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title: "城市、基础设施与运营 · 模拟 · 模拟假说"
url: https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/cities-operations
description: "交通、排队、供应链、水、电力和建成环境。 这是人们实际运行的模拟分类体系的一部分。"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl，模拟假说（simulation-hypothesis.com）"
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[模拟](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations)第 10 个领域，共 18 个

# 城市、基础设施与运营

交通、排队、供应链、水、电力和建成环境。

运筹学起源于如何高效地搬运人员、货物和资源的问题，模拟是它的主要工具。这些是工业界和政府部门里最常运行的模拟，不过你很少看到它们。

## 运动

### 交通流

把汽车当作单个司机，当作按规则移动的道路格元，或当作在网络中流动的流体。

它回答的问题: 为什么没有明显原因也会出现拥堵，这个路口能缓解吗？

略去了： 个别司机的怪癖会相互抵消；一个行为反常的司机的影响会被淹没。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 城市交通管理部门的台式机或小型集群 自： 1955 Lighthill 和 Whitham 的交通流流体理论

[运行交互式模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/run#toy-traffic)

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[元胞自动机](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-cellular-automata)[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)精度下限：身体

### 交通与土地利用

人们住在哪里、在哪里工作和购物，以及他们如何往来，时间跨度是数年到数十年。

它回答的问题: 如果我们修建这条铁路线，城市会围绕它发生怎样的变化？

略去了： 仅凭历史规律，很难预测长达数十年的社会变迁。

运行于：约 10^14 FLOPS 粗略 都市规划机构的服务器集群 自： 1964 Ira Lowry 的大都市土地利用与交通模型

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[蒙特卡罗](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-monte-carlo)精度下限：身体

### 城市增长

城市在土地上一格一格地蔓延。

它回答的问题: 这座城市未来三十年会向哪里扩张？

略去了： 格元按固定规则生长；真实的政治和土地所有权更难编码。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 规划部门的台式机，每个情景数分钟 自： 1979 Waldo Tobler 的地理变化元胞模型

[元胞自动机](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-cellular-automata)精度下限：场

### 疏散与应急响应

人们离开建筑、体育场或地区，而救援人员朝相反方向前进。

它回答的问题: 疏散整栋建筑需要多久，人们会在哪里被堵住？

略去了： 恐慌和人群踩踏的行为被简化了；真实的疏散要复杂得多。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 台式机或小型集群，每个情景数分钟 自： 1995 Dirk Helbing 的行人人群社会力模型

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：身体

### 公共交通网络模拟

公交车和火车按时刻表运行，乘客选择路线并在其间换乘。

它回答的问题: 如果我们改变这个时刻表或路线，乘客能节省多少时间？

略去了： 假定乘客知道并走最佳路线，而很多人走的是最熟悉的那条。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 公共交通机构的服务器，每个情景数分钟 自： 1970 到 1970 年，早期的公交和铁路时刻表计算机模型

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：身体

### 网约车与调度模拟

一队车辆在乘客请求到来时与之匹配，司机在两趟行程之间重新调整位置。

它回答的问题: 需要多少辆车，乘客要等多久？

略去了： 假定司机会听从调度系统的建议，而真实的司机并不总是这样。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 公司的云服务器，每个城市情景数分钟 自： 2000 到 2000 年，早期对动态车辆调度的模拟研究

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：身体

### 飞机登机模拟

乘客在狭窄的过道里行走并放置行李，在不同登机顺序下进行模拟，找出填满一架飞机最快的方式。

它回答的问题: 哪种登机顺序能最快坐满飞机？

略去了： 真实的乘客不听指令，还结伴出行，这会打破理想化的方案。

运行于：约 10^6 FLOPS 粗略 数千次登机运行，每次几秒。 自： 2002 Van Landeghem 和 Beuselinck 基于模拟的研究：缩短飞机乘客的登机时间。 [来源](https://doi.org/10.1016/s0377-2217%2801%2900294-6)

