Julia，运行函数多次，将结果保存在数组中

Question

我正在用 Julia 构建微观仿真模型。我已经构建了我的函数的结构，它运行非常适合 1 "person"。我想通过模型将脚本编写给运行 100000 多人，并将结果保存在一个位置。

最终我想并行执行它。

下面我包含了一个带有虚拟概率的代码的简单工作版本。

using Distributions

# Microsim function
function  MicroSim(start_age, stages)
  stage = 0
  age = start_age

  # Set all trackers to 0
  Death_tracker = 0
  Disease_tracker = 0

  # While loop
  while stage <= stages
    age = age

    ###########################################################
    # Probability of Death
    pD = 0.02

    if age == 100
      pD = 1.0
    else
      pD = pD
    end

    # Coin flip
    dist_pD = Bernoulli(pD)
    Died = rand(dist_pD, 1)

    if Died == [1]
      Death_tracker = 1
      # death tracker loop break
      if Death_tracker == 1
        # println("I died")
        break
      end
    else
      Death_tracker = Death_tracker
    end
    ###########################################################

  # Update age and stage
  age = age + 1
  stage = stage + 1

  end

return age, Death_tracker

end


MicroSim(18,100)

Answer 1

您正在查找函数 map 和 pmap（用于并行化）。我已经简化了您的功能以提供一个更简单的工作示例。（将来，请参阅 this link 以获取有关在您的问题中创建此类最少示例的指导）。

map 采用一个函数（您指定）并将其应用于数组中的所有元素。如果您的函数接受多个参数（就像您的函数一样），那么您只需输入 map 多个连续的数组。 map 然后 returns 一个包含所有函数结果的新数组。

function MicroSim(start_age, stages)
    return rand(start_age), rand(stages)
end

Start_Ages = [10, 20, 15]
Stages = [1, 4, 5]

Results = map(MicroSim, Start_Ages, Stages)

如果你想并行化，只需要三个简单的调整。 1. 使用 addprocs() 函数添加任意数量的附加进程。 2. 在声明您的函数时使用 @everywhere 宏，以便您的工作进程也可以访问它。 3. 使用函数 pmap 而不是 map:

addprocs(2)

@everywhere begin
    function MicroSim(start_age, stages)
        return rand(start_age), rand(stages)
    end
end

Results = pmap(MicroSim, Start_Ages, Stages)

Julia，运行函数多次，将结果保存在数组中

Julia, run function multiple times, save results in array

function

parallel-processing

julia

map-function

pmap

Julia，运行 函数多次，将结果保存在数组中

Julia, run function multiple times, save results in array

function

parallel-processing

julia

map-function

pmap

Julia，运行函数多次，将结果保存在数组中