利用MPI模拟道路交通拥堵：大规模车辆行为分析

本实验名为"利用MPI进行蒙特卡洛模拟的交通拥堵预测"，由学生吴燕晶完成，学号SA17011125。实验旨在通过Nagel-Schreckenberg模型模拟道路交通状况，使用多进程间通信（MPI）技术实现并行处理。以下是实验的主要内容： 1. 实验规模： - 三个不同的车辆数量级被设定为研究对象：100,000辆车模拟2000个周期；500,000辆车模拟500个周期；以及1,000,000辆车模拟300个周期。这允许研究者观察车辆密度变化对拥堵情况的影响。 - 对于低车辆数量（如100辆），实验鼓励学生分析车辆分布的细节，以便深入理解小规模场景中的交通动态。 2. 实验要求： - 蒙特卡洛模拟中，参数p（随机减速概率）需要在10以上且非零，以模拟真实驾驶行为的随机性。 - 实验报告提交要求与之前保持一致，可能包括详细的分析结果和过程描述。 3. 实验环境： - 使用虚拟机VMware，操作系统Ubuntu16.04，配置有4GB内存和4核处理器，确保了足够的计算资源支持并行计算。 4. 算法设计与分析： - 基于MPI，车辆被平均分配到多个进程中，每个进程负责管理一部分车辆。车辆位置初始化时保证唯一性。 - 进程间通信通过传递数据（如车距）进行，非首进程将数据传递给前一个进程，并标记循环次数。 - 在每个循环中，车辆速度更新、与前车距离计算、随机减速以及位置更新等步骤按照模型规则执行。 - 特殊情况下，首进程需要处理边界条件，即最后一个进程与前一个进程之间的通信。 5. 核心代码： - 实验的核心在于实现并行化的蒙特卡洛模拟，涉及车辆状态的更新、数据交换以及概率操作的编程部分。这部分代码应该是实验的关键部分，展示了如何利用MPI并行处理大量车辆的模拟。 这个实验不仅测试了学生的编程和算法设计能力，还涵盖了并行计算、分布式系统以及实际交通模型的应用。通过对不同车辆规模的模拟，学生能够深入理解交通拥堵的复杂性和并行模拟在解决这类问题上的作用。