人群仿真软件：Legion_（10）.Legion的高级功能

在Legion中，可以自定义代理（即模拟中的个体）的行为，以更准确地模拟不同场景下的人员行为。以下是一些关键的原理和操作方法。# 定义代理行为规则 def define_behavior_rules(agent , rules) : """定义代理行为规则:param agent: 代理对象:param rules: 行为规则列表。

kkchenjj

206人浏览 · 2026-01-21 21:56:57

kkchenjj · 2026-01-21 21:56:57 发布

Legion的高级功能

1. 动态环境建模

1.1 动态障碍物创建与管理

在人群仿真中，动态障碍物的创建与管理是一个重要的方面，特别是在模拟突发事件或临时性设施的场景中。Legion提供了强大的API来实现动态障碍物的创建、移动和删除。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

动态障碍物可以通过编程方式实时添加、移动和删除。这些障碍物可以是临时性的，如消防设备、临时路障，也可以是动态变化的，如移动的车辆或机器人。动态障碍物的管理涉及到以下几个方面：

创建动态障碍物：定义障碍物的形状、位置和属性。
移动动态障碍物：根据仿真时间或事件触发，改变障碍物的位置。
删除动态障碍物：在特定时间或条件下移除障碍物。

操作方法

创建动态障碍物

使用Legion的API，可以通过以下步骤创建动态障碍物：

定义障碍物的几何形状：可以是矩形、圆形或其他多边形。
设置障碍物的初始位置：指定障碍物在场景中的初始位置。
配置障碍物的属性：如材料属性、是否可穿透等。


# 导入Legion库

import legion



# 创建一个动态障碍物

def create_dynamic_obstacle(scene, shape, position, attributes):

    """

    创建一个动态障碍物

    :param scene: 场景对象

    :param shape: 障碍物的几何形状 (例如: legion.Shape.RECTANGLE)

    :param position: 障碍物的初始位置 (x, y, z)

    :param attributes: 障碍物的属性 (例如: {'material': 'metal', 'penetrable': False})

    """

    # 创建障碍物对象

    obstacle = legion.Obstacle(shape=shape, position=position, attributes=attributes)

    # 将障碍物添加到场景中

    scene.add_obstacle(obstacle)

    return obstacle



# 示例：创建一个矩形障碍物

scene = legion.Scene()

obstacle = create_dynamic_obstacle(scene, legion.Shape.RECTANGLE, (0, 0, 0), {'material': 'metal', 'penetrable': False})

移动动态障碍物

动态障碍物可以根据仿真时间或事件触发进行移动。以下是一个示例，展示如何在仿真过程中移动障碍物：


# 移动动态障碍物

def move_obstacle(obstacle, new_position, time_step):

    """

    移动动态障碍物

    :param obstacle: 障碍物对象

    :param new_position: 新的位置 (x, y, z)

    :param time_step: 时间步长

    """

    # 计算移动速度

    speed = (new_position[0] - obstacle.position[0], new_position[1] - obstacle.position[1], new_position[2] - obstacle.position[2]) / time_step

    # 在每个时间步长中更新障碍物的位置

    for t in range(time_step):

        obstacle.position = (obstacle.position[0] + speed[0], obstacle.position[1] + speed[1], obstacle.position[2] + speed[2])

        scene.update()



# 示例：在10个时间步长内将障碍物从 (0, 0, 0) 移动到 (10, 10, 0)

move_obstacle(obstacle, (10, 10, 0), 10)

删除动态障碍物

在特定时间或条件下，可以删除动态障碍物。以下是一个示例，展示如何在特定时间步长后删除障碍物：


# 删除动态障碍物

def delete_obstacle(scene, obstacle, time_step):

    """

    删除动态障碍物

    :param scene: 场景对象

    :param obstacle: 障碍物对象

    :param time_step: 时间步长

    """

    # 在指定的时间步长后删除障碍物

    for t in range(time_step):

        scene.update()

    scene.remove_obstacle(obstacle)



