基于AnyLogic的鐵路集裝箱物流中心仿真實(shí)驗(yàn)分析

王 坤，何 芳，胡子怡

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基于AnyLogic的鐵路集裝箱物流中心仿真實(shí)驗(yàn)分析

王 坤1,2，何 芳1，胡子怡3

（1. 西南交通大學(xué)，交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都 610031；2. 西南交通大學(xué)，綜合交通運(yùn)輸智能化國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，成都 610031；3. 同濟(jì)大學(xué)，交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 200092）

本文以物流服務(wù)功能與鐵路貨運(yùn)組織相銜接為背景，利用AnyLogic對(duì)具有倉(cāng)儲(chǔ)、裝箱、堆放、裝車等多種服務(wù)功能于一體的鐵路集裝箱物流中心的作業(yè)流程進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明：在初始參數(shù)設(shè)定的前提下，貨物平均在庫(kù)作業(yè)時(shí)間為103 min，平均出庫(kù)間隔時(shí)間為1.1 min；庫(kù)內(nèi)作業(yè)叉車數(shù)量在30至35之間時(shí)達(dá)到倉(cāng)庫(kù)處理能力的最大化水平，每小時(shí)裝車3輛以上和每小時(shí)卸車4輛以上時(shí)物流中心運(yùn)行效率達(dá)到最大化水平。

鐵路集裝箱物流中心；仿真分析；AnyLogic

0 引 言

自2013年鐵路實(shí)行貨運(yùn)改革以來(lái)，鐵路貨運(yùn)開始關(guān)注全程物流，并向現(xiàn)代物流進(jìn)行轉(zhuǎn)變，在發(fā)展過(guò)程中鐵路集裝箱作業(yè)場(chǎng)站布局、鐵路物流服務(wù)延伸、技術(shù)裝備改造等方面仍存在著一些問(wèn)題。2017年4月，國(guó)家發(fā)展改革委、交通運(yùn)輸部、中國(guó)鐵路總公司聯(lián)合發(fā)布了《“十三五”鐵路集裝箱多式聯(lián)運(yùn)發(fā)展規(guī)劃》（發(fā)改基礎(chǔ)〔2017〕738號(hào)）。該規(guī)劃中明確提出了通過(guò)引入物流園區(qū)方式優(yōu)化集裝箱場(chǎng)站布局、通過(guò)拓展延伸增值服務(wù)擴(kuò)大服務(wù)有效供給、通過(guò)更新升級(jí)鐵路傳統(tǒng)設(shè)施設(shè)備加快技術(shù)裝備升級(jí)等重點(diǎn)任務(wù)?？梢钥闯觯F(xiàn)代物流的服務(wù)特征將會(huì)逐漸在鐵路貨運(yùn)與鐵路物流中發(fā)展。

在鐵路貨運(yùn)向現(xiàn)代物流發(fā)展的過(guò)程中，如何體現(xiàn)現(xiàn)代物流服務(wù)理念與服務(wù)模式非常重要。傳統(tǒng)上圍繞鐵路物流中心或集裝箱中心站的研究主要集中在基于SLP方法的平面布局規(guī)劃設(shè)計(jì)研究[1,2]、集裝箱中心站堆場(chǎng)混堆策略研究[3]、列車裝卸作業(yè)仿真研究[4]、鐵路物流中心裝卸線布局仿真[5]、集裝箱裝卸設(shè)備效率研究[6]、集裝箱存儲(chǔ)空間分配與布局[7]等。隨著物流仿真軟件的發(fā)展，利用eM-Plant、Witness、Extend、Arena等軟件來(lái)解決集裝箱物流中心的場(chǎng)內(nèi)集卡配置、堆場(chǎng)布局規(guī)劃、專業(yè)設(shè)備指派等問(wèn)題更加容易[8,9]。如郭鵬等較為系統(tǒng)地研究了鐵路集裝箱物流中心整體作業(yè)流程，并利用eM-Plant對(duì)鐵路集裝箱物流中心的作業(yè)流程進(jìn)行了仿真分析[10]。但相關(guān)研究主要圍繞著鐵路集裝箱物流中心現(xiàn)行的作業(yè)流程與作業(yè)模式，與現(xiàn)代物流結(jié)合度較低，缺少了倉(cāng)儲(chǔ)服務(wù)、增值服務(wù)等具有現(xiàn)代物流特征的服務(wù)屬性融入。

