要判断AnyLogic的到达速率是否符合泊松分布，可以通过以下步骤进行解决：

1. 收集数据：使用AnyLogic模拟程序，记录到达事件的时间戳。可以设置一个计数器来记录到达的总数量，并使用系统时间函数来获取时间戳。

2. 数据处理：将收集到的数据导入到数据分析工具（如Python、R等），对到达事件的时间间隔进行统计分析。

3. 统计分析：使用Python的SciPy库或R的stat模块，可以使用以下代码进行泊松分布的拟合和假设检验。

Python示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import poisson, chisquare

# 将时间戳转换为时间间隔
arrivals = np.diff(timestamps)

# 拟合泊松分布
lambda_hat = np.mean(arrivals)
poisson_dist = poisson(lambda_hat)

# 假设检验
chi2, p_value = chisquare(f_obs=np.histogram(arrivals, bins='auto')[0], f_exp=poisson_dist.pmf(range(1, len(arrivals)+1))*len(arrivals))

if p_value < 0.05:
    print("到达速率不符合泊松分布")
else:
    print("到达速率符合泊松分布")

R示例代码：

library(stats)

# 将时间戳转换为时间间隔
arrivals <- diff(timestamps)

# 拟合泊松分布
lambda_hat <- mean(arrivals)
poisson_dist <- poisson(lambda_hat)

# 假设检验
chi2.test(table(cut(arrivals, breaks="FD")), p=poisson_dist.pmf(1:length(arrivals))*length(arrivals))

if (p_value < 0.05) {
    print("到达速率不符合泊松分布")
} else {
    print("到达速率符合泊松分布")
}

这些代码将计算到达事件的时间间隔，并使用拟合的泊松分布和假设检验来判断到达速率是否符合泊松分布。如果p值小于0.05，则可以得出结论，到达速率不符合泊松分布；否则，到达速率符合泊松分布。