兰弗罗茨瓦夫机场为例，研究了飞机地面处理仿真的模型[23]。

次年，VitaliiNaumov研究了一个物流中心面向对象的工艺过程建模，并提供了相应的仿真模型创建基本类库工具[24]。

AdrianJakobczyk等学者利用仿真方法对短期保质期的原料进行生产过程时间设置仿真[25]。

2019年，学者Maria、Jerzy和Damian对多式联运的陆路枢纽码头在WolframMathematica软件中进行模拟，映射波兰物流公司PCC多式联运终端的网络，并且他们还利用地形数据和道路网络领域现有的数据库，开发了多式联运终端网络半自动建模软件[26]。

Grzegorz、Adrian和Damian三人，则是利用FlexSim比较了人力手工生产线和机器人自动生产线的优劣，事实证明自动生产线显然更具备优越性，是未来生产发展的主要趋势[27]。

同时还指出未来的仿真软件如FlexSim在装配流程、生产计划与调度等其他领域的仿真应用。

而JunWooKim等三人则侧重于FlexSim的教育意义，他们认为使用FlexSim可以虚拟工厂流程，让学习者有一个更透彻的视角可以了解到真实工厂的运作，可以为他们积累丰富的经验，因此该软件的强大应用功能是智慧生产、智慧教育、智慧工厂必不可少的[28]。

1.3.4国内仿真建模的研究

李丽、王晓东针对集装箱码头进行集装箱码头物流系统建模，并且致力于仿真的真实性，减少仿真与现实的差异，提高集装箱码头物流系统的容量和效率[29]。

徐林伟和钟兴利认为多路协同任务是两个或多个资源之间的复杂协调操作，因此他们利用FlexSim软件模拟典型的仓库出库协同搬运作业流程，利用OptQuest优化工具对资源进行优化配置，从而得到操作系统的最佳资源配置[30]。

韩柳在2012年运用FlexSim软件从微观物流园区的物流系统出发，研究案例物流园区的内部交通系统，优化该物流园区的交通规划设置[31]。

次年，曹国权利用FlexSim系统仿真软件建立公路货运站仿真模型，模拟甩挂货运站运作流程，提出了作业平台面积利用率和停车场停车位数量设计会影响作业效率的观点[32]。

同年，何中祥等学者建立了基于FlexSim的冷链物流配送中心模型[33]。

2016年，学者黄柏、唐华军对车间的生产系统进行研究，他们基于Petri网理论，对车间生产流程建立FlexSim仿真模型，找出系统瓶颈优化改进系统提高科学决策效率[34]。

刘彤娟等人基于FlexSim仿真，对自动仓储系统（AS/RS）进行仿真优化，通过优化模拟，给出一个合理的参数,使资源的配置优化,为提高整个系统提供了决策依据[35]。

同年，冯继浩以实例构建了基于FlexSim的自动化立体仓库（自动存取系统）仿真模型，完成了仓库布局和库存控制策略优化[36]。

陈佳伟对CS公司的原料仓库进出库作业进行仿真优化研究[37]。

次年，张鹏继续用FlexSim仿真研究自动化立体货位分配，他认为进行货位分配时要将具有关联度的货物在货架上就近存放，以实现货位分配优化[38]。

王典雪和尹科两人对山区生鲜农产品冷链物流配送网络进行研究，以W超市的实际配送网络为仿真模型，对仿真参数进行优化调整，最后有效提高W超市的配送效率，减少资源浪费现象[39]。

房殿军应用FlexSim对Y工厂园区的物流运输进行仿真，他认为在园区运输采用循环取货的模式能优于现有的运输模式[40]。

括而言之，国内外的仿真研究都是以实例为对象、收集数据、继而使用不同的仿真软件来模拟仿真运行、找出其瓶颈、寻找优化方案并且验证其可操作性的模式。

本论文的FlexSim仿真也是基于此种模式进行的。

1.3.5现有研究现状小结

目前关于物流园区的研究在理论模型、测评方法等方面都比较深入和完善，但物流园区内部交通系统研究成果比较少。

而且对于仿真研究工具多种多样，但对物流方面的主流研究工具是FlexSim，目前对仓库仓储和物流配送的模拟仿真研究比较多，较少对其他物流流程的仿真研究。

2研究内容与研究方法

2.1研究对象

始建于2003年，由广东林安物流发展有限公司投资兴建，林安物流园区是依照政府规划政策和现代物流理念构筑而成的规范化、标准化、现代化的大型综合物流园区。

林安物流园交通便利，它位于白云区太和镇沙太北路，靠近交通干线出入口，连接沈海高速、京珠高速和华南快速等主要公路干线，具有得天独厚的公路运输条件，是广州市物流规划的中心区域和华南主要干线的重要枢纽，处于北部物流圈的咽喉地带[41]。

