交通仿真软件：Aimsun_（17）.Aimsun高级功能
常见的优化目标包括最小化总延误、最大化总流量等。
Aimsun高级功能
1. 网络优化
在网络优化中，Aimsun 提供了多种工具和方法来提高交通网络的性能。这些工具不仅可以帮助用户分析现有的交通网络，还可以通过优化调整来提高网络的效率和安全性。以下是一些常见的网络优化技术及其在Aimsun中的实现方式。
1.1 信号优化
信号优化是提高交叉口通行效率的重要手段。Aimsun 提供了多种信号优化算法，包括自适应信号控制（Adaptive Signal Control, ASC）、定时信号优化（Fixed-Time Signal Control, FSC）等。通过这些算法，可以调整信号灯的配时，减少交通延误，提高交叉口的通行能力。
信号优化的基本步骤
-
定义优化目标：常见的优化目标包括最小化总延误、最大化总流量等。
-
选择优化算法：根据优化目标选择合适的优化算法。
-
设置优化参数：包括信号周期、绿灯时间、黄灯时间等。
-
运行优化：使用Aimsun的优化工具运行仿真。
-
评估结果：分析优化后的网络性能，调整参数以进一步优化。
代码示例：自适应信号控制
以下是一个简单的自适应信号控制（ASC）的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行ASC。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取信号控制器
signal_controller = model.getCatalog().findObjectById(12345)
# 设置自适应信号控制参数
signal_controller.setAdaptiveControlEnabled(True)
signal_controller.setAdaptiveControlConfig({
'minCycleTime': 60, # 最小信号周期时间
'maxCycleTime': 120, # 最大信号周期时间
'minGreenTime': 15, # 最小绿灯时间
'maxGreenTime': 45, # 最大绿灯时间
'yellowTime': 5, # 黄灯时间
'offsetTime': 0 # 偏移时间
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_delay = metrics.getTotalDelay()
total_flow = metrics.getTotalFlow()
print(f"总延误: {total_delay} 秒")
print(f"总流量: {total_flow} 辆/小时")
1.2 路径选择优化
路径选择优化可以帮助用户分析和优化交通网络中的路径选择，以减少交通拥堵和提高通行效率。Aimsun 提供了多种路径选择算法，包括最短路径算法、最小成本路径算法等。通过这些算法，可以调整驾驶者的路径选择，优化交通流的分配。
路径选择优化的基本步骤
-
定义路径选择模型：选择合适的路径选择算法。
-
设置路径选择参数：包括路径选择权重、成本函数等。
-
运行路径选择优化：使用Aimsun的路径选择优化工具运行仿真。
-
评估结果：分析优化后的路径选择，调整参数以进一步优化。
代码示例：最短路径算法
以下是一个简单的最短路径算法的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行最短路径算法。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取路径选择模型
path_choice_model = model.getPathChoiceModel()
# 设置最短路径算法
path_choice_model.setAlgorithm(aimsun.PATH_CHOICE_ALGORITHM_SHORTEST_PATH)
# 设置路径选择参数
path_choice_model.setParameters({
'weightFactors': {
'travelTime': 1.0, # 旅行时间权重
'distance': 0.0, # 距离权重
'congestion': 0.0 # 拥堵权重
}
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_travel_time = metrics.getTotalTravelTime()
total_distance = metrics.getTotalDistance()
print(f"总旅行时间: {total_travel_time} 秒")
print(f"总距离: {total_distance} 米")
1.3 驾驶行为建模
驾驶行为建模是交通仿真中的一个重要环节，通过建模驾驶者的行为，可以更准确地预测交通流的动态变化。Aimsun 提供了多种驾驶行为模型，包括基于微观模型的驾驶行为建模和基于宏观模型的驾驶行为建模。
驾驶行为建模的基本步骤
-
选择驾驶行为模型：根据仿真需求选择合适的模型。
-
设置驾驶行为参数：包括加速度、减速度、跟车距离等。
-
运行驾驶行为建模：使用Aimsun的驾驶行为建模工具运行仿真。
-
评估结果：分析驾驶行为对交通流的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：微观驾驶行为模型
以下是一个简单的微观驾驶行为模型的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行微观驾驶行为模型。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取驾驶行为模型
driver_behavior_model = model.getDriverBehaviorModel()
# 选择微观驾驶行为模型
driver_behavior_model.setType(aimsun.DRIVER_BEHAVIOR_TYPE_MICROSCOPIC)
# 设置驾驶行为参数
driver_behavior_model.setParameters({
'acceleration': 2.0, # 加速度
'deceleration': 4.0, # 减速度
'safeDistance': 10.0, # 安全距离
'reactionTime': 1.0, # 反应时间
'aggressiveness': 0.5 # 驾驶者侵略性
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_vehicles = metrics.getTotalVehicles()