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：种群

### 机场空侧模拟

飞机滑行、在跑道排队、停靠登机口，带有管制规则和天气，用来衡量一座机场能处理多少交通量。

它回答的问题: 这个机场每小时能接收多少架次航班，延误才不至于暴增？

略去了： 管制员和飞行员的决策被简化为规则，而其他机场的延误以模型未涵盖的方式扩散。

运行于：约 10^8 FLOPS 粗略 在工作站上数分钟到数小时。 自： 1981 一个灵活的机场空侧运行模拟模型，Transportation Research Part A。 [来源](https://doi.org/10.1016/0191-2607%2881%2990047-9)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)精度下限：种群

### 电梯交通模拟

乘客在随机的楼层到达，有早、中、晚高峰，轿厢由控制规则停靠和调度，用来为一栋建筑确定电梯规模。

它回答的问题: 需要多少部电梯、什么调度规则，才能在早高峰把等待时间控制得很短？

略去了： 乘客到达遵循测得或假定的模式，而租户使用大楼方式的改变会打破这些模式。

运行于：约 10^6 FLOPS 粗略 在笔记本电脑上数秒到数分钟。 自： 1993 Siikonen 在《Simulation》期刊上发表的电梯交通模拟。 [来源](https://doi.org/10.1177/003754979306100409)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：种群

### 共享自动驾驶车队

一队无人驾驶出租车在城市里响应乘车请求，追踪每一趟行程、等待、空驶和停放时间，以衡量所需车辆数、成本和拥堵。

它回答的问题: 多少辆共享的自动驾驶汽车能取代一座城市里的私家车，这会对交通造成什么影响？

略去了： 人们是否愿意拼车，以及他们会怎样利用省下的时间，是假定的，并不确知。

运行于：约 10^11 FLOPS 粗略 在工作站或集群上数小时到数天，用于一个都会区。 自： 2014 Fagnant 和 Kockelman 对共享自动驾驶车辆在出行和环境方面影响的基于智能体的情景分析。 [来源](https://doi.org/10.1016/j.trc.2013.12.001)

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：种群

### 空域快速模拟

航班在模拟天空的扇区和航路点之间移动，速度比实时快得多，用来测试航线、扇区设计和管制员规则。

它回答的问题: 新的空域划分或航路结构，能安全地多承载多少额外交通？

略去了： 管制员的工作负荷和判断由简单规则表示，所以繁忙扇区的真实上限可能更低。

运行于：约 10^9 FLOPS 粗略 在工作站上，每天的交通需要数分钟到数小时。 自： 1964 Price 把排队论用于空中交通管制的快时模拟，载于 Navigation。 [来源](https://doi.org/10.1002/j.2161-4296.1964.tb02094.x)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)精度下限：种群

## 排队与物流

### 供应链

货物从供应商经过工厂、仓库和商店流动，延迟和短缺会沿着链条回传。

它回答的问题: 为什么需求的小变化会引起工厂产量的大幅波动？

略去了： 假定重新订货是理性的；恐慌性购买和囤积会让模型失灵。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 公司服务器，每个情景数分钟 自： 1958 Jay Forrester 关于供应链波动的工业动力学模型

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[系统动力学](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-system-dynamics)精度下限：身体

### 生产线

生产线上的机器、工人、缓冲区和故障。

它回答的问题: 瓶颈在哪里，新机器值得买吗？

略去了： 罕见的故障和人为因素是根据平均值近似的。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 工厂规划用的台式机，每次运行数分钟 自： 1961 Geoffrey Gordon 早期的离散事件模拟语言

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：身体

### 排队与服务系统

顾客或乘客到达、等待并接受服务：机场、呼叫中心、港口。

它回答的问题: 需要多少个窗口，才能把等待时间控制在十分钟以内？

略去了： 假定人们排队并且行为可预测；真实的插队和放弃情况各不相同。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 台式机，每个情景数分钟 自： 1961 到 1961 年，通用的离散事件模拟工具开始为排队建模