同时，物流园区靠近众多工业区，其周边有很多工厂和商业贸易批发中心，紧邻商业区，具有市场竞争优势。

园区内部建设发展用地达300亩，接近27个足球场面积，基本可以划分为五个区域：

停车区、咨询处和员工办公楼、物流信息交易中心、生活区和零担快运中心。

园区可以承接公路运输方式到达园区的货物，并进行装卸、存储等多种作业[42]。

本文以林安物流园的交通道路系统为研究对象。

2.2研究工具

FlexSim软件是2003年由ProModel公司研发的，基于Windows的，面向对象的离散型事件建模仿真软件，其3D可视化的建模环境让建模简化并且更清晰直观。

目前FlexSim软件已被用于医疗、制造、电子、物流等不同的系统和商业环境中，并为众多公司创造了巨大的经济价值。

本文是在实地调查的基础上，利用仿真软件FlexSim进行模拟仿真，通过运行模型，进行数据分析，得出优化建议。

2.3研究内容

第1章：

绪论。

主要介绍了现阶段物流园区以及仿真建模的相关研究背景，并且对物流园区国内外仿真的探索进行文献综述。

第2章：

研究内容与研究方法。

这一部分论述本论文的研究对象、研究工具（FlexSim），同时介绍本论文研究思路、研究内容、研究目的和意义。

第3章：

参数分析与建模。

基于FlexSim的林安物流园区系统仿真，使用调查到的数据进行理论分析建模，设置建模参数。

第4章：

仿真结果分析。

这一部分主要是关于林安物流园区的建模仿真结果分析以及优化讨论。

第5章：

总结与建议。

这一部分主要总结出本论文的研究结果，并且反思论文在撰写过程中存在的问题，提出相关可行的建议。

2.4研究目的和意义

通过对物流园区的研究现状文献进行分析，结果是目前大部分研究都是对物流园区的选注问题、运营管理模式等宏观问题以及作业流程问题的研究，极少是对物流园区的内部交通系统的微观讨论。

因此本文通过FlexSim建立出反应林安物流园区道路运行情况的仿真模型，找出系统瓶颈，提高物流园区的货物流转能力。

2.5研究思路

本论文的研究思路如图2-1所示。

图2-1研究思路

3参数分析与建模

3.1林安物流园区交通系统的分析

物流园区交通系统的分析是指进入该物流园区的车辆的行走路线，对车辆行走路线分析的目的是看这些车辆的行走路线是否合理，是否会造成该交通系统的拥堵主要包括以下几个数据：

车辆在路口等待时间（平均等待时间、最长等待时间、最短等待时间）、每段路的车流量、每段路的拥堵程度（有车经过的时长、无车经过的时长）[31]。

图3-1林安物流园卫星图

图3-2林安物流园道路图

从图3-1、图3-2中可以看到林安物流园区的交通线路图，现在将该交通线路介绍如下：

（1）西南1门是林安物流园的主出入口，这里是十字路口交叉处，交通便利。

（2）园区外S115道路有两个红绿灯（分别在北门和西南1门处）。

（3）以公路运输方式进入的车辆有3个出入口（北门、西南门和西南1门）。

（4）园区内主干道西南1门为六车道即双向六车道，支干道为四车道即双向双车道，支路为两车道即双向单行道。

（5）园区内道路既有环状式道路，亦有尽头式道路。

（6）园区内不设红绿灯和环岛。

3.2建立林安物流园区的模型

3.2.1布局分析

如前文所述，林安物流园区涉及到的物流设施主要有：

物流园区进出口、五个功能区和园区内车道。

不同功能区采用可视化工具来进行模拟，涉及的FlexSim模型主要有：

发生器、暂存区、网络节点、处理器、吸收器。

模拟思路：

车辆进入林安物流园区抽象成发生器生成车辆；

道路即网络节点；

在园区内部的信息交易中心设置处理器，将处理器与两个停车区的道路进行连接，司机在进入园区后，在停车区1或2停车，本人下车去咨询处登记信息，等登记完成后，再原路返回开走自己原本停的车；