total_travel_time = metrics.getTotalTravelTime()
print(f"总车辆数: {total_vehicles} 辆")
print(f"总旅行时间: {total_travel_time} 秒")
1.4 智能交通系统（ITS）集成
智能交通系统（ITS）的集成可以显著提高交通网络的效率和安全性。Aimsun 提供了多种ITS集成工具，包括车辆检测器、交通信号控制系统、信息发布系统等。通过这些工具，可以实现交通流的实时监控和控制。
ITS集成的基本步骤
-
定义ITS设备：包括车辆检测器、交通信号控制器等。
-
设置ITS参数：包括设备位置、检测频率、控制策略等。
-
运行ITS集成仿真：使用Aimsun的ITS集成工具运行仿真。
-
评估结果：分析ITS设备对交通流的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：车辆检测器集成
以下是一个简单的车辆检测器集成的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行车辆检测器。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取车辆检测器
detector = model.getCatalog().findObjectById(67890)
# 设置车辆检测器参数
detector.setPosition(100.0) # 设置检测器位置
detector.setDetectionFrequency(1.0) # 设置检测频率
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 获取检测结果
detection_data = detector.getDetectionData()
total_vehicles_detected = detection_data.getTotalVehicles()
average_speed = detection_data.getAverageSpeed()
print(f"检测到的总车辆数: {total_vehicles_detected} 辆")
print(f"平均速度: {average_speed} 米/秒")
1.5 宏观模型优化
宏观模型优化通常用于大规模交通网络的仿真，通过优化宏观模型的参数，可以提高仿真效率和准确性。Aimsun 提供了多种宏观模型优化工具，包括动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment, DTA）、静态交通分配（Static Traffic Assignment, STA）等。
宏观模型优化的基本步骤
-
定义宏观模型：选择合适的宏观模型。
-
设置宏观模型参数：包括交通分配权重、路径选择策略等。
-
运行宏观模型优化：使用Aimsun的宏观模型优化工具运行仿真。
-
评估结果：分析优化后的宏观模型性能，调整参数以进一步优化。
代码示例：动态交通分配
以下是一个简单的动态交通分配的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行动态交通分配。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取宏观模型
macro_model = model.getMacroModel()
# 选择动态交通分配算法
macro_model.setAssignmentAlgorithm(aimsun.MACRO_ASSIGNMENT_ALGORITHM_DYNAMIC)
# 设置宏观模型参数
macro_model.setParameters({
'travelTimeWeight': 1.0, # 旅行时间权重
'distanceWeight': 0.0, # 距离权重
'congestionWeight': 0.0, # 拥堵权重
'iterationCount': 10 # 迭代次数
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_travel_time = metrics.getTotalTravelTime()
total_distance = metrics.getTotalDistance()
print(f"总旅行时间: {total_travel_time} 秒")
print(f"总距离: {total_distance} 米")
1.6 多模式交通仿真
多模式交通仿真可以同时模拟多种交通模式，包括汽车、公共交通、自行车和行人等。通过多模式交通仿真，可以更全面地评估交通网络的性能。Aimsun 提供了多模式交通仿真工具，支持多种交通模式的建模和仿真。
多模式交通仿真的基本步骤
-
定义交通模式：包括汽车、公共交通、自行车和行人等。
-
设置交通模式参数：包括交通需求、路径选择策略、驾驶行为等。
-
运行多模式交通仿真：使用Aimsun的多模式交通仿真工具运行仿真。
-
评估结果：分析不同交通模式对交通网络的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：多模式交通仿真
以下是一个简单的多模式交通仿真的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行多模式交通仿真。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 定义交通模式
car_mode = model.getCatalog().findObjectById(11111)
public_transport_mode = model.getCatalog().findObjectById(22222)
bicycle_mode = model.getCatalog().findObjectById(33333)
pedestrian_mode = model.getCatalog().findObjectById(44444)
# 设置交通模式参数
car_mode.setDemand(1000) # 汽车需求
public_transport_mode.setDemand(500) # 公共交通需求
bicycle_mode.setDemand(200) # 自行车需求
pedestrian_mode.setDemand(300) # 行人需求
# 设置路径选择策略
car_mode.setPathChoiceAlgorithm(aimsun.PATH_CHOICE_ALGORITHM_SHORTEST_PATH)
