物流

物流系统模型

2018-04-25 21:54:31  浏览:114  来源:投融网
什么是物流系统模型



  为了实现系统开发、计划、设计和应用,需要定量或定性地分析和把握系统的功能与特性。在物流研究中,定量的系统分析、系统综合已受到人们更多的重视,物流系统模型是开展这项工作的有效工具。


  模型是对物流系统的特征要素、有关信息和变化规律的一种抽象表述,它反映厂系统某些本质属性。模型描述了物流系统各要素间的相互关系、系统与环境之间的相互作用。物流系统模型更深刻、更普遍地反映所研究物流系统主题的特征。在物流系统工程中,能对所研究的系统进行抽象模型化,反映了人们对物流系统熟悉的飞跃。



物流系统模型的分类

  物流系统模型按结构形式分为实物模型、图式模型、模拟模型和数学模型。


  1.实物模型


  实物模型是现实系统的放大或缩小,它能表明系统的主要特性和各个组成部分之间的关系。如桥梁模型、电机模型、城市模型、风洞试验中的飞机模型等。这种模型的优点是比较形象,便于共同研究问题;它的缺点是不易说明数量关系,非凡是不能揭示要素的内在联系,也不能用于优化。


  2.图式模型


  图式模型是用图形、图表、符号等把系统的实际状态加以抽象的表现形式如网络图、物流图。图式模型是在满足约束条件下的目标值的比较中选取较好值的一种方法,它在选优时只起辅助作用。当维数大于2时,该种模型作图的范围受到限制。其优点是直观、简单;缺点是不易优化,受变量因素的数量的限制。


  3.模拟模型


  用一种原理上相似,而求解或控制处理轻易的系统,代替或近似描述另一种系统,前者称为后者的模拟模型。它一般有两种类型:一种是可以接受输入并进行动态表演的可控模型,如对机械系统的电路模拟,可用电压模拟机械速度,电流模拟力,电容模拟质量;另一种是用计算机和程序语言表达的模拟模型,例如物资集散中心站台数设置的模拟,组装流水线投料批量的模拟等。通常用计算机模型模拟内部结构不清或因素复杂的系统是行之有效的。


  4.数学模型


  数学模型是指对系统行为的一种数量描述。当把系统及其要素的相互关系用数学表达式、图象、图表等形式抽象地表示出来时,就是数学模型。它一般分为确定型和随机型,连续型和离散型。



物流系统模型的要求

  物流系统模型的要求主要有:


  1.保持足够的精度。模型应把本质的东西反映进去,把非本质的东西去掉,但又不影响模型反映现实的真实程度。


  2.简单实用。模型既要精确,又要力求简单。若模型过于复杂,一则难以推广,二则求解费用高。


  3.尽量借鉴标准形式。在模拟某些实际对象时,如有可能应尽量借鉴一些标推形式的模型,这样可以利用现有的数学方法或其他方法,有利于问题的解决。



物流系统的建模方法

  物流系统的建模方法主要有以下几种:


  1.优化方法


  优化方法是运用线性规划、整数规划、非线性规划等数学规划技术来描述物流系统的数量关系,以便求得最优决策。由于物流系统庞大而复杂,建立整个系统的优化模型一般比较困难,而且用计算机求解大型优化问题的时间和费用太大,因此优化模型常用于物流系统的局部优化,并结合其他方法求得物流系统的次优解。


  2.模拟方法


  模拟方法是利用数学公式、逻辑表达式、图表、坐标等抽象概念来表示实际物流系统的内部状态和输入输出关系,以便通过计算机对模型进行试验,通过试验取得改善物流系统或设计新的物流系统所需要的信息。虽然模拟方法在模拟构造、程序调试、数据整理等方面的工作量大,但由于物流系统结构复杂,不确定情形多,所以模拟方法仍以其描述和求解问题的能力优势,成为物流建模的主要方法。


  3.启发式方法


  启发式方法是针对优化方法的不足,运用一些经验法则来降低优化模型的数学精确程度,并通过模拟人的跟踪校正过程求取物流系统的满足解。启发式方法能同时满足具体描绘问题和求解的需要,比优化方法更为实用;其缺点是难以知道什么时候好的启发式解已经被求得。因此,只有当优化方法和模拟方法不必要或不实用时,才使用启发式方法。


  除了上面三种主要方法外,还有其他的建模方法,如用于猜测的统计分析法、用于评价的加权函数法、功效系统法及模糊数学方法。



物流系统的建模步骤

  不同条件下的建模方法不同,但建模的全过程始终离不开了解实际系统,其步骤可归纳如下:


  1.弄清问题,把握实际情况,确定输出输入变量及其表达方式。


  2.搜集资料,对资料进行分类,概括出本质内涵,分清主次变量。


  3.确定因素之间的关系,列出必要的表格,绘制出图形和曲线等。


  4.构造模型。在充分了解资料的基础上,构造一个能代表所研究系统的数量变换数学模型。


  5.求解模型。用解析法或数值法求解模型最优解。


  6.检验模型的正确性。













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