物流系统仿真研究现状

计算机没有普及以前,进行物流系统仿真,普遍采用数学方法建立数学模型。当研究的物流系统不是十分复杂,或经过简化降低了系统的复杂程度时,可以利用数学方法,如线性代数、微积分、运筹学、计算数学等方法去求解问题。但在实际研究中,随着物流理论和实践的不断深入,所提出的研究问题日益复杂,非确定因素、不可知因素、模糊因素众多,因果关系复杂,单独应用数学方法就难以进行描述或无法求解及很难求解,使得我们的研究需要采用计算机仿真的方法来辅助解决。

因此,当前对物流系统仿真的研究,通常采用以下四个步骤:①对所研究的物流系统进行观测并设置目标;②在假设下拟定数学模型,用来对观测结果加以解释;③通过演算或逻辑推理,按所建立的物流系统数学模型预测实际系统的运动状态,即求模型的解;④通过计算机仿真软件来检验所建立模型的正确性。

1.物流系统仿真模型与优化技术研究

物流系统是典型的复杂“离散事件动态系统”(Discrete Event Dynamic System,DEDS)或者是“离散事件系统”(Discrete Event System,DES),在系统设计与控制过程中存在许多优化问题,用传统的解析方法难以获得最优解或满意解。仿真是建立数学逻辑模型并在计算机上运行该模型进行试验的过程,仿真建模要模仿真实系统(设施或过程)的行为。系统仿真为解决复杂物流系统的问题提供了有效的手段,仿真是决策者用于物流系统设计和操作的最有力的工具之一,它不仅可提供用于决策的定量信息而且可以提高决策者对物流系统工作原理的理解水平,仿真技术为复杂物流系统设计提供了技术性和经济性的最佳结合点和直观有效的分析方法。目前,仿真已经成为管理科学与运筹学领域应用最广泛的技术手段之一,在运筹学常用的建模方法中排在第二位。

离散事件动态系统是系统的状态空间描述为离散集,状态转移仅仅发生在离散的时间点上,同时状态的转移与事件紧密联系的系统。

离散事件动态系统(DEDS)的模型和分析可分为三个基本层次,即逻辑层次、代数层次和统计性能层次。

①DEDS模型和分析的逻辑层次,着眼于在逻辑时间层次上来研究DEDS中事件和状态的符号序列关系,采用的主要数学工具包括形式语言/有限自动机、Petri网、马尔可夫链等。

②DEDS模型和分析的代数层次,着眼于在物理时间层次上来研究DEDS的代数特性和运动过程,采用的主要数学工具有极大极小代数等。

③DEDS模型和分析的统计性能层次,着眼于在性能层次上来研究随机情况下DEDS的各种平均性能及其优化,采用的主要数学工具包括排队论等。

应当指出,尽管这三个层次模型所面对的都是DEDS,但由于研究侧重点和描述手段不同,目前看来还不具备相互取代的前景,将会长期共存并组成DEDS的模型体系,以适应不同的研究问题和研究目标。

物流系统仿真是近年来国内外学术界研究的一个热点问题,早期的物流系统仿真主要是针对生产物流过程中的控制与优化问题来进行的,随着供应链的兴起与发展,更多的研究关注于集采购、生产和销售一体化的供应链仿真。随着物流网络规模的扩大和物流量的巨大增长,配送物流的瓶颈作用越来越突出,一些学者开始用仿真的手段来解决物流配送系统中存在的问题。

仿真模型能实现对问题的直观描述,但仿真运行只能提供一定条件下的可行方案,它并不能给出问题的最优解或满意解,所以需要将仿真与优化技术结合起来,以便在仿真环境下使输出响应不断地改进,从而可以形成各种仿真的优化结构,进而实现系统性能的优化。仿真优化是研究基于仿真的目标优化问题,即基于模型仿真给出的输入输出关系(性能)通过优化算法得到最佳的输入量。

物流系统仿真优化是一个相对较新的研究领域,国内外学者对物流系统的仿真优化问题进行了一定的研究,带有优化工具的仿真包的开发起始于20世纪90年代中期,并且已经成为目前的发展方向。仿真优化方法分为精确算法和启发式算法,由于物流系统问题的复杂性,所以大多采用启发式算法来解决。启发式算法主要有节约算法、两阶段法以及一些现代的智能启发式算法,主要有禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)、蚁群算法(Ant Colony System,ACS)以及它们之间结合形成的混合算法等,这些方法为解决物流系统的仿真优化问题奠定了良好的数学基础。

国内外对于物流系统仿真的研究主要集中在生产线能力的评估、配送中心的选址、集装箱码头的布局、数字化工厂的建设、物流车辆的监控等物流活动中,针对上文提出的现代物流系统仿真四个步骤,得出结论,物流系统仿真的重点和难点在于对系统的建模和仿真软件的参数输入阶段。

2.物流系统仿真软件与仿真环境的研制

计算机仿真技术是研究复杂系统的有效方法。用仿真语言或者商用的仿真软件能够很容易地建立物流系统的仿真模型,与解析方法相比,仿真模型能更加全面地反映实际物流系统的特征。

为了使系统人员、模型开发人员、软件人员、仿真研究人员更好地利用仿真技术,仿真建模方法和相应的仿真软件由传统的运用通用编程语言和仿真语言向着一体化、智能化、虚拟现实环境和面向对象的趋势发展,出现了不少具有相似功能的一体化的建模/仿真开发环境仿真软件产品。综合仿真环境具有通用性强、交互性好、标准化程度高、可重构重用性强等特点,面向对象编程、建立联邦对象模型和仿真对象模型、创建软件构件、研发智能体等方法,促使仿真建模趋向模块化、层次化、规范化和智能化,能明显地提高计算机仿真效率。

在物流系统仿真过程中常用的综合仿真环境有:美国AutoSimulation公司的Auto Mod仿真软件,美国System Modeling公司开发的Arena,美国Flexsim公司开发的Flexsim,英国推出的面向对象的仿真环境Witness,以色列Tecnomatix Technologies公司开发的关于生产、物流和工程的仿真软件eM-plant和IBM公司开发的通用仿真系统SimProcess等。