本文希望能夠在鐵路集裝箱物流中心現(xiàn)有功能的基礎(chǔ)上，引入現(xiàn)代物流理念，理順作業(yè)流程，利用AnyLogic仿真軟件對(duì)具備散貨存儲(chǔ)、集裝箱拆裝箱、短途中轉(zhuǎn)、鐵路運(yùn)輸組織等多種功能于一體的鐵路集裝箱現(xiàn)代物流中心進(jìn)行仿真，通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)鐵路集裝箱物流中心的布局與設(shè)備參數(shù)提出相關(guān)建議。

1 仿真對(duì)象界定

現(xiàn)有的鐵路集裝箱物流中心內(nèi)進(jìn)行的作業(yè)主要在裝卸線箱區(qū)（含發(fā)送、到達(dá)及中轉(zhuǎn)箱區(qū)）和輔助箱區(qū)（包含國(guó)際集裝箱作業(yè)區(qū)、特貨裝卸作業(yè)區(qū)、快運(yùn)貨作業(yè)區(qū)等）完成。為了更好地與現(xiàn)代物流服務(wù)功能相銜接，在現(xiàn)有集裝箱作業(yè)功能區(qū)的基礎(chǔ)上，新增標(biāo)準(zhǔn)化倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高效率的現(xiàn)代物流倉(cāng)儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)化管理，并與鐵路集裝箱裝卸線有效對(duì)接。鐵路集裝箱物流中心功能布局區(qū)域仿真效果如圖1所示。

圖1 鐵路集裝箱物流中心功能區(qū)域仿真布局

(1) 標(biāo)準(zhǔn)化倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)，是鐵路貨運(yùn)向現(xiàn)代物流發(fā)展的功能延伸區(qū)，主要開展貨源組織、現(xiàn)代化倉(cāng)儲(chǔ)管理、流通加工等物流作業(yè)。

(2) 裝箱作業(yè)區(qū)，將零散貨物或商品進(jìn)行分揀打包，并實(shí)現(xiàn)集裝箱拆裝箱作業(yè)，是鐵路貨運(yùn)向客戶終端需求的延伸區(qū)。

(3) 裝車作業(yè)區(qū)，是連接標(biāo)準(zhǔn)化倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)與集裝箱堆場(chǎng)的作業(yè)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)從標(biāo)準(zhǔn)化倉(cāng)庫(kù)向集裝箱場(chǎng)的短途中轉(zhuǎn)。

(4) 集裝箱堆場(chǎng)、集卡停放區(qū)、列車到發(fā)線，是傳統(tǒng)鐵路集裝箱中心站具備的功能區(qū)，主要完成集裝箱的短時(shí)堆放、集裝箱運(yùn)輸車輛的停放和集裝箱的集疏功能。

2 流程分析

2.1 作業(yè)流程圖

本文考慮的具有現(xiàn)代物流作業(yè)特征的鐵路集裝箱物流中心作業(yè)流程如圖2所示。

圖2 鐵路集裝箱物流中心作業(yè)流程

貨主將商品或貨物送至鐵路集裝箱物流中心站，卸貨卡車在入庫(kù)月臺(tái)處完成卸貨作業(yè)，在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部進(jìn)行儲(chǔ)存、分揀、暫存、裝箱等物流作業(yè)，在出庫(kù)月臺(tái)處完成裝車作業(yè)，并由集卡車將集箱運(yùn)至集裝箱堆場(chǎng)暫存，等待集裝箱班列（或取送車）到達(dá)完成裝車與發(fā)送作業(yè)。

