物流系统仿真论文选题意义和价值

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明确销售物流系统的重要性，更加充分的认识该企业的物流销售，通过对该企业的研究，以小见大，扬长避短，使企业更加健康快速的发展。同时，对其特企业也起到一定的借鉴和吸收的作用。

物流仿真是指评估对象系统(配送中心、仓库存储系统、拣货系统、运输系统等)的整体能力的一种评价方法。物流仿真是针对物流系统进行系统建模，并在电子计算机上编制相应应用程序，模拟实际物流系统运行状况，并统计和分析模拟结果，用以指导实际物流系统的规划设计与运作管理。物流仿真使用的建模方法有排队理论，Petri网，线性规划等。在中国，物流仿真技术还是个比较新的概念，大多数企业对物流仿真技术应用状况及其意义了解并不多。主要特点表现在不管实际物流系统是否存在，均可通过建立系统研究模型，将实物数据输入仿真系统，通过数据运算和图形模拟，产生贴近实际物流系统的信息输出。仿真试验具有良好的可控性、无破坏性和可重夊性。仿真过程经济安全，不受气象条件和场地环境的限制。仿真的实时性，使实时系统的仿真应用成为可能，为仿真应用奠定了良好的基础。物流仿真软件的仿真过程，即是建立物流系统模型并通过模型在计算机上的运行来对模型进行检测和休整，使模型上断趋于完善的过程。物流仿真软件主要应用于企业内部生产物流仿真，企业仓储、运输和配送流程仿真，物流咨询仿真以及高校物流专业仿真研究学习等。随着物流的发展，物流系统已经变得越来越夊杂，内部的关联性也随之变得越来越强。仿真就成了企业检测其物流系统及决策是否有效或高效的一个重要途径；此外，企业设计一个新的物流系统，或对已有的系统添加新技术、新装备，进行原有系统改造，都需要物流仿真技术和仿真软件的应用。在中国，物流仿真技术还是个比较新的概念，大多数企业对物流仿真技术应用状况及其意义了解并上多。生产系统的物流仿真建模物流系统仿真的方法物流系统大多是离散的、复杂的大系统，包含多约束、多因素的影响，难以达到最优状态，传统的运筹学方法无法对建立的模型进行有效求解，而仿真技术在解决这些问题时有其独到的优势和特点，因此许多专家学者对物流系统仿真领域进行了大量的研究，以求使物流系统的价值潜力得到最大的发挥，提高企业的效率和利润。

物流系统模拟与仿真论文选题意义与价值

这是我毕业论文其中一段，我写的绿色物流理论及其发展路径探析。第三章我国绿色物流发展现状我国物流业起步较晚，绿色物流还刚刚兴起，无论是政府还是企业对它的认识非常有限，在绿色物流的技术水平和研究方面更是处于起步阶段，与国际上的先进技术国家在绿色物流的各个方面都存在着较大的差距。（一）政府方面我国政府尽管对环境污染方面制定和颁布了一些政策，法规，但针对物流行业的还不是很多。同时，由于物流涉及的行业部门过多，而这些部门又都自成体系，因此我国物流行业没有形成统一的标准，造成资源配置的巨大浪费和物流行业的无序发展。同时，由于政府制定的相关政策并不符合现实情况，可行性较差或根本执行不起来，造成政策法规变成纸上谈兵，没有起到应有的作用。另外，政府和领导的观念仍未转变，绿色物流的思想还没确立。部分政府领导仅有物流的思想而没有绿色化的概念，还缺乏发展的前瞻性。（二）企业方面物流的发展以及利益的驱动使企业看到“第三利润源”，但绿色物流所带来的巨大效益还没有在企业间达成共识。经济的全球化必然会使供应链成为企业发展的主导，但是在我国，各企业之间或企业内部之间以及企业与政府之间的合作和信息的共享还没有完全实现。企业的各自为本造成运输频率的增加，配送时间的延长，办事效率的低下，资源的浪费，从而增加物流的整体成本，造成企业成本的上升。同时，企业在使用运输工具时很少甚至没有考虑到废气，颗粒物和氮氧化合物的排放量对环境的污染，更不会有意识的选择对环境负担小的运输工具和运输方式，对环保的认识还不够。（三）消费者方面消费者对物流绿色消费的理念仍然非常淡薄，绿色物流的思想几乎为零。消费者在追求绿色消费，绿色享用和绿色保障，而其中的绿色通道——物流环节，却没有足够的关心和重视。随着人口老龄化问题的日益突出和电子商务的不断发展，消费者要求提供能满足多样化需要的高附加值的物流服务，但对物流的中间过程却不甚了解，更别提对物流消费的绿色化要求。消费者意识的薄弱使企业对绿色物流的发展没有起到深刻的认识和积极促进的作用，导致绿色物流发展缓慢。由此可见，我国绿色物流还有很长的路要走，改变观念，加强绿色物流政策和体系的建立和完善，积极研究绿色物流技术，提高机械利用化程度将提高我国物流绿色化水平，促进经济的可持续发展。

