博客

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。

3月底，AnyLogic 8.7和AnyLogic Cloud进行了更新。以下是对AnyLogic 8.7.3和AnyLogic云功能更新的简要概述。

操作云模型，查看AGV是如何在这个模型中工作的。

如何在AnyLogic中为3D对象定义不同的颜色？该视频将使用AnyLogic示例模型中的3D加油站模型来演示一个灵活改变汽车颜色的方法。您将学习如何从AnyLogic的140种标准颜色中为3D对象定义随机颜色，以及如何创建自己所需的颜色列表。

AnyLogic更新AnyLogic 8.5版本发布的那一天，我非常兴奋。除了对多层模型的支持及对物料搬运库的改进，我发现还增加了一个3D自行车对象。这让我想起了之前我上传到RunTheModel的一个自行车模型，而这又反过来让我开始思考使用流程建模库创建一个类似的模型。是否有可能创建一个似乎完全使用基于智能体（AB）建模方式的离散事件（DE）模型？

在2017年，我们对外发布了AnyLogic云。它现在是最大的仿真模型公共在线平台，有超过10000人正在使用它。

任何人都可以使用AnyLogic云的公有版本运行他们的模型和实验，模型和实验结果可以在线共享并通过浏览器运行。云平台借助云计算的优势：通过这种方式，复杂的实验比在普通计算机上执行的速度更快，并且动画质量尽可能最小限度地依赖设备的性能。

AnyLogic云版本2.2.x版本为使用仿真建模的组织提供了一个集成的环境，用于模型管理和执行。这些版本中的新特性升级了仿真的可访问性、安全性和性能。

这篇博文将探讨AnyLogic云是如何管理仿真模型的，并重点介绍截至当前2.2.2版本的各种新特性。

蒙特卡罗实验是在处理不确定性时获得精确估计的一种方法。它使用随机性来获得有意义的信息，并有效地计算业务风险和预测失败，如成本或调度超支。

AnyLogic可以对高度复杂的系统进行蒙特卡罗仿真。通过多方法建模，仿真系统可以是复杂的、动态的、非线性的。这些仿真模型的结果可以来自并行处理和云计算，并可以通过多种方式提供，包括通过API和自定义UI。