九游娱乐：本文介绍并实现了一个面向物流运输的智能动态仿真系统。系统基于运输网络方案，对组成网络的节点、线路、转运规则、车辆等要素建模，形成多种智能体构成的运输网络。通过模拟大量邮件在网络中的运输全过程，系统对运输方案的各项性能指标进行综合评估，对瓶颈节点和问题线路进行分析。本系统可用于物流从业者对运输方案的规划设计与运作管理，也可以用于物流院校的虚拟教学。

　　物流运输仿真是一种利用软件来模拟货物邮件在物流网络上运输全过程的技术，其主要目的是通过模拟仿真实际物流运输过程，以统计和分析仿真结果，从而指导实际物流运输方案的规划设计与运作管理。

　　物流运输仿真可以帮助物流企业评估当前运输和分拣处理的整体能力。通过模拟不同的运输方案和处理策略，物流企业可以了解其运输网络的瓶颈和潜在问题，并针对性地进行优化和改进，助力提高运输效率，降低成本。

　　其次，物流运输仿真可以用于规划和设计新的物流运输方案。在实际运作之前，通过仿真模拟不同的运输方案，可以预测其效果和潜在问题。由此，物流企业在实际投入大量资源之前，对不同方案进行评估和比较，选择最优的方案来提高运输效率和降低风险。

　　此外，物流运输仿真还可以用于教育和培训。通过模拟真实的物流运输过程，学生可以在虚拟环境中了解真实物流场景，学习如何应对各种运输场景和问题。

　　目前市场有很多的物流仿真工具类软件，也有不少基于算法的物流规划类软件，而面向物流运输网络的仿真系统则不是很多。本文作者基于多年的物流运输领域经验，设计并研发了智能物流运输动态仿真系统，该系统可实现对物流运输网络的建模和动态仿真。

　　该系统采用离散事件仿真（DES）和智能体（Agent）建模，以及SAAS软件架构。

　　真实的物流网络场景中包括用于处理邮件的场地（或称为场院、场所、处理中心、节点等），包括分拣车间，以及去往不同路向的车辆，这些元素通过线路（邮路）连接起来，形成一张连通网络，同时也保持着层级关系。根据这种情况，仿真系统也采用层次化的逻辑结构，由上到下分为网络层、场院层、分拣层和路向层，如图1所示。

　　网络层：网络层使用GIS地图，通过连接节点、线路、车辆九游娱乐，展示了运输网络的整体形状，如图2所示。该层既支持展示省级的节点和线路，也可以展示省内的运网，甚至市区内揽投网络。除定位与展示外，网络层还可为仿真提供线路规划能力九游娱乐。

　　场院层：场院层根据场院内车位、垛口等资源对车辆进行调度，并实现装卸车操作。该层也通过邮件生成器或仓储空间，实现虚拟邮件创建。

　　分拣层：分拣层实现邮件处理的核心功能。根据分拣规则，邮件通过分拣机被自动分往不同的路向。当分拣能力不足时九游娱乐，该层会生成告警信息。

　　路向层：该层记录了各个路向的历史情况和当前状态，以及与之关联的车辆属性。当邮件产生积压时，该路向会生成告警信息。

　　基于所导入的物流运输方案，仿真系统对该方案建模。建模内容包括但不限于：创建物流节点、创建节点间线路、创建货物（邮件、快递等）的转运规则、创建货物流量流向，创建车辆等，上述所创建的实体包含着各自的属性参数，如邮件处理能力、车辆装载能力、邮件生成量等。建模完成后生成模拟运输网络。启动仿真，系统会创建成千上万个模拟邮件，从任意起始节点通过装车、卸车、分拣、运输等环节，到达目标节点九游娱乐。

　　当全部邮件送达后，仿真结束九游娱乐。此时系统会生成仿真报表，并输出仿真数据。仿真报表通过指标和明细两种方式，分析该次仿真反映的物流运输方案性能。如平均运输时间、平均运输成本、平均运输距离等。对于每个仿真实体，报表也给出了详尽分析。通过这些分析，使用者可以评估该运输方案是否达到设计要求和预期效果，同时可以诊断性能瓶颈节点或者问题线路，为进一步优化该网络方案提供支持依据。