# 示例：在20个时间步长后删除障碍物

delete_obstacle(scene, obstacle, 20)

1.2 动态环境的实时更新

动态环境的实时更新是确保仿真准确性的关键。Legion提供了实时更新环境的能力，包括障碍物、路径和起点终点等。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

动态环境的实时更新涉及到以下几个方面：

障碍物的实时更新：根据仿真过程中的事件或条件，实时更新障碍物的位置和属性。
路径的实时更新：根据障碍物的变化，实时更新路径规划。
起点终点的实时更新：根据仿真需求，实时更改人群的起点和终点。

操作方法

障碍物的实时更新

在仿真过程中，可以实时更新障碍物的位置和属性。以下是一个示例，展示如何在仿真过程中更新障碍物的位置：


# 实时更新障碍物位置

def update_obstacle_position(scene, obstacle, new_position, update_interval):

    """

    实时更新障碍物位置

    :param scene: 场景对象

    :param obstacle: 障碍物对象

    :param new_position: 新的位置 (x, y, z)

    :param update_interval: 更新间隔

    """

    # 计算从当前位置到新位置的速度

    speed = (new_position[0] - obstacle.position[0], new_position[1] - obstacle.position[1], new_position[2] - obstacle.position[2]) / update_interval

    # 在每个时间步长中更新障碍物的位置

    for t in range(update_interval):

        obstacle.position = (obstacle.position[0] + speed[0], obstacle.position[1] + speed[1], obstacle.position[2] + speed[2])

        scene.update()



# 示例：每隔5个时间步长更新障碍物的位置

update_obstacle_position(scene, obstacle, (5, 5, 0), 5)

路径的实时更新

路径的实时更新是确保人群能够根据环境变化重新规划路径的关键。以下是一个示例，展示如何在仿真过程中实时更新路径：


# 实时更新路径

def update_paths(scene, obstacles):

    """

    实时更新路径

    :param scene: 场景对象

    :param obstacles: 障碍物列表

    """

    # 重新计算路径

    scene.recalculate_paths(obstacles)

    scene.update()



# 示例：根据新的障碍物列表更新路径

new_obstacles = [obstacle1, obstacle2]

update_paths(scene, new_obstacles)

起点终点的实时更新

在仿真过程中，可以根据需要实时更改人群的起点和终点。以下是一个示例，展示如何在仿真过程中更新起点和终点：


# 实时更新起点和终点

def update_start_end_points(scene, start_point, end_point):

    """

    实时更新起点和终点

    :param scene: 场景对象

    :param start_point: 新的起点位置 (x, y, z)

    :param end_point: 新的终点位置 (x, y, z)

    """

    # 更新起点和终点

    scene.set_start_point(start_point)

    scene.set_end_point(end_point)

    # 重新计算路径

    scene.recalculate_paths()

    scene.update()



# 示例：更新起点和终点

update_start_end_points(scene, (0, 0, 0), (20, 20, 0))

2. 多代理行为建模

2.1 自定义代理行为

在Legion中，可以自定义代理（即模拟中的个体）的行为，以更准确地模拟不同场景下的人员行为。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

自定义代理行为涉及到以下几个方面：

定义行为规则：根据特定场景定义代理的行为规则，如避障、跟随、停止等。
设置行为参数：为每个行为规则设置具体的参数，如速度、方向、距离等。
集成行为规则：将多个行为规则组合在一起，形成复杂的代理行为。

操作方法

定义行为规则

使用Legion的API，可以通过以下步骤定义代理的行为规则：


# 定义代理行为规则

def define_behavior_rules(agent, rules):

    """

    定义代理行为规则

    :param agent: 代理对象

    :param rules: 行为规则列表

    """

    # 设置代理的行为规则

    agent.behavior_rules = rules



# 示例：定义避障行为规则

agent = legion.Agent()

behavior_rules = [

    legion.Rule.AVOID_OBSTACLES,

    legion.Rule.FOLLOW_PATH,

    legion.Rule.STOP_AT_GOAL

]

define_behavior_rules(agent, behavior_rules)