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：身体

### 医院患者流程

患者在急诊科、病房、手术室和出院之间流动。

它回答的问题: 患者在哪里等待，怎样才能腾出病床？

略去了： 大规模伤亡事件之类的罕见激增，超出了它的正常模式。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 医院的台式机，每个情景数分钟 自： 1965 到 1965 年，早期的医院门诊离散事件模拟

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：身体

### 仓库与配送中心模拟

机器人、传送带、拣货员和存储货架在仓库里搬运货物。

它回答的问题: 这座仓库能否在需求高峰时足够快地拣货发货？

略去了： 假定设备按规格工作；真实的卡顿和故障更难完全预测。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 物流公司的服务器，每个情景数分钟 自： 1988 到 1988 年，早期的自动化仓库离散事件模拟

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：身体

### 最后一公里配送路径规划

送货车辆和快递员在城市街道上被规划路线，以最短时间投递许多包裹。

它回答的问题: 今天按什么顺序、走什么路线送完所有货最好？

略去了： 真实的交通、天气和送货失败，比模型假定的更能改变计划。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 快递公司的服务器，规划一天的路线需数分钟 自： 1964 早期对车辆路径问题的计算机求解

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[蒙特卡罗](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-monte-carlo)精度下限：身体

### 项目进度风险模拟

在项目网络上随机抽取任务工期，给出完工日期的分布，而不是单一的关键路径估计。

它回答的问题: 一个项目按期完成的可能性有多大？

略去了： 任务工期被假定为相互独立，而真实的延误是相关的。

运行于：约 10^6 FLOPS 粗略 数万次日程抽样，成本很低。 自： 1963 Van Slyke 的蒙特卡洛方法与 PERT 问题。 [来源](https://doi.org/10.1287/opre.11.5.839)

[蒙特卡罗](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-monte-carlo)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)精度下限：规则

### 仓库机器人车队协调

数百台移动机器人把货架搬到拣货员那里，对它们的路线、拥堵和充电进行模拟，以便在建成之前确定机队规模。

它回答的问题: 一个仓库需要多少机器人、什么路径规则，才能发出高峰期的订单？

略去了： 真实的机器人会坏，人的工作节奏不均匀，订单还成批涌来，很难预测。

运行于：约 10^10 FLOPS 粗略 每种布局和每一天的订单，需要在工作站上数小时。 自： 2008 D'Andrea 对在配送设施中协调数百辆自主车辆的叙述。 [来源](https://doi.org/10.1109/tepra.2008.4686677)

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)精度下限：种群

### 供应链数字孪生

一个公司供应商、工厂、库存和运输的实时模型，与其数据保持同步，用来测试一次中断会造成什么后果。

它回答的问题: 如果明天一个港口或供应商出了问题，货架要多久才会空，最便宜的补救办法是什么？

略去了： 第一层之外的供应商数据通常缺失，所以隐藏的依赖关系依然隐藏着。

运行于：约 10^11 FLOPS 粗略 在云集群上数小时到数天，用于许多种中断情景。 自： 2020 Ivanov 和 Dolgui 用于管理中断风险与韧性的数字化供应链孪生。 [来源](https://doi.org/10.1080/09537287.2020.1768450)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[系统动力学](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-system-dynamics)精度下限：种群

### 集装箱码头模拟

港口中的船舶、起重机、卡车和堆场堆垛，带随机到达和服务时间，用来找出集装箱在哪里排队，以及需要多少台起重机。

它回答的问题: 这个码头在哪里堵塞，多一台起重机或多一个闸口能起多大作用？

略去了： 船舶到港时间会随天气和上游港口而偏移，难以建模，而堆场的堆放决策也被简化了。

运行于：约 10^8 FLOPS 粗略 在工作站上数分钟到数小时。 自： 1975 Borovits 和 Ein-Dor 对海港集装箱码头的计算机模拟。 [来源](https://doi.org/10.1177/003754977502500204)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：种群