2.2 仿真流程圖

圖2所示的鐵路集裝箱物流中心作業(yè)流程的仿真流程如圖3所示。當(dāng)仿真開始時(shí)，系統(tǒng)參數(shù)初始化，首先確定空閑入庫(kù)月臺(tái)、可用入庫(kù)暫存區(qū)、卸貨貨車位置，再根據(jù)貨物種類確定存儲(chǔ)的貨架區(qū)域，隨后確定空閑出庫(kù)月臺(tái)、可用出庫(kù)暫存區(qū)、裝貨貨車位置，集裝箱在堆場(chǎng)內(nèi)暫存，最后確定空車廂將集裝箱搬運(yùn)至鐵路車廂內(nèi)。根據(jù)上述內(nèi)容確定下一工況，推進(jìn)仿真時(shí)鐘，確定下一時(shí)刻裝卸貨貨車位置、貨物的入庫(kù)暫存區(qū)、出庫(kù)暫存區(qū)以及存儲(chǔ)貨架區(qū)域，更新系統(tǒng)的下一狀態(tài)。

圖3 鐵路集裝箱物流中心仿真流程

2.3 邏輯流程圖

根據(jù)作業(yè)流程與仿真流程，仿真系統(tǒng)包括卸貨貨車子系統(tǒng)與托盤入庫(kù)子系統(tǒng)、托盤出庫(kù)裝集卡子系統(tǒng)、集裝箱堆場(chǎng)子系統(tǒng)和列車到發(fā)子系統(tǒng)。

2.3.1 卸貨貨車子系統(tǒng)與托盤入庫(kù)子系統(tǒng)

貨主將要運(yùn)輸?shù)牧銚?dān)散貨由貨車運(yùn)送至鐵路集裝箱物流中心站內(nèi)，到達(dá)后的貨車判斷入庫(kù)月臺(tái)的占用情況，選擇空閑的入庫(kù)月臺(tái)進(jìn)行卸貨，托盤貨物堆放在入庫(kù)暫存區(qū)。叉車接收到托盤上架指令，根據(jù)貨物種類選擇相應(yīng)的存儲(chǔ)貨架區(qū)域。使用模塊與邏輯流程設(shè)計(jì)如圖4所示。

圖4 裝卸和入庫(kù)子系統(tǒng)邏輯流程圖

2.3.2 托盤出庫(kù)子系統(tǒng)與裝集卡子系統(tǒng)

托盤在貨架上存儲(chǔ)一定時(shí)間后，由叉車運(yùn)至出庫(kù)暫存區(qū)。準(zhǔn)備出庫(kù)的貨物，由出庫(kù)暫存區(qū)下架并排隊(duì)等待進(jìn)行RFID掃描。將掃描完成后的貨物搬運(yùn)至裝集卡上同時(shí)完成貨物的裝箱和裝車工作。隨后裝集卡將重箱由龍門吊卸至集裝箱堆場(chǎng)。使用模塊與邏輯流程設(shè)計(jì)如圖5所示。

圖5 出庫(kù)與裝集卡子系統(tǒng)邏輯流程圖

3 仿真過(guò)程說(shuō)明

AnyLogic是可以創(chuàng)建真實(shí)動(dòng)態(tài)模型的可視化工具，幾乎支持現(xiàn)在所有的離散事件和連續(xù)建模方法[11]，具有支持基于Agent建模、面向?qū)ο筇匦?、?shù)據(jù)分析與優(yōu)化功能強(qiáng)大、較強(qiáng)的可交互性等特點(diǎn)[12]。本文應(yīng)用AnyLogic仿真軟件，構(gòu)建基于Multi-Agent技術(shù)的鐵路集裝箱物流中心運(yùn)作系統(tǒng)。

3.1 確定智能體類

為了滿足建立仿真系統(tǒng)的需要，對(duì)鐵路集裝箱物流中心站的作業(yè)內(nèi)容進(jìn)行分析提煉，可以把作業(yè)任務(wù)歸結(jié)為與仿真系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的工況。同時(shí)，根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行的工況，可以進(jìn)一步抽象出仿真事件列表，如表1所示。

根據(jù)表1所示的仿真事件，本文共創(chuàng)建9個(gè)智能體類，包括卸貨貨車Agent、裝貨貨車Agent、作業(yè)區(qū)Agent、叉車Agent、托盤Agent、集裝箱Agent、列車Agent、車廂Agent、龍門吊Agent，其相互關(guān)系如圖6所示。

表1 仿真事件列表

圖6 仿真智能體設(shè)置

3.2 仿真參數(shù)設(shè)置

仿真參數(shù)如表2所示。

表2 仿真過(guò)程的初始化參數(shù)

