博客

2021年的AnyLogic年度会议上， AnyLogic 首席软件工程师 Nikolai Churkov关于” 正在研究使 Python 成为 AnyLogic 中的第二个原生脚本语言”的演讲中，Python初露锋芒。

如果您希望参与正在进行的研究，请联系我们！我们计划对AnyLogic 8的Python实验版进行有限访问，欢迎发送邮件至python@anylogic.com参与我们的计划。

AnyLogic 8.7.7新版本发布 。 在此版本中，我们主要增强了物料搬运库的功能，特别扩展了仓库存储功能。

熟知AnyLogic 的用户，可能都知道要建模仓库模型，可以使用流程建模库的 RackStore、RackPick 和 RackSystem 以及空间标记元素 PalletRack 。 在此版本中，我们对它们进行了重新构建，下面我们将向您展示更新的新功能。

AnyLogic 9是业界领先仿真工具的最新版本，目前还在开发中。让我们继续预览AnyLogic 9的新功能。

在之前的博文中，我们已经展示了如何使用AL9简便快捷地创建和编辑流程图。在本文中，我们将为您展示AnyLogic 9与之前版本之间最重要的区别——与云平台的集成。

AnyLogic会议将来自世界各地不同行业的仿真专业人士汇集在一起。他们将在会议上分享他们的项目和想法，同时也通过此次会议了解其他人如何使用AnyLogic解决类似的业务问题。 快来加入我们的会议吧！

以下是关于会议安排、演讲者和会议日程链接的详细信息。

从AnyLogic 8.3 起我们新增了物料搬运库，为了让您了解如何使用它，我们在博客上发布了一系列专题文章。通过实际生产案例说明物料搬运库的主要功能及其组件——模块和空间标记元素。

在 AnyLogic 中，物料搬运库有助于对设施中的运输操作进行建模。建模通过在 TransporterFleet、MoveByTransporter、SeizeTransporter 和 ReleaseTransporter 模块以及空间标记元素的帮助下完成的。您可以在 AnyLogic 的“欢迎页面”的“示例模型”部分找到相关功能演示模型。

物料搬运库是 AnyLogic的重要组成部分，本篇“how-to”我们就来探讨要怎样使用物料搬运库。

本文我们通过太阳能光伏电池板生产线模型来了解物料搬运库的功能，并学习如何使用站（Station）。该模型展示了太阳能光伏电池板的生产过程，包括太阳能光伏电池片的准备，以及组件的制造过程。模型的统计部分，对输送网络和设备的总利用率，以及生产周期和生产率进行了预估。您可在 Anylogic网站主页上的示例列表"制造"部分中找到这个模型。您也可以在本页面上启动模型，将会跳转到Anylogic云上直接启动。

我们在AnyLogic 8.7.4版中新加入了一项能够直接链接到 Pathmind 强化学习 (RL) 平台的新实验，可帮助仿真建模人员和人工智能相关从业人员充分利用仿真和 AI 之间的协同作用。实践证明，对于大型复杂系统，通过 Pathmind 强化学习平台得到的解决方案要优于固定成熟的常规启发式算法。

本篇博文主要介绍了集成Pathmind 的AnyLogic新实验，并重点介绍了 Engineering Group 使用 Pathmind RL 平台做的两个工业案例。

本文是AnyLogic 物料搬运库系列的第五部分，物料搬运库是专门为工厂、仓库以及其他涉及货物移动、加工和分类的设施而设计的，可帮助您更快捷的对此类作业进行建模。

在本篇博客中，我们将演示如何使用网络端口 组件，将单个输送带与其上的工作站连接，创建一个输送带网。

准备就绪？那我们开始吧！

如果您关注我们的博客，您将知道我们目前正在致力于开发AnyLogic 9——业界领先的仿真工具AnyLogic的最新版本！另外，我们将在9月的AnyLogic会议上展示其新的浏览器界面和新功能。

新版本更新不会等待太长时间，但是博客读者马上就能看到关于AnyLogic 9的开发情况。接下来，我们将发布一系列文章，带您深入了解AnyLogic 9主要版本的关键变化。在本文中，我们将演示流程图的创建：新版本中流程图的创建和编辑将更加便捷。

本文来自一篇关于在AnyLogic中使用Pathmind强化学习的博客，作者是来自埃森哲的Agustin Albinati。现在，AnyLogic中已经有专门的实验可以与Pathmind强化学习结合使用——了解更多。

每当有新技术出现，市场力量就会驱使各行业想方设法实施这些技术， 以取得优势或保持竞争力。随着时间的推移，会有新的工具被开发出来，有助于新技术的使用和更广泛地应用。