设置行为参数

为每个行为规则设置具体的参数，以控制代理的行为。以下是一个示例，展示如何设置行为参数：


# 设置行为参数

def set_behavior_parameters(agent, parameters):

    """

    设置行为参数

    :param agent: 代理对象

    :param parameters: 行为参数字典

    """

    # 设置代理的行为参数

    agent.behavior_parameters = parameters



# 示例：设置避障行为参数

parameters = {

    'avoid_obstacles': {'distance': 2.0, 'speed': 1.5},

    'follow_path': {'speed': 1.0},

    'stop_at_goal': {'tolerance': 0.5}

}

set_behavior_parameters(agent, parameters)

集成行为规则

将多个行为规则组合在一起，形成复杂的代理行为。以下是一个示例，展示如何集成行为规则：


# 集成行为规则

def integrate_behavior_rules(agent, rules, parameters):

    """

    集成行为规则

    :param agent: 代理对象

    :param rules: 行为规则列表

    :param parameters: 行为参数字典

    """

    # 定义行为规则

    agent.behavior_rules = rules

    # 设置行为参数

    agent.behavior_parameters = parameters



# 示例：集成多个行为规则

integrate_behavior_rules(agent, behavior_rules, parameters)

2.2 多代理交互建模

在Legion中，可以模拟多个代理之间的交互，以更真实地反映人群行为。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

多代理交互建模涉及到以下几个方面：

定义交互规则：根据特定场景定义代理之间的交互规则，如避碰、跟随、协作等。
设置交互参数：为每个交互规则设置具体的参数，如距离阈值、速度调整等。
实现交互逻辑：通过编程实现代理之间的交互逻辑，确保仿真过程中代理能够根据规则进行交互。

操作方法

定义交互规则

使用Legion的API，可以通过以下步骤定义代理之间的交互规则：


# 定义代理交互规则

def define_interaction_rules(agent, rules):

    """

    定义代理交互规则

    :param agent: 代理对象

    :param rules: 交互规则列表

    """

    # 设置代理的交互规则

    agent.interaction_rules = rules



# 示例：定义避碰交互规则

interaction_rules = [

    legion.Rule.AVOID_COLLISIONS,

    legion.Rule.FOLLOW_LEADER,

    legion.Rule.COLLABORATE

]

define_interaction_rules(agent, interaction_rules)

设置交互参数

为每个交互规则设置具体的参数，以控制代理之间的交互。以下是一个示例，展示如何设置交互参数：


# 设置交互参数

def set_interaction_parameters(agent, parameters):

    """

    设置交互参数

    :param agent: 代理对象

    :param parameters: 交互参数字典

    """

    # 设置代理的交互参数

    agent.interaction_parameters = parameters



# 示例：设置避碰交互参数

interaction_parameters = {

    'avoid_collisions': {'distance_threshold': 1.0, 'speed_adjustment': 0.5},

    'follow_leader': {'leader_id': 1, 'distance_tolerance': 2.0},

    'collaborate': {'task_id': 1, 'collaboration_type': 'share_path'}

}

set_interaction_parameters(agent, interaction_parameters)

实现交互逻辑

通过编程实现代理之间的交互逻辑，确保仿真过程中代理能够根据规则进行交互。以下是一个示例，展示如何实现交互逻辑：


# 实现交互逻辑

def implement_interaction_logic(scene, agents):

    """

    实现交互逻辑

    :param scene: 场景对象

    :param agents: 代理列表

    """

    # 遍历每个代理，检查交互规则并执行

    for agent in agents:

        for rule in agent.interaction_rules:

            if rule == legion.Rule.AVOID_COLLISIONS:

                # 检查碰撞并调整速度

                for other_agent in agents:

                    if other_agent != agent and agent.distance_to(other_agent) < agent.interaction_parameters['avoid_collisions']['distance_threshold']:

