现代物流系统仿真

出版者:中国铁道出版社

作者:贺国先 编

页数:246

出版时间:2008-12

价格:31.00元

装帧:平装

isbn号码:9787113094881

具体描述

《现代物流系统仿真》综合运筹学、概率论、系统论、计算机模拟等领域的相关知识，以供应链环境下的现代物流系统作为研究对象，探究对其进行计算机建模与系统仿真的途径及方法。主要内容包括：现代物流系统概述、系统仿真方法概述、随机变量与随机过程仿真、离散事件系统仿真、常见排队系统仿真、系统仿真策略分析、典型物流系统仿真、仿真优化方法介绍和物流系统仿真的应用与展望。

用户评价

这本书的封面上印着“现代物流系统仿真”几个大字，一开始我以为会是一本讲解如何构建精妙的物流模型，然后通过软件进行模拟，来优化仓储布局、运输路线或者生产流程的理论书籍。毕竟“仿真”这个词，往往会让人联想到复杂的算法、概率分布以及各种优化模型。我期待能看到一些关于离散事件仿真、Agent-based仿真在物流领域的具体应用案例，比如如何利用仿真来预测高峰期的吞吐量，或者评估新自动化设备的投资回报。 我特别希望书中能够深入探讨如何将现实世界的物流难题抽象成仿真模型，比如如何准确地捕捉不同类型订单的到达模式，如何模拟人工拣选或自动化设备的随机故障，以及如何量化不同调度策略对整体效率的影响。对于一些复杂的场景，例如多级分销网络、跨国供应链的协同，我希望能看到作者如何运用仿真技术提供解决方案。 然而，在翻阅过程中，我发现这本书的内容似乎偏离了我最初的预期。我找不到大量关于具体仿真软件（如AnyLogic, Arena, Simio等）操作指南的介绍，也没有对各种仿真算法进行深入的数学推导。虽然书中提到了“仿真”，但更多的是将其作为一个概念，或者说是一种思维方式，而非技术工具的详尽阐述。 我本来希望能学习到如何设计一个完整的仿真实验，包括如何定义仿真参数、如何设置仿真运行时间、如何收集和分析仿真结果，并从中得出具有实际指导意义的结论。比如，我希望看到书中能有详细的步骤来演示如何建立一个虚拟仓库，模拟货物的入库、存储、拣货、包装和出库的全过程，并针对其中的瓶颈进行改进。 这本书的章节设置和内容侧重点，让我感觉更像是在探讨物流系统设计的一些宏观原则，以及在现代化背景下，如何看待和解决物流中的一些挑战，而“仿真”这个词，可能只是作者用来概括一种动态、迭代的优化思路。例如，在介绍供应链协同的章节，我看到的是一些关于信息共享、风险管理和伙伴关系构建的讨论，而不是如何通过仿真来量化这些因素对整个链条效率的影响。

最初吸引我购买这本书的是“现代物流系统仿真”这个名字，它让我联想到了一系列关于如何运用先进的计算机技术和数学模型来优化复杂的物流流程的深度讲解。我期待能够学习到如何构建精密的仿真模型，用来模拟各种物流场景，从而发现潜在的瓶颈，评估不同决策的优劣。 我特别希望能看到书中对各种仿真方法论的详细介绍，比如离散事件仿真（DES）、基于智能体的仿真（ABS）以及系统动力学（SD）等，以及它们在物流领域各自的适用范围和优势。例如，我希望了解如何利用DES来模拟一个港口的货物吞吐效率，或者如何利用ABS来分析一个多智能体协同配送系统的行为。 此外，对于仿真模型的构建，我希望书中能够提供详实的步骤和方法，包括如何进行数据采集和预处理，如何进行模型验证和确认，以及如何进行参数校准。我期待看到书中能够包含大量的实际案例，展示如何将复杂的物流问题转化为可执行的仿真模型，并从中得出有价值的结论。 然而，随着阅读的深入，我发现本书的内容似乎更偏向于对现代物流系统发展的整体性介绍，以及对未来趋势的探讨，而对于“仿真”这一核心技术，其详尽程度似乎并未达到我最初的设想。 我没有在书中找到具体的仿真软件操作指南，也没有深入到仿真算法的理论推导和模型实现的细节。这让我感觉到，这本书更多的是在描绘现代物流的图景，而非提供一个操作性的技术工具箱。

