基于Anylogic的供应链网络建模与优化

基于AnyLogic的供应链网络建模与优化题与P-中心问题，这些问题被提出后，越来越多关于供应链网络规划的问题开2供应链网络建模理论概述国际供应链协会（SCC）对供应链进行标准化定义—供应链运作参考模型Anylogic支持多种建模方法：离散事件建模、系统动力学建模（System标，并且在单个智能体/智能体群内可以使用流程图、流体库、系统动力学、状观的模型进行仿真，为模型的多种功能提供3D公司的供应链网络建模与优化以及71家门店。现对其华东分区的供应链网络进行评估，优化产品流，并进行布uniform_discr(500，1000)，代码如下：Orderorder=newOrder(this,uniform_discr(500，1000));send(order,center);（3）创建Distributor智能体（4）创建DistributorTruck智能体），main.serviceTime.add(time()-startTime);（5）创建DistributorOrder智能体setCenters();getEngine().setStartDate(newDate());离门店的实际道路最近，代码如下:for(Retailerretailer:retailers)retailer.set_center(retailer.getNearestAgentByRoute(distributors));3.4基于聚类算法的多重心法供应链网络选址优化操作简单且高效，能够真实地解决实际问题。iiiiiiiii22i0i0i22iii0Σx*i=1iiiiΣiiiiiΣy*Σikk-1最大最小距离算法是根据实际需求，事先确定一个距离阈值来寻找聚类中假设在已知N个待分类的模式样本{x,x,...,x}中，要求分别分类到聚类（1）首先在模式样本{x,x,...,x}中任选一个作为第一聚类中心z。（2）根据z的位置，选择离z距离最远的模式样本作为第二聚类中心。（3）在已经确定的所有聚类中心中逐个计算每个模式样本与其之间的距i根据最大最小距离聚类算法得出的分组，使用重心法将最终的分仓坐标求出，将数据代入后，分仓坐标（见表3）。37.49，121.785D1235.745，119.95529.86，121.62D1336.179，116.333.37，115.8D1428.975，119.59336.46，117.64D1527.5，114.63537.38，118.655D1630.888，120.18129.29，117.17D1731.81，120.0232.76，119.69D1830.68，118.1826.655，118.865D1931.67，118.5131.298，117.44D2028.113，116.41D1032.535，117.336D2128.33，121.06D1134.555，118.79D2234.206，117.2874结论12[[29.86,121.62],[29.99,122.21],[30.03,120.32[[36.23,117.68],[36.65,117.12],[36.71,11