经济学第讲物流系统建模

钟胜《物流系统工程》讲义12023/9/1第2讲物流系统建模建模是系统分析的必要过程，模型建立的质量也影响着系统优化的效果。本讲将概述几类主要的模型及其特点，并对常用的物流系统模型建模技术进行讨论。模型概述物流系统模型的建立物流系统建模技术钟胜《物流系统工程》讲义22023/9/1§2.1模型概述模型的定义模型的分类实物模型图形模型最优化模型仿真模型钟胜《物流系统工程》讲义32023/9/1§2.1.1模型的定义模型是指为了某个特定目的而将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。模型集中反映系统信息的整体，是对实际系统的一种抽象，是系统本质的表述，是人们对客观世界反复认识、分析，经过多级转换、整合等过程而形成的最终成果，它具有与系统相似的数学描述或物理属性，以各种可用的形式，给出研究系统的信息。一个原型，为了不同的目的可以有多种不同的模型。模型是对真实系统中那些有用的和令人感兴趣的特性的抽象化。钟胜《物流系统工程》讲义42023/9/1§2.1.2模型的分类从不同的角度观察模型，可以得出多种不同的分类方法。按照模型的形式分，模型有抽象模型和形象模型；按模型中变量的性质分，模型有动态模型和静态模型、连续模型和离散模型、确定性模型和随机性模型等；按模型的规模分，模型有宏观模型、中观模型、微观模型；按模型的用途分，模型有工程用模型、科研用模型、管理用模型等。钟胜《物流系统工程》讲义52023/9/1按模型的形式细分钟胜《物流系统工程》讲义62023/9/1模型的分类根据模型与实际系统的一致程度，可概略地把模型分为以下四类：实物模型图形模型最优化模型仿真模型钟胜《物流系统工程》讲义72023/9/1§2.1.3实物模型实物模型是根据系统之间的相似性而建立起来的物理模型。静态的实体模型最常见的是比例模型。例如，建筑师做缩小比例的房屋模型，作为自己的设计方案。钟胜《物流系统工程》讲义82023/9/1§2.1.4图形模型图形模型是用少量文字、简明的数字、不同形式的直线和曲线所构成的图模型，直观、生动、形象地表示出现实系统的本质和规律。图形模型又可分为流程图、方框图、结构图、流图及网络图等。流程图：反映某种实体的流转过程，例如生产流程图。方框图：一个系统由许多子系统组成，用方框来代表子系统从而简化了对问题的说明。结构图：用来研究系统元素之间逻辑联系、结构层次、空间分布等。如管理决策的层次结构、企业的组织结构。流图：可分为信息流图、资金流图和物流图。信息流图能反映组织信息的来龙去脉；资金流图反映了费用的流转和消耗情况，通过计算每一环节的费用可以分析出企业的生产效益；物流图反映了物资流动的方向、运量、距离和费用等内容，对研究工厂布局、计算运费、确定运输工具有重要意义。钟胜《物流系统工程》讲义92023/9/1§2.1.5最优化模型广义地说，凡是一切数学概念、数学理论体系、各种数学公式、各种方程式以及由公式系列构成的算法系统等都被称为数学模型。狭义的说，凡是将具体现象、事物的特征和性质给以数学表达的数学结构，如各种等式、不等式、图、表或框图等，也叫数学模型。数学模型是由实物模型为基础（如图），以解决现实问题为目的，在正确分析研究现实对象、构建系统的实物模型和抽象系统的结构特征的基础上建立的。它必须反映现实问题的数量关系。钟胜《物流系统工程》讲义102023/9/1最优化模型钟胜《物流系统工程》讲义112023/9/1最优化模型数学模型给科学研究的对象以定量描述，从而把科学推向更高阶段。数学建模是一种具有创新性的科学方法，它将现实问题简化、抽象为一个数学问题或数学模型，然后采用恰当的数学方法求解，进而对现实问题进行定量分析和研究，最终达到解决实际问题之目的。但是能用数学表示的事物是有限的，在许多情况下，与现象完全吻合的数学表述是不可能的。因而，数学模型必须对现象做一些必要的简化和假设：首先，要忽略现实问题中许多与数量无关的因素，其次，还要忽略一些次要的数量因素。因此，数学模型可以说是用数学关系式描述的一种假定情况。钟胜《物流系统工程》讲义122023/9/1最优化模型数学模型包括概念模型和正规模型，其建模过程称为一次建模。概念模型是指用说明文字、框图、流程和资料等形式对原始系统的描述；正规模型是用符号和数学方程式来表示的系统的模型，其中系统的属性用变量表示，系统的活动则用相互有关的变量之间的数学函数关系式来表示。正规模型通常依赖精确的数学方程式和严密的数学过程来分析和评价系统的各种可选方案，所得的解往往是针对该问题的最优解，因此也称为最优化模型。最优化模型也有其局限性。