学术文章

卫生保健面临巨大挑战,使流程更有效率,同时为患者提供更好的服务。重症监护室(ICU)的管理,这是最重要的部门之一的病人状况和病人流,还试图提供更好的服务,减少死亡率。

COVID-19期间,有效和高效的管理是至关重要的。病人流模型在AnyLogic开发的仿真软件允许一个综合评价的十一个不同的管理政策控制ICU招生面对产能短缺。

本文的主要目的是提供一个基于仿真的医疗行业的决策支持工具。这个工具将帮助医院管理决定资源利用率,特别是床分配,在接下来的几个月。,医院可以预测招生,看看新实施的政策如何影响病人的流动。

在大流行期间专业医生正在为一线工人由于医院过度拥挤,缺乏提供者。这个地方流行的高风险的目标。在这些专业中,麻醉医师是最弱势群体之一,因为他们在密切接触病人的气道。

开发了一个基于主体的仿真模型使用AnyLogic软件测试各种人力资源政策在麻醉学部门最大的医疗服务提供者在南卡罗莱纳州北部。

高架起重机调度问题已被许多研究人员感兴趣的。虽然大多数方法文中针对或使用模拟和优化,本研究表明动态仿真和基于强化学习人工智能作为解决方案。

这个钢铁厂仿真项目的目标是最小化LD的起重机等待时间转换器通过创建一个更好的起重机的时间表。

这个案例研究集中在即将实施的模拟自动化系统在沃尔玛加拿大仓库。这个新系统的目标是更有效的仓库操作。许多企业的库存单位(sku)不能被发送到零售商店全部数量。他们慢悠悠的,需要个人商店携带过多的库存。

Breakpack把案件分解的过程是个体一回儿(块)和组合成混合SKU纸箱。自动化breakpack提供节省劳动力和质量,这是很重要的,以确保有效的仓库操作,但也是一个高度的复杂性。

纸上显示的第一个概念验证长途数字双解决方案通过连接实时数据提要的物理系统的虚拟GIS环境可以利用实时synchromodal运输。

长途拖车操作是供应链的关键部分在世界上许多发达经济体。在英国,据估计,长途物流贡献约45%的温室气体排放从公路货运。

减少温室气体排放的方法之一在这个部门是通过合适的拖车上的电池。但是,长途业务非常能源密集型和电动汽车需要电池的大小和重量。应用基于主体建模和仿真,本文旨在分析如果电气化(例如,电动车辆、电动道路系统,等等)将有助于减少温室气体排放。

操作和维护(运营管理)费用可以差别很大从一个到另一个能源解决方案。而太阳能农场或地热系统可能需要最少的持续维护,风力涡轮机需要熟练的船员保持操作有效。

在这项研究中,作者用缩小风电场的案例研究证明强化学习的潜力(RL)确定一个最优的各项政策和展示AnyLogic仿真软件的易用性和Pathmind强化学习工具。

由于很多不确定因素,比如恶劣的天气条件下,频繁变化的时间表的船只,故障的设备,港口管理者针对提供设施的适应性和灵活的战略规划,特别是联运码头(干燥的港口)。

这个研究表明,基于主体建模的结合与其他模拟方法简化了设计的过程仿真模型,提高他们的知名度。开发的模型允许研究人员计算的平衡值参数。因此,它有助于实现有效运行的海港——联运终端系统。提供的案例研究在中国最繁忙的港口之一的充分性和有效性证明仿真模型开发。

森林设备规划和可用性取决于森林管理和收获政权除了市场需求。这个项目旨在支持的设备规划过程评估森林的未来需要装备不同的森林管理选项。所需的机械的数量取决于有多少原料可用。它还取决于生物质被以前的机器系统中处理。产品的数量问题过程中机器基于供应链的结构不同。