我对这本书的封面设计和书名《现代物流系统仿真》产生了浓厚的兴趣，我一直对利用数学模型和计算机技术来解决实际问题充满热情。我期望这本书能够详细介绍各种物流仿真技术，例如离散事件仿真、Agent-based仿真、连续仿真等，并深入讲解它们在不同物流环节的应用，比如仓储管理、运输网络优化、供应链协同等。 我特别希望书中能有关于如何构建仿真模型的详细指导，包括如何准确地描述物流系统的各个组成部分，如何设定合理的参数和约束条件，以及如何将实际数据转化为仿真模型中的输入。例如，我希望能学习到如何构建一个模拟动态交通流量的运输仿真模型，或者如何模拟一个大型自动化仓库的拣选和存储过程。 此外，我还期待书中能够包含如何分析和解释仿真结果的内容，例如如何进行统计分析，如何进行敏感性分析，以及如何根据仿真结果提出切实可行的优化建议。我希望看到书中能有具体的案例分析，展示如何利用仿真来解决现实世界中的物流瓶颈问题，例如如何通过仿真来优化配送路线，减少运输成本，或者如何通过仿真来预测供应链中断的影响。 然而，在仔细阅读后，我发现本书的内容似乎更多地关注于对现代物流系统运作理念的宏观概述，以及对未来发展方向的探讨，而对于“仿真”这一核心技术，其深入程度并未达到我的预期。 我没有找到关于具体仿真软件的使用说明，也没有深入的数学推导和模型构建的细节。感觉这本书更像是一本关于现代物流发展趋势的导论，而非一个技术性的操作指南。

当我在书店看到《现代物流系统仿真》这本书时，我脑海里立刻浮现出关于如何利用数学模型和计算机程序来模拟、分析和优化物流系统运作的各种场景。我满怀期待地认为，这本书会是一本深入讲解如何设计和运行仿真实验的指南，能够教我如何将现实世界的物流挑战转化为易于理解和操作的仿真模型。 我希望书中能够详细介绍构建不同类型物流仿真模型的方法，比如如何模拟多级分销网络的库存策略，如何评估自动化仓储设备的引入效果，或者如何分析复杂供应链中的风险传播。我特别期待能看到书中关于模型参数选择、数据驱动的建模技术以及模型验证和确认的详细阐述。 Furthermore, I was eager to learn about the process of running and analyzing simulation experiments. This includes understanding how to define simulation scenarios, collect meaningful data from the simulations, and apply appropriate statistical techniques to interpret the results. I was hoping to find practical advice on how to translate simulation findings into actionable recommendations for improving logistics operations. However, upon examining the content, I found that the book's focus seemed to lean more towards a broad overview of modern logistics systems and their evolving landscapes, rather than a deep dive into the technical methodologies of simulation. My expectation was to find detailed explanations of simulation software and algorithms, but the book appeared to offer more of a conceptual framework for understanding logistics in a dynamic environment, with "simulation" serving as a metaphor for analytical and adaptive approaches.

这本书的名字让我充满了对技术细节的期待。我原本设想着，它会像一本高级工程师的手册，教我如何运用各种统计学和计算机科学的工具，来构建精确的物流系统模型。我期望看到关于离散事件仿真、连续仿真以及Agent-based仿真在不同物流场景下的应用，比如如何用仿真来优化港口的吞吐能力，或者如何模拟电子商务仓库的拣选路径效率。 特别是在仿真建模部分，我希望能够深入了解如何将复杂的现实物流流程，如多式联运、冷链物流、即时配送等，转化为计算机可执行的模型。这包括如何选取合适的概率分布来描述设备故障率、员工工作效率，如何设计能够反映动态变化的交通拥堵情况的模型，以及如何处理大量不确定性因素。 我本来对书中可能包含的仿真结果分析方法也充满了兴趣。例如，如何进行灵敏度分析，找出影响物流系统性能的关键参数；如何进行对比分析，评估不同策略下的优劣；以及如何基于仿真结果，为管理层提供决策支持。我希望书中能有实际案例，展示如何通过仿真来解决实际的物流难题，如预测仓库面积需求、优化车辆调度、减少库存积压等。 然而，当我深入阅读后，我发现这本书的内容与我最初的理解有所偏差。它似乎更侧重于对现代物流系统整体运作理念的介绍，以及对未来发展趋势的展望，而对于“仿真”这一具体的技术方法，并没有进行详尽的阐述。 我未能找到关于具体仿真软件的详细介绍和操作演示，也没有看到关于仿真算法的数学原理和模型构建的深度剖析。这让我感到有些意外，因为“仿真”通常意味着对模型、算法和数据分析的深入探讨。

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