                        agent.speed *= (1 - agent.interaction_parameters['avoid_collisions']['speed_adjustment'])

            elif rule == legion.Rule.FOLLOW_LEADER:

                # 跟随领导者

                leader = scene.get_agent(agent.interaction_parameters['follow_leader']['leader_id'])

                if leader and agent.distance_to(leader) > agent.interaction_parameters['follow_leader']['distance_tolerance']:

                    agent.move_towards(leader.position)

            elif rule == legion.Rule.COLLABORATE:

                # 协作任务

                task = scene.get_task(agent.interaction_parameters['collaborate']['task_id'])

                if task and agent.interaction_parameters['collaborate']['collaboration_type'] == 'share_path':

                    agent.path = task.path



# 示例：实现交互逻辑

agents = [agent1, agent2, agent3]

implement_interaction_logic(scene, agents)

3. 事件驱动仿真

3.1 事件的定义与触发

在Legion中，可以定义和触发事件，以模拟特定场景下的突发事件。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

事件驱动仿真涉及到以下几个方面：

定义事件：根据特定场景定义事件，如火灾、地震、紧急疏散等。
设置事件触发条件：为每个事件设置触发条件，如时间、位置、代理状态等。
事件触发后的处理：定义事件触发后的处理逻辑，如改变环境、更新代理行为等。

操作方法

定义事件

使用Legion的API，可以通过以下步骤定义事件：


# 导入Legion库

import legion



# 定义事件

def define_event(scene, event_type, trigger_conditions, actions):

    """

    定义事件

    :param scene: 场景对象

    :param event_type: 事件类型 (例如: legion.EventType.FIRE)

    :param trigger_conditions: 触发条件 (例如: {'time': 10, 'position': (5, 5, 0)})

    :param actions: 触发后的处理逻辑 (例如: [lambda: scene.add_obstacle(...), lambda: agent.change_behavior(...)])

    """

    # 创建事件对象

    event = legion.Event(event_type=event_type, trigger_conditions=trigger_conditions, actions=actions)

    # 将事件添加到场景中

    scene.add_event(event)

    return event



# 示例：定义火灾事件

scene = legion.Scene()

agent = legion.Agent()

event = define_event(scene, legion.EventType.FIRE, {'time': 20, 'position': (10, 10, 0)}, [lambda: scene.add_obstacle(legion.Shape.RECTANGLE, (10, 10, 0), {'material': 'metal', 'penetrable': False}), lambda: agent.change_behavior([legion.Rule.AVOID_OBSTACLES, legion.Rule.FOLLOW_PATH, legion.Rule.STOP_AT_GOAL])])

设置事件触发条件

为每个事件设置触发条件，以控制事件的触发时机。以下是一个示例，展示如何设置事件触发条件：


# 设置事件触发条件

def set_trigger_conditions(event, conditions):

    """

    设置事件触发条件

    :param event: 事件对象

    :param conditions: 触发条件字典

    """

    # 设置事件的触发条件

    event.trigger_conditions = conditions



# 示例：设置火灾事件的触发条件

set_trigger_conditions(event, {'time': 30, 'position': (15, 15, 0)})

事件触发后的处理

定义事件触发后的处理逻辑，以确保事件发生时能够正确地改变环境或更新代理行为。以下是一个示例，展示如何定义事件触发后的处理逻辑：


# 事件触发后的处理

def handle_event(scene, event):

    """

    事件触发后的处理

    :param scene: 场景对象

    :param event: 事件对象

    """

    # 检查触发条件

    if scene.current_time >= event.trigger_conditions['time']:

        if 'position' in event.trigger_conditions:

            if scene.get_agent_position(agent).distance_to(event.trigger_conditions['position']) < 1.0:

                # 执行触发后的处理逻辑

                for action in event.actions:

                    action()

        else:

            # 执行触发后的处理逻辑

            for action in event.actions:

                action()



# 示例：处理火灾事件

handle_event(scene, event)