由于实际系统的复杂性，如果建立的模型对现实系统的描述过于细致，则即使利用最大型的计算机，也可能无法在合理的时间内计算出最优解。钟胜《物流系统工程》讲义132023/9/1§2.1.6仿真模型能提供数学最优解的模型虽然看起来最好，但有时，在理论上的最优解对现实的系统却没有意义。例如，物流设施选址问题，按数学模型求出的最优点可能位于某条河道或桥梁上。物流系统规划及决策分析中，存在许多随机因素，而且有时数学上的最优解并不是问题的关键，因此，经常选用仿真技术，建立系统仿真模型。所谓仿真模型，就是以代数和逻辑语言作出的对系统的模拟，这种模拟通常要利用随机的数学关系，仿真的过程就是对系统模型进行抽样试验的过程。钟胜《物流系统工程》讲义142023/9/1仿真模型仿真模型是一种适合在计算机上运行和试验的模型，主要根据计算机运算特点、仿真方式、计算方法、精度要求，将原始系统数学模型转换为计算机的程序。仿真的过程就是对系统模型进行抽样试验的过程。仿真系统数学建模过程称为二次建模过程。钟胜《物流系统工程》讲义152023/9/1仿真模型系统仿真技术的优点：符合人们的思维习惯，有助于系统分析；系统仿真对各种复杂的系统具有很好的适应性；系统仿真有利于定性与定量相结合；系统仿真有利于解决随机因素的影响；系统仿真可以帮助系统优化。钟胜《物流系统工程》讲义162023/9/1仿真模型由于仿真模型能真实地模拟系统过程，因而广泛应用于物流系统中的各种环节：物流系统规划与设计；物料控制；物料运输调度；仓库选址；物流绩效的影响因素分析；物流设备配置；物流成本分析；等等。钟胜《物流系统工程》讲义172023/9/1仿真模型仿真模型与最优模型的区别可以仓库选址问题为例进行对比：最优选址模型寻求的是最佳的仓库数量、最佳的位置、仓库最佳规模；而仿真模型则是试图在给定的多个仓库、多个分配方案的条件下，反复使用模型，对多个布局方案进行评价，从而找出最优的系统方案。钟胜《物流系统工程》讲义182023/9/1§2.2物流系统模型的建立物流系统模型定义物流系统建模的必要性物流系统建模原则物流系统建模思路物流系统建模步骤物流系统建模应注意的问题常见的物流系统模型钟胜《物流系统工程》讲义192023/9/1§2.2.1物流系统模型定义物流系统模型是对物流系统的特征要素及其相互关系和变化趋势的一种抽象描述。物流系统模型反映物流系统的一些本质特征，用于描述物流系统要素之间的相互关系、系统与外部环境的相互作用等。物流系统模型具有如下三个特征：是物流系统实体的抽象或模仿；由与所分析问题有关的因素所组成；用来表明这些因素间的关系。钟胜《物流系统工程》讲义202023/9/1§2.2.2物流系统建模的必要性人类认识和改造客观世界的研究方法，主要可分为三种，即实验法、抽象法、模型法。实验法是通过对客观事物本身直接进行科学实验来进行研究的。物流系统范围广、环节多、构成要素复杂，因此不可能采用实验法研究物流系统。抽象法是把现实系统抽象为一般的理论概念，然后进行推理和判断。这种方法缺乏实体感，过于概念化，同样不适合研究物流系统。模型法是在对现实系统进行抽象的基础上，把它们再现为某种实物的、图画的或数学的模型，再通过模型来对系统进行分析、比较和研究，最终导出结论。由此可见，模型法既避免了实验法的局限性，又避免了抽象法的过于概念化，适合于对物流系统的研究和分析。钟胜《物流系统工程》讲义212023/9/1物流系统建模的必要性使用物流系统模型的必要性具体在于：物流系统建设的需要--新建一个物流系统时，由于物流系统尚未建立，无法直接进行测试或实验，只能通过建造相应的系统模型来对系统的效果进行预测，以实现对系统的分析、优化、评价和决策。经济上的节约--对复杂的物流系统或其子系统直接进行实验，其成本将十分昂贵，但是，如果使用相应的系统模型就非常经济。时间上的考虑--物流系统与社会系统、生态系统相似，具有惯性大、反应周期长的特点，对这样的系统直接进行实验，则要等若干年以后才能看到结果，这当然是系统分析和评价所不允许的。使用物流系统模型进行分析和评价，将很快就可得到分析结果。钟胜《物流系统工程》讲义222023/9/1物流系统建模的必要性系统分析的灵活性要求--现实系统中包含的因素太多而且复杂，实验结果往往难以直接与其中的某一因素挂钩。因此，直接实验的结果不易理解。另外，试验过程中要改变系统某些参数也相当困难。但是，系统模型突出的是研究所需的主要特征，模型（尤其是数学模型）的修改和参数变动非常容易，便于在各种不同的条件下对系统进行分析和评价。钟胜《物流系统工程》讲义232023/9/1§2.2.3物流系统建模原则准确性可靠性简明性实用性反馈性钟胜《物流系统工程》讲义242023/9/1§2.2.4物流系统建模思路直接分析法--系统较简单，问题明确，可按问题的性质直接建立模型。