### 施工过程模拟

工作人员和卡车、挖掘机、起重机等机器在工地上按重复的周期作业，带有随机的时长，用来找出瓶颈和成本。

它回答的问题: 每台挖掘机配多少辆卡车，土方工程完成得最快？

略去了： 天气、故障和人的差异很难纳入，所以日程通常过于乐观。

运行于：约 10^6 FLOPS 粗略 在笔记本电脑上数秒到数分钟。 自： 1977 Halpin 的 CYCLONE 方法，用于对施工现场流程建模。 [来源](https://doi.org/10.1061/jcceaz.0000712)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)精度下限：种群

## 基础设施

### 电网

发电、线路和需求逐秒保持平衡，包括故障如何连锁蔓延。

它回答的问题: 电网能否容纳更多风能和太阳能，一次故障会不会导致整个地区停电？

略去了： 许多相连电网中罕见的级联故障很难完全预见。

运行于：约 10^14 FLOPS 粗略 电网运营商控制中心的服务器，每个情景数秒 自： 1956 到 1956 年，早期数字潮流程序取代了实体网络分析仪

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)精度下限：种群

### 供水与排水网络

水流过管道、水泵、污水管和排水沟。

它回答的问题: 排水系统能应付更大的暴雨吗？

略去了： 老化的管道和泄漏很难确切了解，所以结果取决于假设的状况。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 自来水公司的台式机，每个情景数分钟 自： 1968 到 1968 年，早期的供水管网数字水力模型

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)精度下限：场

### 建筑能耗与采光

一座建筑内，热、空气和光在整整一年的天气中的变化。

它回答的问题: 这个设计会消耗多少能量，里面住着舒服吗？

略去了： 真实的居住者行为很少与假定的作息相符。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 设计事务所的台式机，每栋建筑数分钟到数小时 自： 1977 1973 年石油危机之后，美国早期的建筑能耗程序

[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)精度下限：场

### 基础设施的相互依赖

电力、水、通信和交通相互连接，一处的故障会蔓延到其他地方。

它回答的问题: 断电后，接下来什么会出故障？

略去了： 需要每个相连系统的详细数据，而这些数据很少能同时齐备。

运行于：约 10^14 FLOPS 粗略 研究集群，每个情景数分钟 自： 2001 Rinaldi、Peerenboom 和 Kelly 的相互依赖基础设施框架

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：身体

### 废弃物收集与处理模拟

废弃物和可回收物由卡车沿路线收集，再送到处理厂分拣和处理。

它回答的问题: 我们能否按时收集所有垃圾，下一座处理厂该建在哪里？

略去了： 假定家庭会正确分类垃圾，而他们并不总是这样做。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 市议会的台式机，每个情景数分钟 自： 1974 到 1974 年，早期的市政垃圾收集路线计算机模型

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)精度下限：身体

### 区域供热和供冷网络

热水或冷冻水从中央设备站通过管道输送，同时给许多建筑供暖和制冷。

它回答的问题: 管网能否在一年中最冷的那天输送足够的热量？

略去了： 假定管道和水泵按设计运行；真实的管网在数十年里会渗漏和淤积。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 公用事业工程师的台式机，每个情景数分钟 自： 1979 到 1979 年，早期的区域供热网络水力和热力模型

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)精度下限：场

### 电力系统电磁暂态

电网中快速的电压和电流浪涌，来自雷击、开关操作和故障，逐微秒追踪，以保护设备。

它回答的问题: 在故障或雷击的最初几毫秒里，电网会发生什么？

略去了： 线路和设备用与频率相关的近似来建模，元件数据往往不完整。

运行于：约 10^10 FLOPS 粗略 在亚微秒时间步上逐步求解网络。 自： 1969 Dommel 对单相和多相网络中电磁暂态的数字计算机求解。 [来源](https://doi.org/10.1109/tpas.1969.292459)