public_transport_mode.setPathChoiceAlgorithm(aimsun.PATH_CHOICE_ALGORITHM_LEAST_COST)
bicycle_mode.setPathChoiceAlgorithm(aimsun.PATH_CHOICE_ALGORITHM_SAFETY)
pedestrian_mode.setPathChoiceAlgorithm(aimsun.PATH_CHOICE_ALGORITHM_WALK_TIME)
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_car_travel_time = metrics.getModeTravelTime(car_mode)
total_public_transport_travel_time = metrics.getModeTravelTime(public_transport_mode)
total_bicycle_travel_time = metrics.getModeTravelTime(bicycle_mode)
total_pedestrian_travel_time = metrics.getModeTravelTime(pedestrian_mode)
print(f"汽车总旅行时间: {total_car_travel_time} 秒")
print(f"公共交通总旅行时间: {total_public_transport_travel_time} 秒")
print(f"自行车总旅行时间: {total_bicycle_travel_time} 秒")
print(f"行人总旅行时间: {total_pedestrian_travel_time} 秒")
1.7 数据校准
数据校准是确保交通仿真结果准确的重要步骤。通过校准仿真参数，可以使仿真结果更接近实际交通数据。Aimsun 提供了多种数据校准工具，包括基于观测数据的校准、基于流量数据的校准等。
数据校准的基本步骤
-
获取实际交通数据：包括流量数据、速度数据等。
-
选择校准方法：根据数据类型选择合适的校准方法。
-
设置校准参数：包括校准范围、校准目标等。
-
运行数据校准：使用Aimsun的数据校准工具运行校准。
-
评估校准结果：分析校准后的仿真结果，调整参数以进一步优化。
代码示例：基于流量数据的校准
以下是一个简单的基于流量数据的校准的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行基于流量数据的校准。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取校准工具
calibration_tool = model.getCalibrationTool()
# 加载实际流量数据
actual_flow_data = aimsun.loadFlowData('path/to/actual_flow_data.csv')
# 设置校准参数
calibration_tool.setCalibrationParameters({
'flowTolerance': 5.0, # 流量容差
'speedTolerance': 2.0, # 速度容差
'calibrationRange': (0, 3600) # 校准时间范围
})
# 运行数据校准
calibration_tool.calibrate(actual_flow_data)
# 评估校准结果
calibrated_flow_data = calibration_tool.getCalibratedFlowData()
flow_error = calibrated_flow_data.getFlowError()
speed_error = calibrated_flow_data.getSpeedError()
print(f"流量误差: {flow_error} 辆/小时")
print(f"速度误差: {speed_error} 米/秒")
1.8 交通事件管理
交通事件管理可以帮助用户模拟和分析交通事件对交通网络的影响。通过定义和管理交通事件，可以评估事件发生时的交通状况，并提出应对措施。Aimsun 提供了交通事件管理工具，支持多种交通事件的定义和管理。
交通事件管理的基本步骤
-
定义交通事件：包括事件类型、事件时间、事件位置等。
-
设置交通事件参数：包括事件影响范围、事件持续时间等。
-
运行交通事件管理仿真：使用Aimsun的交通事件管理工具运行仿真。
-
评估结果：分析交通事件对交通网络的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：交通事故事件管理
以下是一个简单的交通事故事件管理的代码示例，展示了如何在Aimsun中定义和管理交通事故事件。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取交通事件管理工具
event_manager = model.getEventManager()
# 定义交通事故事件
accident_event = event_manager.createEvent({
'type': aimsun.EVENT_TYPE_ACCIDENT, # 事件类型
'startTime': 1800, # 事件开始时间（秒）
'endTime': 2700, # 事件结束时间（秒）
'location': model.getCatalog().findObjectById(56789), # 事件位置
'impactRange': 500, # 事件影响范围（米）
'duration': 900, # 事件持续时间（秒）
'reductionFactor': 0.5 # 交通流量减少因子
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_delay = metrics.getTotalDelay()
total_flow = metrics.getTotalFlow()
print(f"总延误: {total_delay} 秒")
print(f"总流量: {total_flow} 辆/小时")
1.9 交通控制策略优化
交通控制策略优化可以帮助用户设计和评估不同的交通控制策略，以提高交通网络的性能。Aimsun 提供了多种交通控制策略优化工具，包括基于规则的控制策略、基于模型的控制策略等。通过这些工具，用户可以模拟不同的控制策略，评估其对交通网络的影响，并优化策略参数以进一步提升网络性能。
交通控制策略优化的基本步骤
-
定义控制策略：包括控制类型、控制参数等。
-
设置控制策略参数：包括控制范围、控制时间等。
-
