在模拟中快速处理规则

Question

如果您在离散事件模拟中只有一些规则，这并不重要，但如果您有很多规则并且它们会相互干扰，您可能需要跟踪 "which" 和 "where" 他们被使用了。

有人知道如何让下面的代码和原来的函数一样快吗？
还有比eval(parse(...)更好的选择吗？

这是一个简单的例子，它表明我将速度降低了 100 倍。假设您运行一个模拟和一个（许多规则中的）是：Select 时间少于 5 的状态：

> a <- rnorm(100, 50, 10)
> print(summary(microbenchmark::microbenchmark(a[a < 5], times = 1000L, unit = "us")))
   expr  min   lq     mean median   uq    max neval
a[a < 5] 0.76 1.14 1.266745  1.141 1.52 11.404  1000

myfun <- function(a0) {
  return(eval(parse(text = myrule)))
}

> myrule <- "a < a0" # The rule could be read from a file.
print(summary(microbenchmark::microbenchmark(a[myfun(5)], times = 1000L, unit = "us")))
    expr    min      lq     mean  median      uq     max neval
a[myfun(5)] 137.61 140.271 145.6047 141.411 142.932 343.644  1000

注：我不认为我需要一个额外的rete package可以有效地做簿记。但如果有其他意见，请告诉我...

Answer 1

让我们分析一下：

Rprof()
for (i in 1:1e4) a[myfun(5)]
Rprof(NULL)
summaryRprof()

#$by.self
#             self.time self.pct total.time total.pct
#"parse"           0.36    69.23       0.48     92.31
#"structure"       0.04     7.69       0.06     11.54
#"myfun"           0.02     3.85       0.52    100.00
#"eval"            0.02     3.85       0.50     96.15
#"stopifnot"       0.02     3.85       0.06     11.54
#"%in%"            0.02     3.85       0.02      3.85
#"anyNA"           0.02     3.85       0.02      3.85
#"sys.parent"      0.02     3.85       0.02      3.85
#
#$by.total
#               total.time total.pct self.time self.pct
#"myfun"              0.52    100.00      0.02     3.85
#"eval"               0.50     96.15      0.02     3.85
#"parse"              0.48     92.31      0.36    69.23
#"srcfilecopy"        0.12     23.08      0.00     0.00
#"structure"          0.06     11.54      0.04     7.69
#"stopifnot"          0.06     11.54      0.02     3.85
#".POSIXct"           0.06     11.54      0.00     0.00
#"Sys.time"           0.06     11.54      0.00     0.00
#"%in%"               0.02      3.85      0.02     3.85
#"anyNA"              0.02      3.85      0.02     3.85
#"sys.parent"         0.02      3.85      0.02     3.85
#"match.call"         0.02      3.85      0.00     0.00
#"sys.function"       0.02      3.85      0.00     0.00

大部分时间都花在了parse。我们可以用一个基准来证实这一点：

microbenchmark(a[myfun(5)], times = 1000L, unit = "us")
#Unit: microseconds
#        expr    min     lq     mean median     uq     max neval
# a[myfun(5)] 67.347 69.141 72.12806 69.909 70.933 160.303  1000

a0 <- 5
microbenchmark(parse(text = myrule), times = 1000L, unit = "us")
#Unit: microseconds
#                 expr    min     lq     mean median     uq     max neval
# parse(text = myrule) 62.483 64.275 64.99432 64.787 65.299 132.903  1000

如果从文件中以文本形式读取规则是一项硬性要求，我认为没有办法加快速度。当然，你不应该重复解析相同的规则，但我现在假设你是这样的。

编辑以回应提供更多解释的评论：

您应该将规则存储为带引号的表达式（例如，如果您需要将它们作为文件存储在使用 saveRDS 的列表中）：

myrule1 <- quote(a < a0)
myfun1 <- function(rule, a, a0) {eval(rule)}

microbenchmark(a[myfun1(myrule1, a, 30)], times = 1000L, unit = "us")
#Unit: microseconds
#                      expr   min    lq     mean median    uq    max neval
# a[myfun1(myrule1, a, 30)] 1.792 2.049 2.286815  2.304 2.305 30.217  1000

为方便起见，您可以将该表达式列表设为 S3 对象并为其创建一个不错的 print 方法，以便获得更好的概览。

在模拟中快速处理规则

Fast handling of rules in a simulation

r

rete