[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：场

### 能源系统容量规划模型

通过在需求和排放限制下最小化成本，找出几十年内发电厂、燃料和电网的选择。

它回答的问题: 在碳排放限制下，什么样的能源技术组合能以最低成本满足需求？

略去了： 完美预见和固定需求的假设给出整齐但不现实的转变过程。

运行于：约 10^10 FLOPS 粗略 跨越数十年和多个地区的大型线性规划。 自： 1981 Fishbone 和 Abilock 用于能源系统分析的线性规划模型。 [来源](https://doi.org/10.1002/er.4440050406)

[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)[系统动力学](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-system-dynamics)精度下限：规则

### 基于智能体的电力市场

发电机作为自适应主体向拍卖投标，找出定价规则、策略和市场力量如何塑造价格。

它回答的问题: 在电力拍卖中，发电商会不会学着抬高价格？

略去了： 智能体的学习规则是假定的，而真实的人类交易者没那么简单。

运行于：约 10^9 FLOPS 粗略 许多次主体学习运行。 自： 2001 Bower 和 Bunn 对英格兰和威尔士电力市场中统一价格拍卖与歧视性价格拍卖的实验分析。 [来源](https://doi.org/10.1016/s0165-1889%2800%2900036-1)

[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[博弈论](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-game-theory)[演化](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-evolutionary)精度下限：种群

### 连锁停电模型

当负荷转移到其余线路上时，输电线一条接一条跳闸，通过模拟找出小故障如何发展成区域性停电。

它回答的问题: 电网中的一个小故障如何发展成大停电？

略去了： 操作员的响应和保护设置被简化了，而罕见的级联需要海量采样。

运行于：约 10^9 FLOPS 粗略 在网格模型上做许多次蒙特卡罗级联。 自： 2002 Carreras 及其同事对连锁故障停电的输电模型中临界点和转变的研究。 [来源](https://doi.org/10.1063/1.1505810)

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)精度下限：种群

### 智能电网联合仿真

电网、房屋、电池、太阳能板及其控制器各自单独模拟，再放在一起运行，以测试整个系统在不同策略下的表现。

它回答的问题: 对成千上万个家用电池的控制方案，会怎样影响当地电网？

略去了： 家庭行为用合成负荷曲线来表示，而这会漏掉给电网带来压力的罕见用电模式。

运行于：约 10^10 FLOPS 粗略 一个街区一天的模拟需要在工作站上数小时。 自： 2011 Schütte 及同事用于智能电网中主动元件模块化模拟的 mosaik 框架。 [来源](https://doi.org/10.1109/sgms.2011.6089027)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)精度下限：种群

### 燃气管网瞬态

随着需求的变化，压力和流量的波在由管道、压缩机和阀门组成的网络中传播，让运营人员得以调度供应，保持气体流动而不泄漏、不短缺。

它回答的问题: 当一个大用户停用或气体成分改变时，燃气管网的压力会如何响应？

略去了： 需求不确定，管道被当作一维的，所以接头处的局部效应被简化了。

运行于：约 10^9 FLOPS 粗略 在工作站上数分钟到数小时。 自： 1970 Distefano 用于模拟燃气管网动态的 Pipetran 程序。 [来源](https://doi.org/10.55274/r0010038)

[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)精度下限：场

## 电信与互联网

### 移动网络规划

手机基站的无线电信号在城市或地区中扩散，并对照每个基站必须承载的通话和数据连接数量绘制成图。

它回答的问题: 下一座基站该建在哪里，那里的用户能收到信号吗？

略去了： 真实的建筑和天气对无线电信号的散射，比地形模型假定的更难预测。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 运营商的规划服务器，每个区域数分钟 自： 1978 到 1978 年，早期的蜂窝网络覆盖和容量规划工具

[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)[蒙特卡罗](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-monte-carlo)精度下限：场