车辆离开停车区1、2后，经过最短路径的选择，去到零担货运区，车辆在处理器上进行装卸搬运操作，处理完成后，找到最短路径，驶出园区（如果在此期间，处理器没有空闲，车辆则在停车区3、4、5停车等待）；

车辆离开林安物流园抽象成吸收器吸收车辆。

模型运行结束后，查看网络节点的车辆通过数和零担货运区的暂存区3、4、5处理器的数据，分析平均等待时长，平均排队时长，以此判断是否拥堵。

3.2.2参数设置

3.2.2.1物流园区的工作时长

林安物流园区的工作时间为8:

00—18:

00，一天10个小时，一周工作7天的工作时间，而FlexSim的仿真时间是以秒为基本单位的，因此工作时长换算成FlexSim中相应的时间（一天）是36000秒。

3.2.2.2各类汽车进入园区的数量

进入园区的车型有微型货车（最大总质量≤1.8t）；

轻型货车（1.8t<

最大总质量≤6t）；

中型货车（6.0t<

最大总质量≤14t）；

重型货车（最大总质量>

14t），据观察各类汽车每日到达量分别如下：

表3-1各类型货车的入园数量

车型

数量（辆）

占比

微型货车

245

13.8%

轻型货车

341

19.2%

中型货车

608

34.3%

重型货车

581

32.7%

总计

1775

100%

3.2.2.3发生器参数设置

根据课堂所学理论知识，所有分布都可以从不同角度看成是泊松分布。

因此，假设进入园区车辆的分布函数符合泊松分布，泊松分布的均值按不同类型的车辆进行区分：

设置四个的发生器，每一个发生器代表一种类型的车辆，分别命名为：

微、轻、中、重型货车，而各发生器的泊松分布均值取进入物流园区的运行时长36000和入园各类型车辆数的比值，具体数值见表3-2：

表3-2各类型车辆的泊松分布均值

泊松分布均值（S）

颜色

146.9

RED

105.5

BLUE

59.2

GREEN

62

YELLOW

20.3

\

因此只要设置4个发生器就可以模拟不同类型的车辆模型，如图3-3所示。

图3-3微型货车（发生器1）的参数设置

3.2.2.4处理器参数设置

我们知道，此模型应设置两种处理器，一是信息咨询中心的处理器，共5台，主要模拟司机从卡车上下来，然后进行处理登记，或者信息咨询这一步骤，假设处理器的预处理时间为0s，处理时间设置为10s（见图3-4）。

第二种处理器主要是模拟模拟装卸作业，共25台，对应于目前园区内25个装卸搬运台，处理器的预处理时间为0s，处理时间设置为5分钟，即600s（见图3-5）。

图3-4处理器（信息咨询中心）的处理时间设置

图3-5处理器（装卸搬运）处理时间设置

3.2.2.5吸收器参数设置

根据林安物流园区各出口的可通行车辆不同，设置吸收器（三个出口）吸收车辆的比例不同，具体数据见表3-3：

表3-3各吸收器车辆吸收比例

北门（吸收器1）

西南门（吸收器2）

西南1门（吸收器3）

微型货车（发生器1）

25%

35%

40%

轻型货车（发生器2）

36%

33%

31%

中型货车（发生器3）

67%

重型货车（发生器4）

3.2.2.6其他参数的设置

（1）园区内车辆的行驶速度：

由于在物流园区内车辆行驶速度会根据路况和车型不同而或快或慢，可以取国家规定的道路均值20km/h，在FlexSim中由于其标准单位是m/s，所以20km/h的速度可以转换为5.56m/s。

各种车辆行驶最大速度是5.56m/s，因此在FlexSim中的设置，是在FlowItem中设置卡车的最大速度5560mm/s，即可达到限制车辆速度的目的（见图3-6）。

需要一提的是，这里的模型并没有考虑不同的车辆其行驶的速度不一致，而是全部取其均值，即5560mm/s。

图3-6发生器1（微型货车）卡车速度的参数设置

（2）暂存区：

暂存区为停车场，对货物进行储存，表示货车在该地区的停车活动，车子的停留时间是随机的，只要处理器有空闲，立即驶出停车场进入装卸区。

暂存区1、2的储存最大容量是300，暂存区3、4、5的储存最大容量是100。

若有超出储存量的车辆，则必须等待才能进入停车场。

园区内共5个暂存区，暂存区1、