LPSim：大规模并行区域交通仿真

LPSim：大规模并行区域交通仿真

LPSim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lp/LPSim

项目介绍

LPSim（Large (Scale) Parallel (Computing) regional traffic Simulation）是一个离散时间驱动的仿真平台，用于车辆和飞机的网络流量分配的微仿真分析。LPSim 的架构包含高度并行化的 GPU 实现，能够根据需求高效执行大规模仿真，处理具有数十万个节点和边以及数百万次行程的网络。该平台通过测试模拟整个湾区大都市区域在早高峰时段的情况，使用半秒时间步长，展示了其卓越的计算性能。排除路由和初始化时间外，九县湾区仿真运行时间仅需几分钟，具体取决于可用的 GPU 数量。

项目技术分析

LPSim 采用多 GPU 仿真概念，通过将网络划分为不同的 GPU 单元，然后在独立的 GPU 上对多个时间步长的个体进行仿真，之后再进行子单元间的通信。这种高度并行化的处理方式，使得 LPSim 在处理大规模网络时表现出色。

项目依赖于以下技术栈和工具：

• Boost 1.59
• CUDA 9.0
• g++ 6.4.0
• Qt5 5.9.5
• qmake 3.1
• Python 3.6.5
• pytest 6.1.1
• pytest-cov 2.10.1
• pytest-remotedata 0.3.2
• psutil 5.7.2
• xlwt 1.3.0

项目及技术应用场景

LPSim 适用于需要进行大规模网络流量仿真的场景，如城市规划、交通工程、智能交通系统等领域。该平台能够帮助研究人员和工程师分析车辆和飞机在网络中的流量分配情况，预测交通状况，优化路线规划，从而提高交通效率和安全性。

以下是 LPSim 的几个主要应用场景：

1. 城市交通规划：通过模拟不同时间段的交通流量，为城市交通规划提供数据支持，优化道路网络设计。
2. 交通拥堵分析：识别交通拥堵的原因，提出解决方案，减少交通拥堵。
3. 智能交通系统：为智能交通系统提供实时交通数据，支持自动驾驶车辆和智能交通信号的研发。

项目特点

LPSim 具有以下显著特点：

• 高度并行化：利用 GPU 实现高度并行化计算，能够快速处理大规模网络。
• 灵活的仿真配置：用户可以通过配置文件调整仿真参数，如时间步长、仿真时间段等。
• 多种路由算法：支持多种最短路径算法，如 Johnson 全对最短路径和并行 Dijkstra 优先队列。
• 易于扩展：项目支持 Docker 容器，使得部署和扩展更加便捷。
• 详尽的文档：项目提供了详细的安装和运行文档，方便用户快速上手。

LPSim 通过其高效的计算性能和灵活的配置，为大规模网络流量仿真提供了一个强大的工具。无论是城市规划师、交通工程师还是研究人员，都可以利用 LPSim 进行深入的交通流量分析，为打造更智能、更高效的交通系统提供支持。如果您的工作涉及到大规模网络流量仿真，LPSim 无疑是一个值得尝试的开源项目。

LPSim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lp/LPSim