物流系统的主要建模技术

物流系统属离散事件动态系统。近些年,研究人员对离散动态系统的建模、分析、优化等方面的研究取得了很大进展,开发了很多新的建模技术。概括地讲,这些建模方法可分为两大类:形式化建模技术和非形式化建模技术。所谓形式化建模技术是指采用大量的数学工具通过状态方程对系统进行描述和分析,像排队网络法、极大代数法、扰动分析法、Petri网法等;非形式化建模技术是指采用图形符号或语言描述等较贴近人们思维习惯的方式对系统进行描述和分析,这种分析主要借助计算机程序实现,像活动循环图、模拟语言、面向对象技术等。下面对上述建模技术做一些简要介绍和分析。

1.形式化建模技术

(1)排队网络法

Solberg(1977)将排队网络理论用于离散事件动态系统的建模。其模型假定服务台具有指数型服务时间分布,工件都是同一类型。通过排队网络模型,可以分析系统生产率、平均加工时间、工位利用率等。

排队网络模型没有考虑系统的实际布局,加工时间分布都是标准分布,也没有考虑托盘与缓冲站存在某种确定关系,因此只适应于对系统的定性分析。

(2)极大代数法

极大代数法是由G.Cohen(1985)等人提出的,以极大代数为工具,将生产系统视为确定性系统,根据系统的运行关系建立起一系列事件发生时间的状态方程、分析其特征值,得出加工设备、运输设备的工作周期、利用率等指标。

这种模型当系统规模增大,方程的维数也增大,对复杂系统的应用受到限制。

(3)扰动分析法

扰动分析法最初是由哈佛大学Y.C.Ho提出并发展起来的,它兼容了模拟法与理论分析法的长处,其核心为研究系统参数的变化对系统性能指标的影响,以此对系统进行优化。当多参数变化时,用状态方程描述,扰动大时,系统分析的误差太大。

从上述三种建模方法可以看出一个共性的问题,即都是对系统的动态过程建立严格的动态方程。在现实中,大量的实际系统无法用严格的数学方程来描述,因此其实用性受到限制。同时这些状态方程无论是建模还是分析都需要大量的数学知识,其抽象的表述也不符合人们的思维方式,因此这些建模方法也不宜推广使用。

相比较而言,对于上述那些抽象的表述及分析,Petri网模型向前迈出了一步。由于其对系统动态特性进行较好的描述,尤其是对并发现象,同时其图形的表示法易于理解和接受,因此Petri网模型已经成为目前离散动态系统建模中最活跃的建模技术之一。

2.非形式化建模技术

近些年,随着计算机技术的不断发展,人们越来越希望借助计算机技术对系统进行分析。一些图形法就是通过人们易于接受并理解的图形表示来对系统进行建模,然后转化成计算机语言,通过程序对系统进行分析。

(1)活动循环图

活动循环图,又称ACD图,它认为系统中的每一种实体都按各自的方式循环地发生变化,而在这一循环中又只有两种状态——静止状态和活动状态,这两种状态交替地出现,活动循环图以图形方式,直观地显示系统。

通过系统中的状态变化,有利于理解和分析,但对于较复杂的系统,活动循环图十分繁杂。由于它是形式化的,因此没有完整的状态转换方程等数学描述来支持该模型的分析,只能通过程序设计,分析系统的情况。

(2)流程图法

流程图法一直是计算机程序设计时所用的系统的模型,它通过信息(数据)的传递和转移来描述系统。这种方法主要是用来做程序设计,对系统的状态缺乏直接的描述。

(3)面向对象的建模技术

面向对象技术最初是由一组面向对象程序设计概念发展起来的。这种概念对面向对象分析(Object-Oriented Analyze)和面向对象设计(Object-Oriented Design)非常有用。面向对象的技术如分解、抽象、递阶等特性非常适用于复杂问题的求解。

面向对象技术可以使对现实世界的描述更接近实际。传统的面向过程的系统主要是由一些算法构成,对每一种算法,输入输出关系是确定的,类似控制理论中的代数系统,这种描述与实际系统有较大的差距;而面向对象则将系统的属性映射为一组数据结构,将系统与外界的交互映射为一组操作,系统外部对系统状态的访问必须经过操作进行,类似于控制理论中的动力学系统,这种描述更接近客观实际,更有利于进行系统集成。

面向对象中的继承、聚集等机制可对系统进行简化、分解,有助于复杂系统的描述。继承主要用于系统层次或纵向功能的划分;聚集则主要用于系统同层或横向的分解。面向对象技术对人机界面的设计还有一系列特点,如设备无关性、风格一致性、界面可剪裁性等。

3.Petri网络物流系统模型

Carl Adam Petri(1962)在他的博士学位论文“Kommunikationmit Automaten”(自动化通信)中,提出了Petri网模型。Petri阐述了一台计算机中的两个异步分支间的通信理论的基础,他特别注意到事件之间因果关系的描述。他的论文成了Petri网理论发展的奠基石。