数据分析法--当系统结构的性质尚不够清楚，但通过分析系统功能的已有数据或新做的试验数据可以建立协调的模型。试验分析法--对于对于某些问题，现有的数据分析尚不能确定个别变量对整个系统工作指标的影响，又不可能做大量试验时，也可以在系统上作局部试验，确定关键的本质变量，弄清楚其本质特性及其对所关心指标的影响，并逐步分析发现矛盾，建立试验模型，直到取得满意的效果为止。主观想象法--当系统结构性质不明确，又无足够的数据，系统上又无法做实验，此时看来无法建立模型，但实际上也是可以利用“主观想象”来人为地实现模型。钟胜《物流系统工程》讲义252023/9/1物流系统建模思路人工实现法--当系统结构复杂，性质不明确，没有足够的数据，又无法在系统上做实验，或者不允许做实验时，可以人为地逐步建立模型（如图所示）。钟胜《物流系统工程》讲义262023/9/1§2.2.5物流系统建模步骤弄清问题，掌握真实情况--要清晰准确地了解系统的规模、目的和范围以及判定准则，确定输出输入变量及其表达形式。对于经济模型而言，要根据有关经济理论，假定结构方程，确定变量关系，设定随机量的概率分布。搜集资料--搜集真实可靠的资料，全面掌握资料，对资料进行分类，概括出本质内涵，分清主次变量，把已研究过或成熟的经验知识或实例，进行挑选作为基本资料，供新模型选择和借鉴。将本质因素的数量关系，尽可能用数学语言来表达。确定因素之间的关系--确定本质因素之间的相互关系，列出必要的表格，绘制图形和曲线等。钟胜《物流系统工程》讲义272023/9/1物流系统建模步骤构造模型--在充分掌握资料的基础⊥，根据系统的特征和服务对象，构造能代表所研究系统的数量变换的数学模型。这个模型可能是初步的、简单的，如初等函数模型。求解模型--用解析法或数值法求解模型最优解。对于较复杂的模型，有时需编出框图和计算机程序来求解。检验模型的正确性--目的在于肯定模型是否在一定精确度的范围内正确地反映了所研究的问题。必要时要进行修正和反复订正，如除去一些变量，合并一些变量，改变变量性质或变量间的关系以及约束条件等，使模型进一步符合实际，满足在可信度范围内可解、易解的要求后投入使用。钟胜《物流系统工程》讲义282023/9/1§2.2.6物流系统建模应注意的问题明确目的，确定构成要素--即使针对同一个系统，由于建模的目的不同，构造出来的模型也不同，因而要素构成也不同。模型的简单化和高精度模型--简单模型包含实际系统的信息少，模型的精度就差。因而应权衡简单化与高精度的关系。没有固定不变的建模方法--无法确定哪一种模型最好是建模的一个特征。模型的验证--为了确认模型的准确，必须进行验证。没有人类介入的系统建模钟胜《物流系统工程》讲义292023/9/1§2.2.7常见的物流系统模型资源分配型--任何一个生产经营系统，允许使用的资金、能源、原材料、资源、运输工具、台时、工时等都是有限的，环境对生产经营系统也有一定约束，所以企业是在这些限制条件下进行生产。如何合理安排和分配有限的人力、物力、财力，充分发挥其作用，使目标函数达到最优，这就是资源分配型。通常可以利用的模型有线性规划、动态规划和目标规划。存储型--为了使生产经营系统得以正常运转，一定量的资源储备是必要的。在保证生产过程顺利进行的前提下，如何合理确定各种所需物资存储数量，使资源采购费用、存储费用和因缺乏资源影响生产所达成的损失的总和为最小，这就是存储型。通常可以利用的模型有库存模型和动态规划模型。钟胜《物流系统工程》讲义302023/9/1常见的物流系统模型输送型--在一定的输送条件下（如道路、车辆），如何使输送量最大、输送费用最省、输送距离最短，这就是输送型。图论、网络理论、规划理论为解决这类问题提供了有用模型。等待服务型--系统中由要求服务的顾客（如领料的工人、待打印的文件、报坏的机器、提货单）和为顾客服务的机构（如仓库、维修车间、发货点）所构成的等待系统中，如何最优地解决“顾客”和“机构”之间的一系列问题，了解顾客到来的规律，确定顾客等待的时间，寻求使顾客等待时间最少而机构设置费用最省的优化方案。通常可以利用的模型有排队模型。指派型--任务的分配、生产的安排以至加工顺序问题更是企业中常见的问题，如何以最少费用或最少时间完成全部任务，这就是指派型，数学上称为指派问题和排序问题。通常可以利用的模型有整数规划和动态规划模型。钟胜《物流系统工程》讲义312023/9/1常见的物流系统模型决策型--在系统设计和运行管理中，由于决定技术经济问题的因素愈来愈复杂而又不明确，解决生产技术问题的途径和措施又多样化，因此需要有许多行之有效的决策技术来支持。