要进行AnyLogic敏感性分析的可视化,可以按照以下步骤进行操作:
创建一个新的AnyLogic模型,并添加所需的模型元素和参数。
在模型中添加一个按钮或其他交互性组件,以触发敏感性分析。
在按钮的单击事件中,编写代码来执行敏感性分析。
在敏感性分析的代码中,使用AnyLogic的内置函数来定义参数的不确定性范围和分布。例如,可以使用Uniform
函数来定义一个参数的均匀分布。
在敏感性分析的代码中,使用AnyLogic的内置函数来定义输出指标的计算方法。例如,可以使用average
函数来计算模拟结果的平均值。
在敏感性分析的代码中,使用AnyLogic的内置函数来执行敏感性分析。例如,可以使用experiment
函数来运行多次模拟,并记录每次模拟的输出结果。
在敏感性分析的代码中,使用AnyLogic的内置函数来可视化敏感性分析的结果。例如,可以使用boxplot
函数来绘制参数敏感性的箱线图。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何进行敏感性分析的可视化:
// 定义参数的范围和分布
double minValue = 0.0;
double maxValue = 1.0;
double[] parameterValues = {minValue, maxValue};
// 定义输出指标的计算方法
double outputValue = average(getOutput());
// 执行敏感性分析
ParameterSensitivityExperiment experiment = experiment("Sensitivity Analysis")
.withOutput(outputValue)
.withParameters(parameterValues)
.run();
// 可视化敏感性分析结果
boxplot(experiment.getOutputResults());
以上代码中,假设模型已经定义了一个名为getOutput()
的函数来计算输出指标。敏感性分析使用了一个名为ParameterSensitivityExperiment
的类,该类可以设置参数的范围和分布,并运行多次模拟来获取输出结果。最后,使用boxplot
函数将敏感性分析的结果绘制成箱线图。
请根据您的具体需求和模型设计,对以上示例代码进行相应的修改和扩展。