### 互联网骨干网与海底电缆的韧性

数据通过互联网骨干链路和海底电缆传输，用断线和故障来测试。

它回答的问题: 如果这条电缆或交换点出故障，谁的连接会断？

略去了： 故障期间真实的路由决策，取决于模型看不到的商业协议。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 研究机构或运营商的服务器，每个情景数分钟 自： 1995 到 1995 年，对互联网路由故障和韧性的早期研究

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[蒙特卡罗](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-monte-carlo)精度下限：规则

### 数据中心设施模拟

数据中心内的服务器、冷却系统和供电线路，与它们所运行的计算任务相平衡。

它回答的问题: 随着我们增加更多服务器，这个数据中心能保持凉爽和供电吗？

略去了： 真实的设备以平均模型抹平的方式老化和失效。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 运营商自己的服务器，每个情景数分钟 自： 1999 到 1999 年，早期的数据中心冷却计算流体动力学模型

[连续场](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-continuum)[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：场

### 卫星宽带星座模拟

数百或数千颗卫星在轨道上运行，彼此之间以及向地面用户传递信号。

它回答的问题: 这个星座能否让地面上的每个人都获得快速而稳定的连接？

略去了： 真实的天气、地面地形和干扰，削减了仅凭几何形状预测的覆盖范围。

运行于：约 10^13 FLOPS 粗略 运营商的规划集群，每个情景数小时 自： 1997 到 1997 年，早期的卫星电话网络轨道和覆盖模拟

[微分方程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-equations)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)精度下限：身体

### 电信流量工程

电话呼叫和数据连接随机到达，按可用的线路和承载设备来确定规模。

它回答的问题: 要有多少条线路或信道，来电者才不会开始听到忙音？

略去了： 假定到达是随机而独立的，这在大型共同事件期间会失效。

运行于：约 10^11 FLOPS 粗略 运营商的台式机，每个情景数秒 自： 1917 Agner Krarup Erlang 关于电话交换机的话务理论

[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)[蒙特卡罗](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-monte-carlo)精度下限：规则

### 智慧城市传感器网络模拟

一座城市里的数千个小型传感器，通过无线网络报告交通、空气质量、水或照明的数据。

它回答的问题: 能有足够多的传感器读数传回来吗，电池能撑多久？

略去了： 真实的传感器会漂移、毫无预警地失效、掉出网络，比模型假定的更频繁。

运行于：约 10^12 FLOPS 粗略 市政信息技术部门的服务器，每个情景数分钟 自： 2010 到 2010 年，早期对城市规模无线传感器网络的模拟研究

[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)精度下限：规则

### 互联网蠕虫传播模型

网络上的模拟主机被自我传播的代码感染，使用测得的扫描策略和带宽限制。

它回答的问题: 蠕虫感染脆弱的互联网能有多快？

略去了： 防御和打补丁的速度是假定的。

运行于：约 10^10 FLOPS 粗略 廉价的流行病式运行 自： 2002 How to 0wn the Internet in your spare time (2002) [来源](https://www.usenix.org/legacy/events/sec02/full%5Fpapers/staniford/staniford.pdf)

[随机过程](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-stochastic)[网络模型](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-network)精度下限：规则

### 车载网络模拟

汽车相互交换消息，同时由道路交通模拟器驱动它们移动，用来测试通过无线电实现的碰撞预警和编队行驶。

它回答的问题: 汽车在行驶时能可靠地互相发出警告吗？

略去了： 其他车辆和建筑物造成的无线电遮蔽只是被近似处理。

运行于：约 10^10 FLOPS 粗略 耦合的交通模拟器和数据包模拟器。 自： 2011 Sommer、German 和 Dressler 的双向耦合的网络与道路交通模拟。 [来源](https://doi.org/10.1109/tmc.2010.133)

[离散事件](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-discrete-event)[基于主体](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/methods#m-agent-based)精度下限：种群

[◂ 工程与技术](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/engineering)[心智、大脑与人工世界 ▸](https://simulation-hypothesis.com/zh/simulations/minds-computation)