多方法建模环境，使用所有三种现代模拟方法开发模型：
系统动力学
这三种方法可以任意组合使用，通过一种软件来模拟任何复杂性的业务系统。在 AnyLogic 中，您可以使用各种可视化建模语言：流程图、状态图、动作图以及库存和流程图。
AnyLogic 是第一个引入多方法仿真建模的工具，并且仍然是唯一具有该功能的软件。
动画和可视化
将流程图转换为具有精美 3D 和 2D 图形的交互式电影。
以具有视觉吸引力且不言自明的方式向利益相关者展示您的模型。
使用广泛的图形对象集来可视化车辆、员工、设备、建筑物以及与您的业务相关的其他项目和流程。
将自定义 3D 模型、图像、CAD 绘图和形状文件导入到您的模拟中。
通过添加直观的导航和控件使您的模型具有交互性。
将您的模拟转变为综合管理仪表板。
行业特定库
AnyLogic 在一个软件包中提供了一套独特的行业特定工具，无需额外费用：
用于通用业务流程或工作流程的流程建模库。
流体库可模拟采矿或石油天然气等行业的散装货物和液体输送。
用于铁路运输、码头和堆场的铁路图书馆。
行人图书馆，用于记录机场、体育场馆、车站或购物中心的行人流量。
道路交通库，用于道路、停车场和工厂场地上的汽车、卡车和公共汽车移动。
用于制造和仓库流程的物料搬运库。
行人、铁路和道路交通库提供对象运动和交互的详细物理级模拟，这是任何其他通用模拟软件工具所不支持的。
基于代理的模拟软件
专业的基于代理的仿真软件
AnyLogic 是迄今为止唯一可用于构建工业级基于代理的模型 (ABM) 的专业软件工具。
通过基于代理的建模，您可以在以前不可能的领域应用模拟，包括营销、社会流程和医疗保健/流行病模型。
ABM 允许您利用组织的大数据，使用具有个性化属性（例如消费者行为、个人技能、时间表、绩效数据或健康相关配置文件）的代理来填充大型模型。
基于代理的仿真将物流和制造等传统领域的模型提升到了新的灵活性和易用性水平，使您能够将实体和资源表示为具有单独参数和行为的代理。
GIS 地图集成
AnyLogic 提供了在模拟模型中使用 GIS 地图的独特能力：
当您需要考虑位置、道路、路线或区域时，地图可用于对供应链、物流网络等系统以及其他情况进行建模。
Google 地图风格的内置搜索使您可以使用地图数据轻松定位城市、街道、道路、医院、商店和公交车站。当您设计模型和模型运行时，搜索都会起作用。
模型元素可以放置在地图上，并根据真实空间数据沿着现有道路和路线移动。
您可以在线和离线使用 AnyLogic 提供的免费地图，或者从您最喜爱的提供商处选择基于图块或 shapefile 的地图。
AnyLogic GIS模型
AnyLogic Cloud 操作方法视频.jpg
云端模拟
AnyLogic 是唯一提供全方位云技术的仿真工具，改变了人们运行模型的方式。
使用任何设备来运行您的模型，包括手机和平板电脑。
通过网络仪表板为您的客户提供在线模拟分析。
利用高性能云计算进行复杂的实验。
使用安全的网络存储库将模型私下交付给您的客户。
与社区公开共享模拟并在云中协作。
免费提供、付费订阅或私人安装。
丰富的实验框架
一组强大的预先设计的实验允许您从不同的角度探索您的模型。
蒙特卡罗、灵敏度分析和参数变化实验可帮助您了解随机性和参数变化如何影响模型行为。
模拟优化使您能够根据您的限制和要求找到更好的解决方案来应对您的业务挑战。
还可以使用 AnyLogic Cloud 中的高性能计算来执行实验。
模型实验
数据库兼容性
数据互操作性
直接使用任何数据存储，包括 Oracle、MS SQL、MySQL、PostgreSQL、MS Access、Excel 和文本文件。
使用快速内置的 AnyLogic 数据库来配置和参数化模型、输出仿真统计数据和模型执行日志。
使用 AnyLogic 私有云将仿真模型集成到公司的数据工作流程中。
关于私有云
模型导出和集成
将模型导出为独立的 Java 应用程序，以将其交付给客户和利益相关者。
模型可以作为您的业务的高级预测分析：使它们成为您现有数据流的一部分，将模型与 CRM 或 BI 系统集成。
将仿真模型嵌入到 ERP 或 MRP 等运营软件中，以实现稳健的规划和降低风险。使用的示例是短期生产调度或运输规划。
将模型交付给客户
仿真建模支持
模型构建支持
我们为困难甚至模糊的建模问题提供无限的咨询支持。
像“我如何为这个对象建模？”这样的问题 是一个完全有效的问题。
平均响应时间不到 24 小时，包括复杂问题。
AnyLogic 支持受到高度评价：90% 的用户对我们的支持服务“完全满意”。
AnyLogic 还在 LinkedIn、ResearchGate 和 Stack Overflow 上设有用户社区以及一系列学习资源，可帮助您回答问题、交流想法和提高建模技能。
可扩展和可定制的平台
AnyLogic模型在Java级别上是完全可扩展的，为用户提供无限的建模能力。字面上地。
您可以根据您的特殊需求设计自定义实验，或使用您自己的算法和优化引擎。此外，您还可以创建自定义实验工作流程：例如，将敏感性分析和优化结合起来，将第一个实验的结果作为第二个实验的输入。
为您的应用程序领域创建自定义对象和可重用对象库，并与您的同事共享。
当模型运行时，可以从外部数据源配置模型，这意味着您可以通过简单地更改输入数据来更改整个模型结构。这使得模型可重复使用，有助于解决许多类似的挑战，而无需额外的模型构建工作。
