【发布时间】:2019-01-21 02:28:30
【问题描述】:
我有一个包含包裹信息列表的非常大的文件。我将每个地块建模为模型中具有独特属性的代理。总共有 230 万个包裹。
问题是,如果我在设置过程中一次读取所有包裹并将它们创建为代理,它将占用大量内存,并且可能会在最初的几个滴答声中导致 OOM。因此,我不得不在模拟运行过程中改变策略,导入数据并批量创建代理。
例如,我的数据看起来像这种形状:第一列是以分钟为单位的到达时间,第二列是每个包裹的属性。我运行我的模拟模型一次 = 一分钟,因此所有到达分钟相同的包裹都会被激活以执行某些操作,一旦完成,它们就会死亡
arr_time property
94 T6
197 T4
202 T4
252 T6
252 T6
252 T4
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
252 T6
665 T4
665 T6
665 T6
665 T6
665 T6
665 T4
846 T4
1355 T4
1407 T6
1411 T6
1426 T6
1426 T6
1426 T6
1426 T6
实际文件比这个大得多。我不想一次读取一次,而是想在模拟运行期间多次读取文件,例如每 120 滴答(分钟)运行一次 file-read 命令以读取接下来的 120 分钟数据并创建在此期间到达的代理。因此,可以减少我的模拟世界中的代理总数,以防止“内存不足”,尤其是在执行并行运行时。 (顺便说一下,我更喜欢使用 .txt 文件读取文件)
【问题讨论】:
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在加载所有代理时,您是否还会遇到内存越界问题?您可能想退后一步,质疑对所有这些进行建模是否有好处,或者您是否可以在给定初始代理集的情况下找到趋势。或者,这可能是飞重模式的良好候选者。
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我不会面对OOM,因为完成任务的agent会死,所以特定时间的agent总数不会是agent的总数。这可以大大加快我的模型。我必须明确地为每个包裹建模,因为它具有不同的方向和其他属性以用于分类和运输目的。该模型用于解决实际问题,因此实际包裹运单号与每个包裹相关联。我不能减少与学术研究不同的人口
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