运行交通控制策略优化：使用Aimsun的交通控制策略优化工具运行仿真。
-
评估结果：分析控制策略对交通网络的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：基于规则的交通控制策略
以下是一个简单的基于规则的交通控制策略的代码示例，展示了如何在Aimsun中定义和运行基于规则的交通控制策略。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取交通控制策略管理工具
control_strategy_manager = model.getControlStrategyManager()
# 定义基于规则的交通控制策略
control_strategy = control_strategy_manager.createStrategy({
'name': '基于规则的交通控制策略', # 策略名称
'type': aimsun.CONTROL_STRATEGY_TYPE_RULE_BASED, # 策略类型
'rules': [
{
'condition': 'time > 1800 and time < 2700', # 控制条件
'action': 'increase_green_time(12345, 10)', # 控制动作
'priority': 1 # 优先级
},
{
'condition': 'flow > 1000', # 控制条件
'action': 'reduce_speed_limit(56789, 30)', # 控制动作
'priority': 2 # 优先级
}
]
})
# 设置交通控制策略参数
control_strategy.setParameters({
'controlRange': (0, 3600), # 控制时间范围
'controlObjects': [model.getCatalog().findObjectById(12345), model.getCatalog().findObjectById(56789)] # 控制对象
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_delay = metrics.getTotalDelay()
total_flow = metrics.getTotalFlow()
print(f"总延误: {total_delay} 秒")
print(f"总流量: {total_flow} 辆/小时")
1.10 交通需求管理
交通需求管理是通过调整交通需求来优化交通网络性能的一种方法。Aimsun 提供了多种交通需求管理工具，包括需求调整、需求分配等。通过这些工具，用户可以模拟不同的需求场景，评估其对交通网络的影响，并提出有效的管理措施。
交通需求管理的基本步骤
-
定义需求场景：包括需求类型、需求时间、需求位置等。
-
设置需求参数：包括需求量、需求分配策略等。
-
运行交通需求管理仿真：使用Aimsun的交通需求管理工具运行仿真。
-
评估结果：分析需求管理对交通网络的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：需求调整
以下是一个简单的交通需求调整的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行交通需求调整。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取交通需求管理工具
demand_manager = model.getDemandManager()
# 定义需求调整场景
demand_adjustment = demand_manager.createAdjustment({
'name': '需求调整场景', # 场景名称
'type': aimsun.DEMAND_ADJUSTMENT_TYPE_SCENARIOS, # 调整类型
'adjustments': [
{
'object': model.getCatalog().findObjectById(11111), # 调整对象
'factor': 1.2 # 调整因子（增加20%的需求）
},
{
'object': model.getCatalog().findObjectById(22222), # 调整对象
'factor': 0.8 # 调整因子（减少20%的需求）
}
]
})
# 设置需求场景参数
demand_adjustment.setParameters({
'startTime': 0, # 调整开始时间
'endTime': 3600 # 调整结束时间
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_vehicles = metrics.getTotalVehicles()
total_travel_time = metrics.getTotalTravelTime()
print(f"总车辆数: {total_vehicles} 辆")
print(f"总旅行时间: {total_travel_time} 秒")
1.11 交通网络扩展和改进
交通网络的扩展和改进是提高交通网络性能的重要手段。Aimsun 提供了多种工具和方法来扩展和改进交通网络，包括新增道路、调整道路属性、优化交叉口设计等。通过这些工具，用户可以模拟不同的网络改进方案，评估其对交通网络的影响，并优化网络设计。
交通网络扩展和改进的基本步骤
-
定义改进方案：包括新增道路、调整道路属性、优化交叉口设计等。
-
设置改进参数：包括道路长度、车道数、交叉口信号设置等。
-
运行网络改进仿真：使用Aimsun的网络改进工具运行仿真。
-
评估结果：分析改进方案对交通网络的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：新增道路
以下是一个简单的新增道路的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行新增道路的仿真。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取道路管理工具
road_manager = model.getRoadManager()
# 定义新增道路
new_road = road_manager.createRoad({
'name': '新增道路', # 道路名称
'startNode': model.getCatalog().findObjectById(30001), # 起始节点
'endNode': model.getCatalog().findObjectById(30002), # 终止节点
