基于Anylogic的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)建模與優(yōu)化

基于AnyLogic的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)建模與優(yōu)化題與P-中心問題，這些問題被提出后，越來越多關(guān)于供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的問題開2供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)建模理論概述國際供應(yīng)鏈協(xié)會（SCC）對供應(yīng)鏈進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定義—供應(yīng)鏈運(yùn)作參考模型Anylogic支持多種建模方法：離散事件建模、系統(tǒng)動力學(xué)建模（System標(biāo)，并且在單個智能體/智能體群內(nèi)可以使用流程圖、流體庫、系統(tǒng)動力學(xué)、狀觀的模型進(jìn)行仿真，為模型的多種功能提供3D公司的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)建模與優(yōu)化以及71家門店?，F(xiàn)對其華東分區(qū)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估，優(yōu)化產(chǎn)品流，并進(jìn)行布uniform_discr(500，1000)，代碼如下：Orderorder=newOrder(this,uniform_discr(500，1000));send(order,center);（3）創(chuàng)建Distributor智能體（4）創(chuàng)建DistributorTruck智能體），main.serviceTime.add(time()-startTime);（5）創(chuàng)建DistributorOrder智能體setCenters();getEngine().setStartDate(newDate());離門店的實(shí)際道路最近，代碼如下:for(Retailerretailer:retailers)retailer.set_center(retailer.getNearestAgentByRoute(distributors));3.4基于聚類算法的多重心法供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)選址優(yōu)化操作簡單且高效，能夠真實(shí)地解決實(shí)際問題。iiiiiiiii22i0i0i22iii0Σx*i=1iiiiΣiiiiiΣy*Σikk-1最大最小距離算法是根據(jù)實(shí)際需求，事先確定一個距離閾值來尋找聚類中假設(shè)在已知N個待分類的模式樣本{x,x,...,x}中，要求分別分類到聚類（1）首先在模式樣本{x,x,...,x}中任選一個作為第一聚類中心z。（2）根據(jù)z的位置，選擇離z距離最遠(yuǎn)的模式樣本作為第二聚類中心。（3）在已經(jīng)確定的所有聚類中心中逐個計算每個模式樣本與其之間的距i根據(jù)最大最小距離聚類算法得出的分組，使用重心法將最終的分倉坐標(biāo)求出，將數(shù)據(jù)代入后，分倉坐標(biāo)（見表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結(jié)論12[[29.86,121.62],[29.99,122.21],[30.03,120.32[[36.23,117.68],[36.65,117.12],[36.71,11