Tab.2 Initial parameters in simulation process

續(xù)表2

實(shí)體元素參數(shù)名稱賦 值 入庫(kù)月臺(tái)數(shù)量4 快速周轉(zhuǎn)區(qū)存儲(chǔ)時(shí)間Triangular(50,60,70) 常規(guī)周轉(zhuǎn)區(qū)存儲(chǔ)時(shí)間Triangular(90,100,120) RFID掃描服務(wù)容量2 單次掃描時(shí)間Triangular(0.5,1,2) 列車到達(dá)間隔時(shí)間1.5h 空車廂數(shù)Uniform(0.1,0.5) 貨物隊(duì)列容量600 排隊(duì)規(guī)則先進(jìn)先出 集裝箱隊(duì)列容量300 排隊(duì)規(guī)則先進(jìn)先出

4 仿真結(jié)果分析

4.1 設(shè)備利用率仿真結(jié)果分析

出入庫(kù)月臺(tái)、叉車和貨架的利用率指標(biāo)用時(shí)間折線，如圖7所示，RFID出庫(kù)掃描的利用率時(shí)間折線如圖8所示。橫坐標(biāo)是時(shí)間推進(jìn)，縱坐標(biāo)表示不同的利用率值隨時(shí)間的變化情況。

圖7 出入庫(kù)月臺(tái)、叉車和貨架利用率仿真結(jié)果

圖8 出庫(kù)掃描利用率仿真結(jié)果

隨著時(shí)間的推進(jìn)，利用率指標(biāo)不斷增大。當(dāng)達(dá)到一定的時(shí)間長(zhǎng)度時(shí)，利用率指標(biāo)在某一確定的值上下范圍內(nèi)小幅度波動(dòng)。由各個(gè)利用率指標(biāo)值可知，用于上下架的叉車?yán)寐蕿?7%，說(shuō)明叉車一直處于忙碌狀態(tài)，而用于出庫(kù)的叉車?yán)寐瘦^低，僅為18%。同時(shí)，快速周轉(zhuǎn)區(qū)和常規(guī)周轉(zhuǎn)區(qū)的貨位利用率不高，僅在16%左右，可以看出在現(xiàn)有的貨運(yùn)量情況下，貨位相對(duì)較為充足。出入庫(kù)月臺(tái)的利用率也比較高，分別為91%和79%，月臺(tái)大部分時(shí)間都處于占用狀態(tài)。

4.2 在庫(kù)時(shí)間仿真結(jié)果分析

評(píng)價(jià)仿真結(jié)果的時(shí)間指標(biāo)包括托盤從上架至下架的時(shí)間、貨物從下架至出庫(kù)的時(shí)間，仿真結(jié)果如圖9所示。從圖中可以看出，托盤從上架至下架的時(shí)間在一段時(shí)間內(nèi)處于上升狀態(tài)后趨于穩(wěn)定，說(shuō)明當(dāng)托盤在貨架內(nèi)存儲(chǔ)一段時(shí)間準(zhǔn)備下架時(shí)，叉車數(shù)量不足導(dǎo)致其無(wú)法立即服務(wù)于托盤的出庫(kù)作業(yè)活動(dòng)，托盤在貨架上等待叉車到來(lái)從而產(chǎn)生了一定的額外等待時(shí)間。而貨物從下架至出庫(kù)的時(shí)間一直處于一個(gè)穩(wěn)定的值，說(shuō)明當(dāng)需要出庫(kù)的貨物能立刻進(jìn)行出庫(kù)活動(dòng)而不需要再進(jìn)行額外等待。

圖9 托盤從上架至下架、貨物從下架至出庫(kù)時(shí)間仿真結(jié)果

將托盤從上架至下架的時(shí)間與貨物從下架至出庫(kù)的時(shí)間相加，可以得到一件貨物在庫(kù)總停留時(shí)間，如圖10所示。由于該曲線波動(dòng)較大，故使用二階多項(xiàng)式進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，可以看出貨物在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的作業(yè)時(shí)間呈不斷上升趨勢(shì)。在初始參數(shù)設(shè)定條件下，貨物平均在庫(kù)作業(yè)時(shí)間為103.13min。