3.2 事件的实时监控与响应

在仿真过程中，可以实时监控事件的发生，并根据事件的触发进行响应。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

事件的实时监控与响应涉及到以下几个方面：

监控事件：在每个时间步长中检查事件的触发条件。
响应事件：当事件触发时，执行相应的处理逻辑。
记录事件：记录事件的发生时间和影响，以便后续分析。

操作方法

监控事件

在每个时间步长中检查事件的触发条件。以下是一个示例，展示如何监控事件：


# 监控事件

def monitor_events(scene, events):

    """

    监控事件

    :param scene: 场景对象

    :param events: 事件列表

    """

    # 遍历每个事件，检查触发条件

    for event in events:

        if scene.current_time >= event.trigger_conditions['time']:

            if 'position' in event.trigger_conditions:

                if scene.get_agent_position(agent).distance_to(event.trigger_conditions['position']) < 1.0:

                    handle_event(scene, event)

            else:

                handle_event(scene, event)



# 示例：监控火灾事件

events = [event1, event2]

monitor_events(scene, events)

响应事件

当事件触发时，执行相应的处理逻辑。以下是一个示例，展示如何响应事件：


# 响应事件

def respond_to_event(scene, event, agent):

    """

    响应事件

    :param scene: 场景对象

    :param event: 事件对象

    :param agent: 代理对象

    """

    # 执行事件的处理逻辑

    for action in event.actions:

        action()

    # 更新代理的行为

    if event.event_type == legion.EventType.FIRE:

        agent.change_behavior([legion.Rule.AVOID_OBSTACLES, legion.Rule.FOLLOW_PATH, legion.Rule.STOP_AT_GOAL])

    # 更新场景

    scene.update()



# 示例：响应火灾事件

respond_to_event(scene, event, agent)

记录事件

记录事件的发生时间和影响，以便后续分析。以下是一个示例，展示如何记录事件：


# 记录事件

def log_event(event, time, affected_agents):

    """

    记录事件

    :param event: 事件对象

    :param time: 事件发生的时间

    :param affected_agents: 受影响的代理列表

    """

    # 记录事件信息

    log_entry = {

        'event_type': event.event_type,

        'time': time,

        'affected_agents': affected_agents

    }

    # 将记录添加到日志中

    event.log.append(log_entry)



# 示例：记录火灾事件

log_event(event, scene.current_time, [agent1, agent2])

3.3 事件的复杂场景应用

在复杂的仿真场景中，事件的定义和触发可能涉及多个条件和多个代理。Legion提供了灵活的API来处理这些复杂情况。以下是一些示例和操作方法。

原理

事件的复杂场景应用涉及到以下几个方面：

多条件触发：事件可以由多个条件组合触发。
多代理交互：事件可以影响多个代理的行为。
自定义处理逻辑：可以编写复杂的自定义处理逻辑来应对特定事件。

操作方法

多条件触发

定义一个事件，使其在多个条件满足时触发。以下是一个示例，展示如何定义多条件触发的事件：


# 定义多条件触发的事件

def define_multi_condition_event(scene, event_type, conditions, actions):

    """

    定义多条件触发的事件

    :param scene: 场景对象

    :param event_type: 事件类型

    :param conditions: 多条件列表 (例如: [{'time': 20, 'position': (10, 10, 0)}, {'agent_state': 'idle', 'time': 25}])

    :param actions: 触发后的处理逻辑

    """

    # 创建事件对象

    event = legion.Event(event_type=event_type, trigger_conditions=conditions, actions=actions)

    # 将事件添加到场景中

    scene.add_event(event)

    return event



# 示例：定义一个多条件触发的事件

event = define_multi_condition_event(scene, legion.EventType.FIRE, [{'time': 20, 'position': (10, 10, 0)}, {'agent_state': 'idle', 'time': 25}], [lambda: scene.add_obstacle(legion.Shape.RECTANGLE, (10, 10, 0), {'material': 'metal', 'penetrable': False}), lambda: agent.change_behavior([legion.Rule.AVOID_OBSTACLES, legion.Rule.FOLLOW_PATH, legion.Rule.STOP_AT_GOAL])])

