17、城市模拟技术：CARAVAN与BASIC的创新应用

城市模拟技术：CARAVAN与BASIC的创新应用

在当今科技飞速发展的时代，城市模拟技术对于解决城市面临的各种问题，如交通拥堵、数据隐私等，具有至关重要的意义。本文将介绍两种创新的城市模拟框架：CARAVAN和BASIC，探讨它们的特点、应用及未来发展方向。

CARAVAN：可扩展的参数空间探索框架

CARAVAN是一个高度可扩展的参数空间探索框架，旨在在大规模并行计算机上并行执行独立的模拟运行。用户可以使用Python定义工作流，而无需了解MPI库，并且模拟器可以用任意语言实现。

关键指标与优化方法

在评估疏散计划的可行性时，有几个关键指标被考虑。其中， f3 表示多余疏散人员的数量，它反映了计划的可行性。每个避难所都有容量限制，通过计算多余疏散人员的数量，可以评估疏散计划的合理性。为了找到使这些目标函数最小化的解决方案，研究人员使用了NSGA - II算法。

优化实验与结果

研究人员在K计算机上进行了优化实验，使用了640个节点和5120个CPU核心。种群更新了40代，总共进行了105,000次模拟运行。尽管每次模拟运行的时间根据模拟参数的不同，从30分钟到50分钟不等，但大部分模拟运行是并行进行的，并且作业平衡良好，作业填充率达到了93%。

实验结果通过图5展示，图中显示了40代后确定的解决方案。在左下角的面板中，显示了Pareto前沿上的解决方案的散点图，尽管这些解决方案实际上存在于三维空间中，但在这些图中被映射到二维空间。通过计算Pearson相关系数（显示在右上角面板中），可以发现目标函数之间存在负相关关系，这意味着这些目标函数之间存在权衡。例如，如