arena中文教程第6章.doc

PAGE PAGE 22 第6章 终态仿真输出分析 在本书2.6节中曾提醒读者，当建立仿真模型时，随机数据（即分布或概率驱动的）输入会带来输出的随机性及相关统计分析问题，这是迄今为止本书中建立的所有模型都面临的问题。本章中，将以第5章中所建立的汽车维修店仿真模型5-2为例，教读者如何在仿真中采集适当的数据，如何从已得到的输出报告对这些数据进行统计分析。同时,本章还介绍如何使用输出分析器（Output Analyzer）做更为深入复杂的统计分析（对仿真模型中两个不同方案进行比较），如何使用过程分析器（Process Analyzer）（通过运行多种可行的备选方案，从中选择出最佳方案，或是衡量输入数据对输出数据的影响作用），以及如何使用Arena中的OptQuest for Arena工具 ? 与Arena配套的仿真优化软件（它将控制仿真模型的运行，从而寻找输入控制参量的最佳配置）。 在第6.1节中，将讨论仿真运行的时间类型，它对输出统计分析有很大影响。在6.2和6.3节中将以模型5-2为例，介绍单变量数据收集并对其进行统计分析的基本技巧。6.4节中将对该模型的输入参数进行简单的改动并利用Arena中的输出分析器来验证仿真结果是否发生改变。6.5节将引入更多的模型变化，使用过程分析器以一种更高效有序的方式运行它们，从而找出那些效果可能最好的参数，并且分析输入数据对输出结果的影响作用。最后，6.6节中将应用OptQuest for Arena工具在大量可能的模型输入参数组合中，快捷高效地搜寻至少在某种意义下是最优的模型结构。总之，本章将阐明获得精确可靠结果的统计分析方法，这些数据将帮助决策者做出正确且富有远见的决策。 过去许多人几乎忽略了上述的问题，所幸那令人羞愧的事现在已经没有了。如果仅仅运行一次仿真模型，之后就试验几个随机抽出的方案（并且只运行一次），那么这样的结果或结论的有效性、精确性或者一般性显然是无法保证的。有时候结论的有效性、精确性以及一般性是不正确的，因此有可能做出不适当的估计及错误的决策。读者将会发现，要做好这些事情其实不费太多的力气，只是你的计算机可能会忙碌一些，但无论如何计算机在大部分的工作时间里还是闲置的，并且机器运行是廉价的（相对于读者将要根据仿真结果所做出的决策而言）。读者已经辛苦地建好了仿真模型，现在该是让模型（及计算机）运行并检验其性能的时候了，这样你才能有充分的把握将这些结论应用到决策中去。 6.1 仿真类型 多数仿真都可以被归类为终态仿真或稳态仿真。对大多数模型来说，这主要取决于研究目的，与模型的内部逻辑或是结构没有太大关系。 终态仿真就是在仿真模型中明确地规定了仿真开始和结束的条件，这些条件是目标系统实际运行模式的反映。正如其名称所显示的，仿真运行将在模型中某个定义好的规则或是条件下终止。譬如，一家商店在早晨9点开门营业，正常情况下晚上9点关门结束营业，但是当还有顾客排队时，商店会适当延长营业时间直到所有顾客都离去。另一个例子，某流水线车间根据订单需要生产500件产品，那么系统就一直运行到所有500件产品都装配完成为止。在终态仿真的时间结构中，最关键的一点是有一个明确定义的起始点以及一个明确定义的自然的终止点（尽管可能在仿真开始时并不知道这个终止时间是多少）。 与终态仿真不同，稳态仿真中对于数量的估计是建立在长期运行的基础上的，理论上运行时间是趋于无穷的。在理论上（尽管在实际中常常不是这样）仿真的初始条件是不影响仿真结果的。当然，稳态仿真也会在某一时刻终止，读者可以猜想到那是相当长的一个运行过程；读者还需要做另外一些工作来确保仿真运行时间已足够长，这将是本书在7.2节中讨论的问题。以急诊室为例，它将永远不会真正停止工作或是重新开始，故而采用稳态仿真将是非常恰当且合乎实际的。有时人们在做一个系统的稳态仿真时也会让它在一定的时候终止下来，这样做的目的是为了设计某些最坏的情形或是峰值负荷的情形。 本章中，将以第五章中的汽车维修店仿真模型5-2为例，对其进行终态仿真统计分析，该系统将在第五章中描述的情形下开始运行，并在20个工作日（每个仿真工作日为12小时）后终止仿真运行，仿真时间大约一个月。（本模型同样适用于稳态仿真，让运行时间大大超过20个工作日即可，但除了仿真长度外没有别的变化；这里选择运行20个工作日只是将其作为终态仿真来研究而已。）稳态仿真的统计分析与终态仿真是不同的（本书将在第7.2节中以7.1节建立的模型为例进行说明）。 6.2 数据收集及分析策略 对于终态仿真，要为统计分析收集恰当的数据从概念上讲是非常简单的 ? 做n次独立的重复运行即可。虽然概念上很简单，但也说明了对于大型的或是有很多变量的仿真模型来说，需要大量的运行时间。 虽然概念上很简单，但也说明了对于大型的或是有很多变量的仿