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：

1. 创建一个新的AnyLogic模型，并添加所需的模型元素和参数。

2. 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。

3. 在按钮的单击事件中，编写代码来执行敏感性分析。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。