第二篇 连续系统模拟

Vensim

Vensim PLE 全名为 Ventana Simulation Enviroment Personal Learning Edition. 即 Ventana 系统动力学模拟环境个人学习版。

1. 利用图示化编程建立模型。 2. 运行于 Windows 下，数据共享性强，

提供丰富的输出信息和灵活的输出方式。 3. 对模型的多种分析方法 4. 真实性检验

Vensim PLE的主菜单 File 文件管理：

提供建立新模型 (New Modle) ，打开模型(Open Modle) ，保存模型 (Save, Save as) ，打印模型 (Print , Print Options) 等。模型打开和建立后，检查可通过 Check 完成。

View 观察：对于模型的流图进行总体观察。提供按任意

比例缩放。

Model 模型检验 包括 Reality Check 即真实性检

验， Time Bounds 时间控制设置。其中Time Bounds 是用于调控 Simulate 和Reality Check 的时间参数的。

Windows 窗口：包括 Control panel 控制面板，以及 Pop

Forward 实现由其它窗口转换到模型建立窗口， Error History 是出错记录， Selection History 是选择记录。

Option:

Help帮助：

出生数量与总数成正比 容量受草地面积和平均食草量有关 超过容量有个拥挤效应，

死亡概率 (x-c)/x 自然死亡率是个固定水平

AREA OFGRASSLAND

GRASS REQUIREDPER RABBIT

rabbit deathsrabbit births

EFFECT OFCROWDING ON

DEATHS LOOKUP

INITIAL RABBITPOPULATIONRABBIT

BIRTH RATE

AVERAGERABBIT LIFE

carryingcapacity

rabbit crowding

Limmits模型

RabbitPopulation

effect ofcrowdingon deaths

+

+

+

+

++

+

+

++

+

基本方程 RP.K=RP.J+DT* (RB.JK- RD.JK) RB.KL= RP.K* RABBIT BIRTH RATE RD.KL= (RP.K/ AVERAGE RABBIT LIFE) * effect

of crowding on deaths RC.K= RP.K /CC CC= AREA OF GRASSLAND/GRASS REQUIRED

PER RABBIT effect of crowding on deaths=EFFECT OF

CROWDING ON DEATHS LOOKUP(rabbit crowding) EFFECT OF CROWDING ON DEATHS

LOOKUP( [(0,0)- (10,10)],(0,0.5),(1,1),(1.5,2),(2,5),(2.5,10) )

RP.0=100. RABBIT BIRTH RATE=1.1 . AVERAGE RABBIT LIFE=2. AREA OF GRASSLAND=20000. GRASS REQUIRED PER RABBIT=10.

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简化城市模型

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人口总量

住房总量

企业总量

VENSIM 应用实例——牛鞭效应 宝洁公司（ P&G ）在研究“尿不湿”的市场需求时发现，该产品的零售数

量相当稳定，波动性不大，但在考察分销中心的订货情况时却吃惊地发现其订单的变动程度比零售数量的波动大得多，而分销中心是将批发商的订货需求量汇总后进行订货的。通过进一步研究后发现，零售商往往根据对历史和现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了能应付客户需求增加的变化，他们通常会将预测订货量进行一定的放大后向批发商订货，而批发商也出于同样的考虑，会在其订货量的基础上再进行一定的放大后向分销中心订货——就这样，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经过零售商、批发商和分销中心的订货放大后，订货量便一级一级地被放大了。

供应链的信息流从末端（最终客户）向源端（原始生产商）传递时，需求信息的波动会越来越大，这种信息扭曲的放大作用在图形上很像一条甩起来的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应（ Bullwhip Effect ）。

工厂

分销商

批发商

零售商 客户

流图的说明： 三个存量：

○ Distributor Inventory （分销商库存）○ Wholesaler Inventory （批发商库存）○ Retail Inventory （零售商库存）

四个速率：○ Factory Shipments （工厂发货速度）○ Distributor Shipments （分销商发货速度）○ Wholesaler Shipments （批发商发货速度）○ Retail Sales （零售速度）

四个常量：○ Inventory Coverage Time ：各个企业应该持有

多少周的库存○ Shipping Delay ：表示下游企业从发出订单到接收上游企业的订货需要多长时间

○ Sale Average Time ：给出了各个企业在进行订单预测时从多少周以前的销售情况考察起

○ Inventory Adjust Time ：表示企业调整库存所需要的时间

两个开关变量：○ VMI Switch ：是否使用 VMI策略○ Random Orders ：零售情况是否随机变化

三个三阶物流延迟： Factory Shipments ＝ DELAY3(Distributor Orders,

Shipping Delay) Distributor Shipments ＝ DELAY3( Wholesaler Orders,

Shipping Delay ) Wholesaler Shipments ＝ DELAY3( Retail Orders,

Shipping Delay) 三个一阶信息延迟：

Distributor Sales Forecast ＝ SMOOTH (Distributor Shipments, Sale Average Time)

Wholesaler Sales Forecast ＝ SMOOTH (Wholesaler Shipments, Sale Average Time )

Retail Sales Forecast ＝ SMOOTH (Retail Sales , Sale Average Time )

VMI策略 VMI 即供货商管理库存（ Vendor Management

Inventory ） VMI 是由供应商来为客户管理库存，为他们制定库

存策略和补货计划，根据客户的销售信息和库存水平为客户进行补货的一种库存管理策略和管理模式，它是供应链上成员间达成紧密义务伙伴关系后的一种结果，既是一种有效的供应链管理优化方法，也是供应链上企业联盟的一种库存管理策略。

VMI策略与传统模式的比较 传统模式：当一个分销商的库存水平低于安全库存量时，

他需要向生产商发出采购定单，分销商自己控制了库存策略、计划、补货时间和数量等业务，由生产商为其供货。

生产商 分销商基于预测的定单

货物送达

VMI策略与传统模式的比较 VMI 模式：生产商从分销商处接收电子数据，这些数据代表了分销商销售和库存的真实信息（如 POS 和库存水平的信息等），然后生产商通过处理和分析这些信息得知分销商仓库里每一种货物的库存情况和市场需求，就可以根据它们为分销商制定和维护库存计划，在这种模式下，定单是由生产商生成的，而不是由分销商完成。

生产商 分销商实时的客户需求信息

按实际需求发货

图 7 VMI 模式

两种订单策略 Distributor Orders

IF THEN ELSE(VMI Switch=0, (Distributor Sales Forecast+(Desired Distributor Inventory-Distributor Inventory)/Inventory Adjust Time), (Retail Sales+(Desired Retail Inventory*3-Retail Inventory-Wholesaler Inventory-Distributor Inventory)/Inventory Adjust Time))

Wholesaler OrdersIF THEN ELSE(VMI Switch=0, (Wholesaler Sales

Forecast+(Desired Wholesaler Inventory-Wholesaler Inventory)/Inventory Adjust Time) , (Retail Sales+(Desired Retail Inventory*2-Retail Inventory-Wholesaler Inventory)/Inventory Adjust Time))

Retail Orders

模拟结果（一） 顾客的需求发生一次变化，传统模式订货

模拟结果（二） 顾客的需求随机变化，传统模式订货

模拟结果（三） 顾客的需求发生一次变化， VMI 模式订货

模拟结果（二） 顾客的需求随机变化，传统模式订货