多代理交互

定义一个事件，使其影响多个代理的行为。以下是一个示例，展示如何定义多代理交互的事件：


# 定义多代理交互的事件

def define_multi_agent_event(scene, event_type, conditions, actions, affected_agents):

    """

    定义多代理交互的事件

    :param scene: 场景对象

    :param event_type: 事件类型

    :param conditions: 触发条件

    :param actions: 触发后的处理逻辑

    :param affected_agents: 受影响的代理列表

    """

    # 创建事件对象

    event = legion.Event(event_type=event_type, trigger_conditions=conditions, actions=actions, affected_agents=affected_agents)

    # 将事件添加到场景中

    scene.add_event(event)

    return event



# 示例：定义一个多代理交互的事件

affected_agents = [agent1, agent2, agent3]

event = define_multi_agent_event(scene, legion.EventType.FIRE, {'time': 20, 'position': (10, 10, 0)}, [lambda: scene.add_obstacle(legion.Shape.RECTANGLE, (10, 10, 0), {'material': 'metal', 'penetrable': False}), lambda: agent1.change_behavior([legion.Rule.AVOID_OBSTACLES, legion.Rule.FOLLOW_PATH, legion.Rule.STOP_AT_GOAL]), lambda: agent2.change_behavior([legion.Rule.AVOID_OBSTACLES, legion.Rule.FOLLOW_PATH, legion.Rule.STOP_AT_GOAL])], affected_agents)

自定义处理逻辑

编写复杂的自定义处理逻辑来应对特定事件。以下是一个示例，展示如何实现自定义处理逻辑：


# 自定义处理逻辑

def custom_event_handler(scene, event):

    """

    自定义事件处理逻辑

    :param scene: 场景对象

    :param event: 事件对象

    """

    # 检查触发条件

    if all(scene.check_condition(condition) for condition in event.trigger_conditions):

        # 执行自定义处理逻辑

        for action in event.actions:

            action()

        # 记录事件

        log_event(event, scene.current_time, event.affected_agents)

        # 更新场景

        scene.update()



# 检查条件

def check_condition(scene, condition):

    """

    检查条件是否满足

    :param scene: 场景对象

    :param condition: 条件字典

    :return: 条件是否满足

    """

    if 'time' in condition and scene.current_time >= condition['time']:

        return True

    if 'position' in condition and any(agent.position.distance_to(condition['position']) < 1.0 for agent in scene.agents):

        return True

    if 'agent_state' in condition and any(agent.state == condition['agent_state'] for agent in scene.agents):

        return True

    return False



# 示例：处理一个复杂的火灾事件

custom_event_handler(scene, event)

4. 大规模仿真优化

4.1 并行计算

在进行大规模人群仿真时，计算资源的优化是至关重要的。Legion支持并行计算，可以显著提高仿真速度。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

并行计算涉及到以下几个方面：

任务划分：将仿真任务划分为多个子任务，每个子任务可以在不同的线程或进程中并行执行。
数据管理：确保各个子任务之间的数据同步和一致性。
性能监控：监控并行计算的性能，及时调整优化策略。

操作方法

任务划分

使用Legion的API，可以通过以下步骤将仿真任务划分为多个子任务：


# 任务划分

def partition_tasks(scene, num_threads):

    """

    任务划分

    :param scene: 场景对象

    :param num_threads: 线程数量

    """

    # 将代理分成多个子集

    agents_per_thread = len(scene.agents) // num_threads

    agent_subsets = [scene.agents[i * agents_per_thread : (i + 1) * agents_per_thread] for i in range(num_threads)]

    # 返回子任务列表

    return agent_subsets



# 示例：将代理分成4个子集

agent_subsets = partition_tasks(scene, 4)

