Question

我正在朱莉娅建立一个微观模拟模型。我已经建立了我的功能结构，它适用于1“人”。我想编写脚本来通过模型运行100000多人，并将结果保存在一个位置。

最终我想并行执行此操作。

下面我已经包含了一个带有虚拟概率的简单工作版本的代码。

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

您正在寻找函数map和pmap（用于并行化）。我已经简化了你的功能，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小示例的指导）。

map接受一个函数（您指定）并将其应用于数组中的所有元素。如果你的函数有多个参数（就像你的那样），那么你只需要输入多个连续数组map。 map然后返回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)

如果要并行化，只需进行三次简单调整。 1.使用addprocs()函数添加您想要的许多其他进程。 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代替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，多次运行函数，将结果保存在数组中

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