物流信息技术是现代信息技术在物流各个作业环节中的综合应用，是现代物流区别传统物流的根本标志，也是物流技术中发展最快的领域，尤其是计算机网络技术的广泛

是传统商业与现代信息技术结合的产物，其自身特点已引起了人们的广泛注意。它物流电子商务是物流产业本身应用电子化的手段，是实现物流商务运作的过程。物流

物流系统仿真论文选题意义

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物流系统仿真论文选题背景和意义

物流系统物流系统就是指在供应链管理活动中的各种物流功能，随着采购、生产、销售活动而发生，并使物的流通效率提高的系统。这种系统大致由作业系统和信息系统组成在设计和管理物流大系统时，应从以下几个方面进行考虑： ①服务性（service），在为用户服务方面要求做到无缺货、无货物损伤和丢失等现象，且费用便宜； ②快捷性（speed），要求把货物按照用户指定的地点和时间迅速送到； ③有效地利用面积和空间（space saving），虽然我国土地费用比较低，但也在不断上涨，特别是对城市市区面积的有效利用必须加以充分考虑，应逐步发展立体设施和有关物流机械，求得空间的有效利用； ⑤库存控制（stock control），库存过多则需要更多的保管场所，而且会产生库存资金积压，造成浪费。因此，必须按照生产与流通的需求变化对库存进行控制。上述物流系统化的内容简称为“5S”，要发挥以上物流系统化的效果，就要把从生产到消费过程的货物量作为一贯流动的物流量看待，依靠缩短物流路线，使物流作业合理化、现代化，从而降低其总成本。物流系统中的国际物流系统是由商品的包装、储存、运输、检验、流通加工和其前后的整理、再包装以及国际配送等子系统组成。运输子系统。运输的作用是将商品使用价值进行空间移动，物流系统依靠运输作业克服商品生产地和需要地点的空间距离，创造了商品的空间效益。国际货物运输是国际物流系统的核心。仓储子系统。商品储存、保管使商品在其流通过程中处于一种或长或短的相对停滞状态，这种停滞是完全必要的。因为，商品流通是一个由分散到集中，再由集中到分散的源源不断的流通过程。国际贸易和跨国经营中的商品从生产厂或供应部门被集中运送到装运港口，有时须临时存放一段时间，再装运出口，是一个集和散的过程。它主要是在各国的保税区和保税仓库进行的。主要涉及各国保税制度和保税仓库建设等方面。保税制度是对特定的进口货物，在进境后，尚未确定内销或复出的最终去向前，暂缓缴纳进口税，并由海关监管的一种制度。这是各国政府为了促进对外加工贸易和转口贸易而采取的一项关税措施。保税仓库是经海关批准专门用于存放保税货物的仓库。商品检验子系统。由于国际贸易和跨国经营具有投资大、风险高、周期长等特点，使得商品检验成为国际物流系统中重要的子系统。通过商品检验，确定交货品质、数量和包装条件是否符合合同规定。商品包装子系统。杜邦定律（美国杜邦化学公司提出）认为：63%的消费者是根据商品的包装装潢进行购买的，国际市场和消费者是通过商品来认识企业的，而商品的商标和包装就是企业的面孔，它反映了一个国家的综合科技文化水平。国际物流信息子系统。该子系统主要功能是采集、处理和传递国际物流和商流的信息情报。没有功能完善的信息系统，国际贸易和跨国经营将寸步难行。国际物流信息的主要内容包括进出口单证的作业过程、支付方式信息、客户资料信息、市场行情信息和供求信息等。国际物流信息系统的特点是信息量大，交换频繁；传递量大，时间性强；环节多、点多、线长。所以要建立技术先进的国际物流信息系统。国际物流系统网络是指由多个收发货的“节点”和它们之间的“连线”所构成的物流抽象网络以及与之相伴随的信息流网络的有机整体。收发货节点是指进、出口国内外的各层仓库，如制造厂仓库、中间商仓库、口岸仓库、国内外中转点仓库以及流通加工配送中心和保税区仓库。国际贸易商品就是通过这些仓库的收入和发出，并在中间存放保管，实现国际物流系统的时间效益，克服生产时间和消费时间上的分离，促进国际贸易系统的顺利运行。连线是指连接上述国内外众多收发货节点间的运输，如各种海运航线、铁路线、飞机航线以及海、陆、空联合运航线。这些网络连线是库存货物的移动（运输）轨迹的物化形式；每一对节点有许多连线以表示不同的运输路线、不同产品的各种运输服务；各节点表示存货流动暂时停滞，其目的是为了更有效的移动（收或发）；信息流动网的连线通常包括国内外的邮件，或某些电子媒介（如电话、电传、电报以及目前的EDI电子数据交换等），其信息网络的节点则是各种物流信息汇集及处理之点，如员工处理国际订货单据、编制大量出口单证或准备提单或电脑对最新库存量的记录；物流网与信息网并非独立，它们之间的关系是密切相联的。有几家的话现在还不能确定还没有同意的统计