Petri网这种模型,特别适用于模拟这样的一类系统,即系统中含有相互作用的并行分支。由于Petri网对带有并发性、异步性、分布式、非确定性、并行性系统的有力描述,已成为目前最有前途的建模工具。近些年,Petri网技术已获得极大发展。各种各样的网系统已经被开发出来,像条件/事件网、库所/变迁网、有色网系统等。这些网系统的开发极大地扩展了对复杂系统的建模能力。条件/事件网由条件和事件组成,条件由圆圈代表,事件由方框代表,如图2-4所示。

图2-4　Petri网示意图

在以上网系统中,每个令牌表示同样的事情,在有些应用中,需要令牌表达不同的现实世界的对象。为了实现这一目的,有色网系统被引入,每个弧有一个标记指明何种令牌,从一个位置(处所)流到一个变迁的数量多少,赋时网(Timed Petri nets)系统能表达时间概念(Martinez et al. 1987)(Freeman,1991),在这种模型中,变迁需要一定的时间才能完成。有一个最短时间和最长时间,变迁将在此时间段内被激发,随机地完成。

为了描述复杂的递阶系统,Jensen(1991)和Reisig(1992)分别提出了递阶网,然而这种网系统未能引入时间元素,因此不能满足复杂物流系统建模的要求。

4.系统动力学建模技术

系统动力学(System Dynamics)始创于1956年,在50年代末成为一门独立完整的学科,其创始人为美国麻省理工学院福瑞斯特(J.W. Forrester)教授。它是一门分析研究信息反馈系统的学科,是一门认识与解决系统问题和沟通自然科学与社会科学的边缘学科,是系统科学中的一个分支。

系统动力学从其诞生的初期开始就有其独立的发展体系,有其自身的理论体系与科学方法。早在20世纪50年代初,福瑞斯特就对经济与工业组织系统进行了深入的研究,分析研究了这些系统的性质和特点,从而得出了有关系统的信息反馈、基本组成等重要观点。

系统动力学是一门基于系统论,吸取反馈理论与信息论的精髓,并借助计算机模拟技术的交叉新学科。系统动力学能定性与定量地分析研究系统,它采用模拟技术,以结构—功能模拟为其突出特点。不同于功能模拟(也称黑箱模拟)法,它是从系统的微观结构入手建模,构造系统的基本结构,进而模拟与分析系统的动态行为。这样的模拟适合于研究复杂系统随时间变化的问题。

系统动力学认为系统是结构与功能的统一体。按系统动力学的观点,系统结构的含义包括两个方面:一是指组成部分的子结构及其相互间的关系,二是指系统内部的反馈回路结构及其相互作用。系统的结构与功能分别表示系统的构成与行为的特征。结构与功能有对立统一的关系,在一定条件下两者可相互转化。因此,分析研究一个系统时必须同时考虑系统的结构与功能,通过反复交叉地考察系统的结构与功能,才可能建立起在结构与功能两方面都较好地反映实际系统的模型。也就是说,建模人员必须与有关人员、专家紧密结合,深入地去洞察实际系统诸组成部分之间、总体与局部之间与系统内外之间的种种联系,把系统的行为模式与其内部的反馈回路结构联系起来,通过分析、比较、鉴别,获得对系统的正确认识,并把它们反映到模型的结构中去。这样一种从系统的微观结构入手进行建模的过程也就是剖析系统的结构与功能的对立统一关系的过程。

在系统动力学的建模过程中,人们将更充分地了解系统的结构与功能的相互关系。由于系统动力学从系统的微观结构入手建立系统的模型,因此为我们研究系统结构与功能的关系提供了科学的方法。系统动力学模型的基本结构为反馈回路。反馈回路又可分为正反馈回路与负反馈回路,一个系统可能由这两种类型的反馈回路单独或以某种方式组合而成。比如,当系统行为出现指数规律增长趋势时,是因为系统中有起主导作用的正反馈回路;当系统受到干扰偏离原来状态又能自动返回并趋向起始状态时,则表明系统中至少存在一个很强的负反馈回路。系统发生振荡行为则表明系统存在二阶以上的反馈回路或者一个一阶负反馈回路加上一个一阶以上的延时环节。S形增长特性则是正反馈回路与负反馈回路由非线性环节相联结而产生的。

5.Agent与多Agent模型应用

(1)Agent与多Agent系统

Agent作为分布式人工智能概念模型,具有自己的行为、目标和知识,是在一定环境下自主运行的实体,具有主动性、独立性、智能性、反应性、交互性等特点,多个Agent通过协同机制构成多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)。MAS运作是在对系统中的各个Agent的目标、资源和知识等进行合理安排的基础上,由这些Agent通过相互协同和协作,并各自独立地运行,在实现各自的目标基础上来完成MAS的总体目标,因此与现实的供应链运作具有相似的特征。因此,基于Agent的物流系统模拟具有一定的优越性。

