模拟人群之间的旅行如何揭示基本服务的差距
想想你的社区。商店或诊所在哪里？获取新鲜食物有多方便？美国能源部橡树岭国家实验室的人类流动性研究人员正在通过创建反映真实社区的模拟人口并观察该地区的交通路线如何影响或降低居民的生活质量，提供有关社区获取基本服务的信息。人文地理研究科学家 Joe Tuccillo 领导的 UrbanPop 项目利用人口普查数据创建合成人口。Tuccillo的团队使用 ORNL 高性能计算机上的Python 软件套件 Likeness生成了一个包含个人“代理”的人口，这些“代理”旨在代表与模拟社区中的其他代理、设施和服务互动的人们。
图奇洛说：“这对于人们开始思考如何获取营养和健康等资源至关重要。”
这项研究以短文形式发表在美国研究软件工程师协会2023 年会议论文集上，增强了UrbanPop对基本服务行程进行建模的方法。
代理的行为取决于研究人员提出的问题。例如，在询问交通路线时，研究人员会观察代理从家到目的地所采用的各种方式和路线，并查看沿途有哪些服务。这可以揭示便利设施的位置如何帮助或阻碍代理获得服务的能力，并揭示类似现实城市的人们如何经历食物荒漠、缺乏足够的医疗设施或长途通勤。
Tuccillo 表示：“我们希望今年能将我们的 Likeness 软件公开，让研究界的其他人能够为自己的任务创建合成人群。”Likeness 可以应用于各种研究领域的模型，包括人类流动性建模、大流行期间社会经济地位较低的人群获得疫苗的机会或县内校车路线的公平性。
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