物流系统仿真论文选题意义大吗

系统仿真是20世纪40年代末以来伴随着计算机技术的发展而逐步形成的一门新兴学科。仿真（Simulation）就是通过建立实际系统模型并利用所见模型对实际系统进行实验研究的过程[2]。最初，仿真技术主要用于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后来逐步发展到电力、石油、化工、冶金、机械等一些主要工业部门，并进一步扩大到社会系统、经济系统、交通运输系统、生态系统等一些非工程系统领域。可以说，现代系统仿真技术和综合性仿真系统已经成为任何复杂系统，特别是高技术产业不可缺少的分析、研究、设计、评价、决策和训练的重要手段。其应用范围在不断扩大，应用效益也日益显著。 1．系统仿真及其分类系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机初等理论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假设的系统进行试验，并借助于专家的经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合的实验性学科。从广义而言，系统仿真的方法适用于任何的领域，无论是工程系统（机械、化工、电力、电子等）或是非工程系统（交通、管理、经济、政治等）。系统仿真根据模型不同，可以分为物理仿真、数学仿真和物理—数学仿真（半实物仿真）；根据计算机的类别，可以分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；根据系统的特性；可以分为连续系统仿真、离散时间系统（采样系统）仿真和离散事件系统仿真；根据仿真时钟与实际时钟的关系，可以分为实时仿真、欠实时仿真和超实时仿真等。 2．系统仿真的一般步骤对于每一个成功的仿真研究项目，其应用都包含着特定的步骤，见图9-2。不论仿真项目的类型和研究目的又何不同，仿真的基本过程是保持不变的，要进行如下9步：问题定义制定目标描述系统并对所有假设列表罗列出所有可能替代方案收集数据和信息建立计算机模型校验和确认模型运行模型分析输出下面对这九步作简单的定义和说明。它不是为了引出详细的讨论，仅仅起到抛砖引玉的作用。注意仿真研究不能简单遵循这九步的排序，有些项目在获得系统的内在细节之后，可能要返回到先前的步骤中去。同时，验证和确认需要贯穿于仿真工程的每一个步骤当中。（1）问题的定义一个模型不可能呈现被模拟的现实系统的所有方面，有时是因为太昂贵。另外，假如一个表现真实系统所有细节的模型也常常是非常差的模型，因为它将过于复杂和难于理解。因此，明智的做法是：先定义问题，再制定目标，再构建一个能够完全解决问题的模型。在问题定义阶段，对于假设要小心谨慎，不要做出错误的假设。例如，假设叉车等待时间较长，比假设没有足够的接收码头要好。作为仿真纲领，定义问题的陈述越通用越好，详细考虑引起问题的可能原因。（2）制定目标和定义系统效能测度没有目标的仿真研究是毫无用途的。目标是仿真项目所有步骤的导向。系统的定义也是基于系统目标的。目标决定了应该做出怎样的假设、应该收集那些信息和数据；模型的建立和确认考虑到能否达到研究的目标。目标需要清楚、明确和切实可行。目标经常被描述成像这样的问题“通过添加机器或延长工时，能够获得更多的利润吗？”等。在定义目标时，详细说明那些将要被用来决定目标是否实现的性能测度是非常必要的。每小时的产出率、工人利用率、平均排队时间、以及最大队列长度是最常见的系统性能测度。最后，列出仿真结果的先决条件。如：必须通过利用现有设备来实现目标，或最高投资额要在限度内，或产品订货提前期不能延长等。（3）描述系统和列出假设简单点说，仿真模型降低完成工作的时间。系统中的时间被划分成处理时间、运输时间和排队时间。