从各种有利有弊且带风险的替代方案中，对经营管理中的一些重大问题做出及时而正确的抉择，找出所需的最优方案。这就是决策型，决策论为解决这类问题提供了可以利用的模型。其他模型--物流系统中的问题是很复杂的，可以利用的数学模型很多，除以上介绍的这些模型以外，还有如解释预测型、投入产出型、布局选址型等等。系统总体的优化问题往往是一个综合性的复杂问题。钟胜《物流系统工程》讲义322023/9/1§2.3物流系统建模技术物流系统属离散事件动态系统。近年来，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。钟胜《物流系统工程》讲义332023/9/1物流系统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；所谓非形式化建模技术，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。钟胜《物流系统工程》讲义342023/9/1

物流系统建模技术形式化建模技术非形式化建模技术Petri网络物流系统模型系统动力学建模技术Agent与Multi-Agent模型钟胜《物流系统工程》讲义352023/9/1形式化建模技术排队网络法极大代数法扰动分析法钟胜《物流系统工程》讲义362023/9/1形式化建模技术上述三种建模方法有一个共性的问题，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，其抽象表述也不符合人们的思维方式，因此这些建模方法也不宜于推广使用。相对于上述抽象的表述及分析，Petri网模型由于对系统动态特性（尤其是对并发现象）能进行较好的描述，且其图形表示法易于理解和接受，以致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。钟胜《物流系统工程》讲义372023/9/1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。但由于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。钟胜《物流系统工程》讲义382023/9/1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。钟胜《物流系统工程》讲义392023/9/1扰动分析法最初提出扰动分析法是哈佛大学YC.H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，用状态方程描述较困难；而且扰动较大时，系统分析的误差也可能太大。钟胜《物流系统工程》讲义402023/9/1非形式化建模技术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。活动循环图流程图法面向对象的建模技术钟胜《物流系统工程》讲义412023/9/1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。由于它是非形式化的，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。钟胜《物流系统工程》讲义422023/9/1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。钟胜《物流系统工程》讲义432023/9/1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-orientedAnalyze）和面向对象设计（Object-orientedDesign）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。钟胜《物流系统工程》讲义442023/9/1面向对象的建模技术面向对象中的继承、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。钟胜《物流系统工程》讲义452023/9/1Petri网络物流系统模型CarlAdamPetri（1962）在他的博士学位论文“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枝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。钟胜《物流系统工程》讲义462023/9/1Petri网络物流系统模型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枝。