圖10 貨物在庫(kù)內(nèi)時(shí)間分析

4.3 出庫(kù)間隔時(shí)間仿真結(jié)果分析

評(píng)價(jià)仿真結(jié)果的數(shù)量指標(biāo)包括倉(cāng)庫(kù)處理貨物數(shù)量和堆場(chǎng)內(nèi)集裝箱數(shù)量指標(biāo)。圖11和圖12分別表示隨著仿真時(shí)間的推移，倉(cāng)庫(kù)處理貨物數(shù)量與堆場(chǎng)集裝箱堆放數(shù)量的變化趨勢(shì)。

圖11 倉(cāng)庫(kù)所處理貨物的數(shù)量

隨著時(shí)間的增加，倉(cāng)庫(kù)處理的貨物數(shù)量和堆場(chǎng)的集裝箱數(shù)量都不斷增加。其中圖12中的斜率倒數(shù)表示相鄰兩件貨物的出庫(kù)間隔時(shí)間，代表了單位時(shí)間的倉(cāng)庫(kù)貨物處理能力。在初始參數(shù)設(shè)定下，相鄰兩個(gè)貨物的平均出庫(kù)間隔為1.10min，如圖13所示。

圖12 堆場(chǎng)內(nèi)集裝箱數(shù)量

圖13 貨物出庫(kù)間隔時(shí)間分析

5 關(guān)鍵參數(shù)敏感性分析

5.1 月臺(tái)數(shù)量對(duì)倉(cāng)庫(kù)處理能力的影響分析

在初始參數(shù)設(shè)定出庫(kù)和入庫(kù)月臺(tái)數(shù)均為4的前提下，設(shè)置不同的出庫(kù)與入庫(kù)月臺(tái)數(shù)組合，如表3所示。

表3 出入庫(kù)月臺(tái)數(shù)量敏感性分析參數(shù)設(shè)定

Tab.3 Parameters setup for the sensitivity analysis on quantities of inbound and outbound platforms

針對(duì)表3中的不同出入庫(kù)月臺(tái)數(shù)組合，利用AnyLogic進(jìn)行仿真，其結(jié)果如圖14所示。在7種組合模式下，反映倉(cāng)庫(kù)處理能力的曲線基本重合，說(shuō)明不同的出入庫(kù)月臺(tái)數(shù)組合對(duì)倉(cāng)庫(kù)處理能力的影響較小。

圖14 組合月臺(tái)對(duì)倉(cāng)庫(kù)處理能力的敏感性分析

5.2 上下架叉車數(shù)量對(duì)倉(cāng)庫(kù)處理能力的影響分析

將上下架叉車數(shù)量分別設(shè)定為25、30、35、40，對(duì)倉(cāng)庫(kù)處理能力的敏感性分析如圖15所示。其中，叉車數(shù)量在30和35時(shí)，兩條曲線基本重合，且處理能力較大；而叉車數(shù)量取25和40時(shí)，兩條曲線的處理能力均較低，說(shuō)明上下架叉車數(shù)量較高或較低時(shí)均會(huì)影響到倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的作業(yè)效率。

圖15 上下架叉車數(shù)量對(duì)倉(cāng)庫(kù)處理能力的敏感性分析

5.3 單位時(shí)間裝車量對(duì)運(yùn)行效率的影響分析

每小時(shí)裝車數(shù)量值分別取1、2、3、4、5時(shí)，對(duì)應(yīng)的運(yùn)行效率影響分析如圖16所示。當(dāng)每小時(shí)的裝車數(shù)量取值在3、4、5時(shí)，反映運(yùn)行效率的曲線基本重合，并且運(yùn)行效率最高；而每小時(shí)裝車數(shù)量取值1和2時(shí)，其運(yùn)行效率均較低。因此，保證鐵路集裝箱物流中心運(yùn)行效率最低需要每小時(shí)完成3輛車的裝車作業(yè)。

圖16 單位時(shí)間裝車量對(duì)運(yùn)行效率的敏感性分析

同樣，每小時(shí)卸車數(shù)量分別取1、2、3、4、5時(shí)，對(duì)應(yīng)的運(yùn)行效率影響分析如圖17所示。當(dāng)單位時(shí)間卸車數(shù)量取4和5時(shí)其曲線基本重合，且運(yùn)行效率最高，取其他值時(shí)運(yùn)行效率較低。因此，保證鐵路集裝箱物流中心運(yùn)行效率最低需要每小時(shí)完成4輛車的卸車作業(yè)。