'length': 1000.0, # 道路长度
'lanes': 2, # 车道数
'speedLimit': 50.0 # 限速
})
# 设置新增道路参数
new_road.setParameters({
'capacity': 1500, # 道路容量
'travelTime': 120.0 # 旅行时间
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_vehicles = metrics.getTotalVehicles()
total_travel_time = metrics.getTotalTravelTime()
print(f"总车辆数: {total_vehicles} 辆")
print(f"总旅行时间: {total_travel_time} 秒")
1.12 交通规划与政策评估
交通规划与政策评估是通过模拟不同的交通政策和规划方案，评估其对交通网络的影响。Aimsun 提供了多种交通规划与政策评估工具，包括交通政策模拟、规划方案评估等。通过这些工具，用户可以提出有效的交通规划和政策建议，提高交通网络的效率和安全性。
交通规划与政策评估的基本步骤
-
定义政策或规划方案：包括新的交通政策、道路规划方案等。
-
设置政策或规划参数：包括实施时间、影响范围等。
-
运行政策或规划评估仿真：使用Aimsun的政策评估工具运行仿真。
-
评估结果：分析政策或规划方案对交通网络的影响，调整参数以进一步优化。
代码示例：交通政策模拟
以下是一个简单的交通政策模拟的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行交通政策模拟。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取交通政策管理工具
policy_manager = model.getPolicyManager()
# 定义交通政策
traffic_policy = policy_manager.createPolicy({
'name': '高峰时段限行', # 政策名称
'type': aimsun.POLICY_TYPE_CONGESTION_MANAGEMENT, # 政策类型
'rules': [
{
'condition': 'time > 1800 and time < 2700', # 实施条件
'action': 'limit_traffic(11111, 800)', # 实施动作
'priority': 1 # 优先级
},
{
'condition': 'time > 3600 and time < 5400', # 实施条件
'action': 'reduce_speed_limit(22222, 40)', # 实施动作
'priority': 2 # 优先级
}
]
})
# 设置交通政策参数
traffic_policy.setParameters({
'startTime': 0, # 实施开始时间
'endTime': 7200 # 实施结束时间
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(7200) # 设置仿真时间为2小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 评估结果
metrics = simulation.getMetrics()
total_delay = metrics.getTotalDelay()
total_flow = metrics.getTotalFlow()
print(f"总延误: {total_delay} 秒")
print(f"总流量: {total_flow} 辆/小时")
1.13 交通仿真可视化
交通仿真可视化是将仿真结果以图形或动画形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析交通网络的性能。Aimsun 提供了多种交通仿真可视化工具，包括动态地图、流量图、速度图等。通过这些工具，用户可以直观地看到交通仿真结果，评估不同方案的效果。
交通仿真可视化的基本步骤
-
选择可视化工具：根据需要选择合适的可视化工具。
-
设置可视化参数：包括显示时间范围、显示内容等。
-
运行可视化：使用Aimsun的可视化工具运行仿真结果的可视化。
-
分析结果：通过可视化结果分析交通网络的性能，提出改进措施。
代码示例：动态地图可视化
以下是一个简单的动态地图可视化的代码示例，展示了如何在Aimsun中设置和运行动态地图可视化。
# 导入Aimsun模块
import aimsun
# 获取当前模型
model = aimsun.getModel()
# 获取可视化工具
visualization_tool = model.getVisualizationTool()
# 设置可视化参数
visualization_tool.setParameters({
'timeRange': (0, 3600), # 显示时间范围
'showVehicles': True, # 显示车辆
'showTrafficFlow': True, # 显示交通流量
'showSpeeds': True, # 显示速度
'showCongestion': True, # 显示拥堵情况
'showSignals': True # 显示信号灯
})
# 运行仿真
simulation = model.getSimulation()
simulation.setDuration(3600) # 设置仿真时间为1小时
simulation.start() # 启动仿真
simulation.waitEnd() # 等待仿真结束
# 运行可视化
visualization_tool.runVisualization(simulation)
# 保存可视化结果
visualization_tool.saveVisualization('path/to/visualization_output.html')
结论
Aimsun 提供了丰富的高级功能，从网络优化、路径选择优化、驾驶行为建模到智能交通系统集成、宏观模型优化、多模式交通仿真、数据校准、交通事件管理、交通控制策略优化、交通需求管理、交通网络扩展和改进，再到交通规划与政策评估和交通仿真可视化。这些功能不仅能够帮助用户深入分析现有的交通网络，还可以通过优化调整提高网络的效率和安全性。通过上述示例代码，用户可以更好地理解如何在Aimsun中实现这些高级功能，从而为交通管理和规划提供有力支持。
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