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，如：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。钟胜《物流系统工程》讲义472023/9/1Petri网络物流系统模型条件／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，如下图所示：钟胜《物流系统工程》讲义482023/9/1Petri网络物流系统模型在以上网系统中，每个令牌表示同样的事情，而在有些应用中，需要令牌表达不同的现实世界的对象。为了实现这一目的，有色网系统被引人，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有多少。赋时网（TimedPetrinets）系统则能表达时间概念，在这种模型中，变迁需要一定的时间才能完成。给定了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。钟胜《物流系统工程》讲义492023/9/1系统动力学建模技术系统动力学（systcmdynamics）始创于1956年，在20世纪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（JayW.Forrester）教授。系统动力学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枝。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的性质和特点进行了深入的研究，从而得出了有关系统的信息反馈、基本组成等重要观点。钟胜《物流系统工程》讲义502023/9/1系统动力学建模技术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。这样的模拟适于研究复杂系统随时间变化的问题。钟胜《物流系统工程》讲义512023/9/1系统动力学建模技术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，它们有对立统一的关系，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。钟胜《物流系统工程》讲义522023/9/1系统动力学建模技术也就是说，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各组成部分之间、总体与局部之间和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。由于系统动力学从系统的微观结构入手建立系统的模型，因此为研究系统结构与功能的关系提供了科学的方法。钟胜《物流系统工程》讲义532023/9/1系统动力学建模技术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：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。当系统发生振荡行为时，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。钟胜《物流系统工程》讲义542023/9/1Agent与Multi-Agent模型Agent与Multi-Agent系统Agent的特征基于Agent的建模思想

钟胜《物流系统工程》讲义552023/9/1Agent与Multi-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Multi-Agent系统(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，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。钟胜《物流系统工程》讲义562023/9/1Agent的特征自治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，是指它是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。钟胜《物流系统工程》讲义572023/9/1Agent的特征智能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