不论模型是一个物流系统、制造工厂、或服务机构，清楚明了的定义如下建模要素都是非常必要的：资源、流动项目（产品、顾客或信息）、路径、项目运输、流程控制、加工时间，资源故障时间。仿真将现实系统资源分成四类：处理器，队列，运输，和共享资源如操作员。流动项目的到达和预载的必要条件必须定义，如：到达时间、到达模式和该项目的类型等属性。在定义流动路径时，合并和转移需要详细的描述。项目的转变包括属性变化、装配操作（项目和并）、拆卸操作（项目分离）。在系统中，常常有必要控制项目的流动。如：一个项目只有在某种条件或某一时刻到来时才能移动，以及一些特定的规则。所有的处理时间都要被定义，并且要清楚表明那些操作是机器自动完成，哪些操作是人工独立完成，哪些操作需要人机协同完成。资源可能有计划故障时间和意外故障时间。计划故障时间通常指午餐时间，中场休息，和预防性维护等。意外故障时间是随机发生的故障所需的时间，包括失效平均间隔时间和维修平均间隔时间。在这些工作完成之后，需要将现实系统作模型描述，它远比模型描述向计算机模型转化困难。现实向模型的转化意味着你已经对现实有了非常彻底的理解，并且能将其完美的描述出来。这一阶段，将此转换过程中所作的所有假设作详细说明非常有必要。事实上，在整个仿真研究过程中，所有假设列表保持在可获得状态是个很好的主意，因为这个假设列表随着仿真的递进还要逐步增长。假如描述系统这一步做得非常好，建立计算机模型这一阶段将非常简便。注意，获得足够的，能够体现特定仿真目的的系统本质的材料是必要的，但是不需要获得与真实系统一一对应的模型的描述。正如爱因斯坦所说“做到不能再简单为止”。（4）列举可能的替代方案在仿真研究中，确定模型早期运行的可置换方案是很重要的。它将影响着模型的建立。在初期阶段考虑替代方案，模型可能被设计成可以非常容易的转换到替换系统。（5）收集数据和信息收集数据和信息，除了为模型参数输入数据外，在验证模型阶段，还可以提供实际数据与模型的性能测度数据进行比较。数据可以通过历史纪录、经验、和计算得到。这些粗糙的数据将为模型输入参数提供基础，同时将有助于一些需要较精确输入参数数据的收集。有些数据可能没有现成的记录，而通过测量来收集数据可能要费时、费钱。除了在模型分析中，模型参数需要极为精确的输入数据外，同对系统的每个参数的数据进行调查、测量的收集方式相比，采用估计方法来产生输入数据更为高效。估计值可以通过少数快速测量或者通过咨询熟悉系统的系统专家来得到。即使是使用较为粗糙的数据，根据最小值、最大值和最可能取值定义一个三角分布，要比仅仅采用平均值仿真效果都要好得多。有时候采用估计值也能够很好的满足仿真研究的目的。例如，仿真可能被简单的用来指导人员了解系统中特定的因果关系。在这种情况下，估计值就可以满足要求。当需要可靠数据时，花费较多时间收集和统计大量数据，以定义出能够准确反映现实的概率分布函数就是非常必要的。需要的数据量的大小取决于变量的变异程度，但是也有通用的规则，大拇指法指出至少需要三十甚至上百的数据。假如要获得随机停机时间的输入参数，必须要在一个较长时间段内捕获足够多的数据。（6）建立计算机模型构建计算机模型的过程中，首先构建小的测试模型来证明复杂部件的建模是合适的。一般建模过程是呈阶段性的，在进行下一阶段建模之前，验证本阶段的模型工作正常，在建模过程中运行和调试每一阶段的模型。不会直接将整个系统模型构建起来，然后点击“运行”按钮来进行系统的仿真。抽象模型有助于定义系统的重要部分，并可以引导为后续模型的详细化而进行的数据收集活动。我们可能想对同一现实系统构建多个计算机模型，每个模型的抽象程度都不相同。（7）验证和确认模型验证是确认模型的功能是否同设想的系统功能相符合。模型是否同我们想构建的模型相吻合，产品的处理时间、流向是否正确等。确认范围更广泛。