(2)Agent的特征

1)自治

Agent是一个自治的计算实体,它可以通过感应器(物理的或软件的)来感知环境,并通过效应器作用于环境。说它是计算实体,是指它以程序的形式物理地存在并运行于某种计算设备上;说它是自治的,是指它在一定的程度可以控制自己的行为,并可在没有人或其他系统的干预下采取某种行动。为了满足系统的设计目标,Agent将追求相应的子目标并执行相应的任务,通常这些子目标和任务可能是互为补充的,也可能是相互冲突的。

2)智能

Agent有智能,并不是指它是全知全能的,也不是说它永远不会失败,而是说Agent在变化的环境中灵活(即具有柔性)而有理性地运作,具有感知和效应的能力。在这一点上应与纯粹的人工智能方面的研究有所区别。

3)交互

交互是指Agent可以被其他的为追求自己的子目标而执行相应任务的Agent(或人)所影响。交互可以通过它们之间共享的环境或共享的语言来实现。在合作的情况下,多个Agent通过交互,以团队的方式一起工作来共同完成系统的目标;在冲突的情况下,Agent之间要通过交流来化解冲突,最终实现系统的目标。通常,Agent之间既有合作也有冲突,交互是MAS系统所必需的。

(2)基于Agent的建模思想

Agent技术的发展和应用有着两个基本的推动力:

①无论在现在还是在将来的计算机科学及其应用领域中,由Agent组成的MAS有能力扮演重要的角色。因为现在的计算平台和信息环境都是分布的、开放和异构的,计算机不再是一个独立的系统,而是越来越与其他的计算机及它们的用户紧密地联系在一起。计算机和信息系统的日益增长的复杂性是与它们应用的日益复杂性相一致的。而这些通常超出了常规的、集中式计算的层次,因为它们要处理诸如海量数据,或来源于分布在不同地域上的数据。为了处理这样的应用,计算机将必须以一个“个体”或Agent的方式来工作,而不是作为系统的零件。

②在建立和分析人类社会中的交互模型和理论方面,MAS也可以扮演重要的角色。人们以各种方式在各个层次上进行交互。例如,人们互相观察对方并建立对方的模型,他们需要或为对方提供信息,他们谈判或讨论,他们探测并解决冲突,同时他们组织或瓦解某一组织结构(如团队、委员会等)等。

基于Agent建模的思想也正是来源于以上的两个基本的推动力。人们将Agent作为系统的基本抽象单位,必要的时候可赋予Agent一定的智能(Intelligent),然后在多个Agent之间设置具体的交互(Interact)方式,从而得到相应系统的模型。这样,智能和交互便是基于Agent建模思想中最基本也是最重要的内容。

在上述的基本思想的指导下,就形成了所谓的基于Agent的建模方法。简单来说,基于Agent的建模是一种由底向上(Bottom-Up)的建模方法,它把Agent作为系统的基本抽象单位,采用相关的Agent技术先建立组成系统的每个个体(Individual)的Agent模型(大多数时候它是比较简单的),然后采用合适的MAS体系结构来组装这些个体Agent,最终建立整个系统的系统模型。由于Agent是一种计算实体,所以最终模型就是该系统的程序模型,这极大地方便了研究人员对系统进行仿真研究和开发人员的应用开发(从分析到设计再到实现可平滑过渡)。

由于可以将Agent看成是主动对象,基于Agent的建模技术完全可以从面向对象技术中继承并发展。

(3)在物流供应链系统建模中的应用

首先给各个智能代理分别赋予企业运作的各种知识,如多种市场预测方法、订货策略、仓库管理等,使其运作时,具有现实企业部门的运作特性,然后多个智能代理通过协作来仿真企业的多个部门或由多个企业构成的供应链,能有效展示某种产品或几种产品的生产系统供应链的运作过程和特性,这对研究供应链运作特性和供应链的设计与优化具有重要意义。

多Agent系统是由多个Agent基于一定协调机制组成的自组织系统。在多Agent理论方面,BDI理论(Belief-Desire-Intention)被认为是MAS的理论基础之一。它从哲学上对人的行为意图进行了深入的研究,认为只有保持信念(Belief)、愿望(Desire)和意图(Intention)的理性平衡才能有效地解决问题。在MAS的体系结构上,目前大致可分为三类:审思式体系结构、反应式体系结构和混合式体系结构。根据自组织的原理,简单个体按照一定的体系组织起来,通过交互协调,可以产生复杂的整体行为。当问题变得复杂时,一个Agent无法解决时就需要多Agent系统。物流与供应链系统是一个复杂的系统,其中一个任务在某人看来是原子过程(不可分割),但是其他人未必苟同。比如客户发出购买订单,他认为货物来自一个原子过程,但在制造商看来这是一个复杂的可以分得非常细的制造过程。对应于MAS,Agent的自主性和系统的协调机制使得多Agent模型系统在描述供应链这一复杂系统方面具有独特的优势。

1.常用的物流系统模型有哪些?

2.举例说明如何对物流系统进行分析。

3.物流系统的建模技术有哪些,举例说明它们在物流系统中的具体应用。