数据管理

确保各个子任务之间的数据同步和一致性。以下是一个示例，展示如何管理数据：


# 数据管理

def manage_data(scene, agent_subsets):

    """

    数据管理

    :param scene: 场景对象

    :param agent_subsets: 代理子集列表

    """

    # 创建线程列表

    threads = []

    # 为每个子集创建一个线程

    for subset in agent_subsets:

        thread = threading.Thread(target=process_subset, args=(scene, subset))

        threads.append(thread)

        thread.start()

    # 等待所有线程完成

    for thread in threads:

        thread.join()



# 处理代理子集

def process_subset(scene, subset):

    """

    处理代理子集

    :param scene: 场景对象

    :param subset: 代理子集

    """

    for agent in subset:

        agent.update_behavior()

        agent.move()

    scene.update()



# 示例：管理数据

manage_data(scene, agent_subsets)

性能监控

监控并行计算的性能，及时调整优化策略。以下是一个示例，展示如何监控性能：


# 性能监控

def monitor_performance(scene, agent_subsets):

    """

    性能监控

    :param scene: 场景对象

    :param agent_subsets: 代理子集列表

    """

    start_time = time.time()

    manage_data(scene, agent_subsets)

    end_time = time.time()

    elapsed_time = end_time - start_time

    print(f"仿真时间: {elapsed_time} 秒")



# 示例：监控性能

monitor_performance(scene, agent_subsets)

4.2 算法优化

除了并行计算，还可以通过算法优化来提高仿真效率。以下是一些关键的原理和操作方法。

原理

算法优化涉及到以下几个方面：

路径规划优化：使用高效的路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法。
碰撞检测优化：使用高效的碰撞检测算法，如空间划分或网格划分。
行为更新优化：优化代理行为的更新逻辑，减少不必要的计算。

操作方法

路径规划优化

使用高效的路径规划算法来优化路径规划。以下是一个示例，展示如何使用A*算法优化路径规划：


# 路径规划优化

def optimize_path_planning(scene, agents, algorithm='A*'):

    """

    路径规划优化

    :param scene: 场景对象

    :param agents: 代理列表

    :param algorithm: 路径规划算法 (例如: 'A*', 'Dijkstra')

    """

    for agent in agents:

        if algorithm == 'A*':

            agent.path = scene.find_path(agent.start_point, agent.end_point, method='A*')

        elif algorithm == 'Dijkstra':

            agent.path = scene.find_path(agent.start_point, agent.end_point, method='Dijkstra')

    scene.update()



# 示例：使用A*算法优化路径规划

optimize_path_planning(scene, agents, algorithm='A*')

碰撞检测优化

使用高效的碰撞检测算法来优化碰撞检测。以下是一个示例，展示如何使用空间划分优化碰撞检测：


# 碰撞检测优化

def optimize_collision_detection(scene, method='grid'):

    """

    碰撞检测优化

    :param scene: 场景对象

    :param method: 碰撞检测方法 (例如: 'grid', 'spatial_partitioning')

    """

    if method == 'grid':

        scene.collision_detector = legion.CollisionDetector(method='grid')

    elif method == 'spatial_partitioning':

        scene.collision_detector = legion.CollisionDetector(method='spatial_partitioning')

    scene.update()



# 示例：使用空间划分优化碰撞检测

optimize_collision_detection(scene, method='spatial_partitioning')

行为更新优化

优化代理行为的更新逻辑，减少不必要的计算。以下是一个示例，展示如何优化代理的行为更新逻辑：


# 行为更新优化

def optimize_behavior_update(scene, agents):

    """

    行为更新优化

    :param scene: 场景对象

    :param agents: 代理列表

    """

    # 使用缓存来减少重复计算

    for agent in agents:

        if not agent.behavior_rules_cache:

            agent.behavior_rules_cache = agent.compute_behavior_rules()

        agent.update_behavior(agent.behavior_rules_cache)

        agent.move()

    scene.update()



# 示例：优化代理的行为更新逻辑

optimize_behavior_update(scene, agents)