它包括：确认模型是否能够正确反映现实系统，评估模型仿真结果的可信度有多大等。（8）验证现在有很多技术可以用来验证模型。最最重要的、首要的是在仿真低速运行时，观看动画和仿真钟是否同步运行，它可以发现物料流程及其处理时间方面的差异。另一种验证技术是在模型运行过程中，通过交互命令窗口，显示动态图表来询问资源和流动项目的属性和状态。通过“步进”方式运行模型和动态查看轨迹文件可以帮助人们调试模型。运行仿真时，通过输入多组仿真输入参数值，来验证仿真结果是否合理也是一种很好的方法。在某些情况下，对系统性能的一些简单测量可以通过手工或使用对比而来获得。对模型中特定区域要素的使用率和产出率通常是非常容易计算出来的。在调试模型中是否存在着某种特定问题时，推荐使用同一随机数流，这样可以保证仿真结果的变化是由对模型所做的修改引起的，同时对随机数流不做改动，有时对于模型运行在一些简单化假设下，非常有帮助，这些假设是为了更加简便的计算或预测系统性能。（9）确认模型确认建立模型的可信度。但是，现在还没有哪一种确认技术可以对模型的结果作出100%的确定。我们永远不可能证明模型的行为就是现实的真实行为。如果我们能够做到这一步，可能就不需要进行仿真研究的第一步（问题的定义）了。我们尽力去做的，最多只能是保证模型的行为同现实不会相互抵触罢了。通过确认，试着判断模型的有效程度。假如一个模型在得到我们提供的相关正确数据之后，其输出满足我们的目标，那么它就是好的。模型只要在必要范围内有效就可以了，而不需要尽可能的有效。在模型结果的正确性同获得这些结果所需要的费用之间总存在着权衡。判断模型的有效性需要从如下几方面着手： ①模型性能测度是否同真实系统性能测度匹配？ ②如果没有现实系统来对比，可以将仿真结果同相近现实系统的仿真模型的相关运行结果作对比。 ③利用系统专家的经验和直觉来假设复杂系统特定部分模型的运行状况。对每一主要任务，在确认模型的输入和假设都是正确的，模型的性能测度都是可以测量的之前，需要对模型各部分进行随机测试。 ④模型的行为是否同理论相一致？确定结果的理论最大值和最小值，然后验证模型结果是否落入两值之间。为了了解模型在改变输入值后，其输出性能测度的变化方向，可以通过逐渐增大或减小其输入参数，来验证模型的一致性。 ⑤模型是否能够准确的预测结果？这项技术用来对正在运行中的模型进行连续的有效性验证。 ⑥是否有其他仿真模拟器模拟了这个模型？要是有的话那就再好不过了，可以将已有模型的模拟结果同现在设计的模型的运行结果进行对比。（10）运行可替代实验当系统具有随机性时，就需要对实验做多次运行。因为，随机输入导致随机输出。如果可能，在第二步中应当计算出已经定义的每一性能测度的置信区间。可替代环境能够单独构建，并可以通过使用WITNESS软件中的“Optimizer”模块来设置并自动运行仿真优化。 WITNESS软件的“Optimizer”模块为了执行优化操作，通过选择目标函数的最大化或最小化，定义需要实验的许多决策变量，需要达到的条件变量，需要满足的约束等，然后让优化模块负责搜索变量的可替换数字，来运行模型。最终得出决策变量集的优化解决方案，和最大化或最小化的模型目标函数。“Optimizer”模块设置了一套优化方法，包括遗传算法、仿真处理、禁忌搜索、分散搜索和其他的混合法来得出模型的优化配置方案。在选择仿真运行长度时，考虑启动时间，资源失效可能间隔时间，处理时间或到达时间的时间或季节性差异，或其他需要系统运行足够长时间才能出现效果的系统特征变量，是非常重要的。（11）输出分析报表、图形和表格常常被用于进行输出结果分析。同时需要于今年用统计技术来分析不同方案的模拟结果。一旦通过分析结果并得出结论，要能够根据模拟的目标来解释这些结果，并提出实施或优化方案。使用结果和方案的矩阵图进行比较分析也是非常有帮助的。