　　该系统实现了对每个运输环节的跟踪和可视化，用户可以在仿真过程中随时观察系统状态的变化。同时，用户可以实时调整仿真参数，观察参数变化对仿线.系统仿线）准备方案

　　准备物流网络运输方案，并以excel文件格式保存。该方案可来自真实物流场景，或者来自从业者或学生的物流规划数据文件。文件要遵循一定格式，内容如图3所示，列名增加了中文注释。现实中，某辆邮车可能会串跑多个站点，形成串行或者环形邮路，在这些站点执行装卸、只卸不装或只装不卸操作。为了仿真这类场景，文件中增加站序列和站序长度列。站序表示站点在邮路中的序列位置，站序长度表示该邮路中站点个数。此外，权重值列与邮件的流量流向有关，体现不同流向间的流量的比例关系，在模拟邮件的创建时会使用到该参数。方案准备就绪后导入到系统进行建模。

　　物流网络参数量大，而且牵一发动全身。在保证动态调整功能的同时，系统提供了参数缺省值，如图4所示。用户可以根据需要跳过此页直接开始仿线）启动仿真

　　在网络层点击节点图标进入场院层，如图5所示。该层不仅可以观察场院内车辆、装卸车位的数量变化，还可以动态设置该场院的平均装卸车时间等参数[如图5(a)]。场院层包含一个邮件生成器模型，它基于流量分布数据及相关参数，实时创建源于该节点的模拟邮件[如图5(b)]。

　　在场院层点击分拣车间进入分拣层，如图6所示。卸车之后，邮件在此排队、上机分拣、分堆，路由信息缺失的邮件将会进入异常件处理流程。改变供包台数量和分拣速度这两个参数会对该节点的邮件处理能力产生重要影响[如图6(a)]。该层也实时显示了当前邮件量、待拣邮件量、日到达量、邮件等待分拣时间分布[如图6(b)]。

　　综合指标反映网络整体性能，包括平均运距、平均运时、平均车辆里程和有效邮路占比（如图8）。通过比较不同规划方案的仿真结果的综合指标，可以评判这些方案的性能优劣；通过将规划方案的理论指标（预期指标）与仿真结果综合指标进行比较，可以评估规划方案是否能达到预期效果。

　　平均运距：单位邮件平均运输距离。平均运距用来评估网络的路由性能。路由方案越优，运距越短，时效越高，单位运输成本越低。

　　平均运时：单位邮件平均运输时间。运时越短，时效水平越高。邮车开行时刻安排不合理，车型配备不合理会导致邮件在节点的滞留时间增加，平均运时变差。

　　平均车辆里程：单位邮件所承担车辆里程。与上面两个指标相区别，该指标评估车辆使用效率。过多的配备车辆尽管会提高时限，但会造成车辆里程的增加，用车成本提高。有效邮路占比：装载率大于某阈值的邮路在总邮路数中占比。

　　邮件延迟送达率：延迟送达邮件占比。该值越低意味着按时送达邮件越多，也表明该网络的邮件时限比较稳定。

　　详情分析基于仿真结果数据，列出每个节点及线路的性能，包括节点处理能力、邮路运输能力和运输成本等（如图9）。

　　节点的处理要受单位时间处理能力的约束。当邮件到达量超过节点设计处理能力时，无法及时处理的邮件会造成输入队列长度增加，或引发溢出告警。同理，如果车辆不能及时将所有邮件运走，则会造成邮件积压，超过阈值触发输出队列溢出告警。邮路运输能力即在给定邮路计划下邮车的运输能力。系统记录每辆邮车的运行时间、运行轨迹、承载邮件数量。在此基础上，分析统计车辆装载率和运输成本。车型超大，邮车数量多或开行时刻不合理会导致装载率过低。车型与运量匹配时，车辆会保持较高装载率，进而提高运输效率，降低运输成本。如果车型配置低于运量要求，产生持续满载现象，那么需要进一步分析该条线路是否已出现邮件积压情况。

　　本文介绍了一个面向物流运输的动态仿真系统。通过模拟大量邮件的运输过程，对运输方案的性能进行评估，对瓶颈节点和问题线路进行分析。下一步，系统将加强完善甄别问题节点和问题线路的功能，使其更简洁直观。此外，考虑实现节点和线路的优化功能，以及优化与仿真功能的对接。