圖17 單位時(shí)間卸車量對(duì)運(yùn)行效率的敏感性分析

5.4 出庫(kù)叉車數(shù)量對(duì)運(yùn)行效率的影響分析

在出庫(kù)叉車數(shù)量分別取3、4、5、6、7時(shí)，對(duì)運(yùn)行效率的影響分析如圖18所示。從圖中可以看出，不同的出庫(kù)叉車數(shù)量設(shè)置其運(yùn)行效率的差異較小。當(dāng)出庫(kù)叉車數(shù)量取5時(shí)，運(yùn)行效率略優(yōu)于其他取值。

圖18 出庫(kù)叉車數(shù)量對(duì)運(yùn)行效率的敏感性分析

6 結(jié)論與建議

隨著鐵路貨運(yùn)改革的逐漸深入，鐵路集裝箱運(yùn)輸也將逐步向現(xiàn)代物流發(fā)展，而鐵路集裝箱物流中心的功能與布局也將逐步豐富和完善。本文以現(xiàn)代物流服務(wù)功能融合為背景，對(duì)具有倉(cāng)儲(chǔ)、裝箱、堆放、裝車等多種服務(wù)功能于一體的鐵路集裝箱物流中心的作業(yè)流程進(jìn)行了仿真分析。

根據(jù)仿真結(jié)果可以看出，鐵路集裝箱物流中心的作業(yè)設(shè)施設(shè)備對(duì)作業(yè)效率有著重要的影響。在初始參數(shù)設(shè)定的前提下，貨物平均在庫(kù)作業(yè)時(shí)間為103 min，平均出庫(kù)間隔時(shí)間為1.1 min；庫(kù)內(nèi)作業(yè)叉車數(shù)量在30至35之間時(shí)達(dá)到倉(cāng)庫(kù)處理能力的最大化水平，每小時(shí)裝車3輛以上和每小時(shí)卸車4輛以上時(shí)物流中心運(yùn)行效率達(dá)到最大化水平。根據(jù)上述仿真結(jié)果，建議在鐵路集裝箱物流中心的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，可根據(jù)實(shí)際需求適當(dāng)增加與現(xiàn)代物流服務(wù)相對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施與現(xiàn)代化倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)設(shè)備。同時(shí)，為有效支撐鐵路集裝箱物流中心的作業(yè)效率，在物流設(shè)備選型和物流設(shè)施規(guī)模等方面應(yīng)做詳細(xì)分析。

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（中文編輯：劉娉婷）

Analysis of Simulation Experiments of Railway Container Logistics Center Based on AnyLogic

WANG Kun1,2，HE Fang1，HU Zi-yi3

（1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China;2. National and Regional Joint Engineering Laboratory of Comprehensive Intelligent Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China;3. College of Transportation Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China）

Based on linking up logistics service function and the organization of railway freight transportation, the AnyLogic software was applied to simulate and analyze the operation procedure of train container logistics center integrating multi-functions of storage, packing, loading, unloading. The result shows that the average operating time in storage is 103 minutes on the premise of initial parameter setting, and the average outbound interval time is 1.1 minutes. The maximum storage processing capacity occurs when the quantities of forklifts are between 30 and 35. When loading rate is higher than 3 per hour and unloading rate is below 4 per hour, the operating efficiency of logistics center reaches its maximal point.

railway container logistics center; simulation analysis; AnyLogic

1672-4747（2018）02-0019-09

F253

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2018.02.004

2017-08-15

國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目（16CGL018）

王坤（1982—），男，漢族，河北邢臺(tái)人，博士，研究方向?yàn)槲锪鞣?wù)營(yíng)銷與物流系統(tǒng)優(yōu)化。

胡子怡（1996—），女，江西人，漢族，碩士研究生，研究方向?yàn)槲锪飨到y(tǒng)優(yōu)化。

王坤，何芳，胡子怡. 基于AnyLogic的鐵路集裝箱物流中心仿真實(shí)驗(yàn)分析[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào)，2018, 16(2): 19-27.