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SUMO环境演示：一个包含单路口交通信号灯控制的SUMO模拟环境。

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简介：
SUMO-Environment提供了一个单路口交通信号灯控制的模拟环境演示，包含详细的安装指南和使用说明。通过命令行方式，您可以轻松地安装最新版本的SUMO。首先，请使用官网提供的最新版本源：`sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable`。随后，更新软件列表并执行安装命令：`sudo apt-get update` 和 `sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc`。运行名为 `main.py` 的脚本后，SUMO的图形用户界面（GUI）将自动弹出。在界面中，请务必先调整右上方工具栏中的“Delay”参数设置为一个非零值；如果设置成零，仿真过程将会在瞬间完成，从而无法观察到真实的仿真演变。数值越大，则仿真速度越慢。建议您先设置一个较大的数值，例如100，以便更好地观察仿真过程。点击左上方绿色的“开始”箭头即可启动仿真模拟。您可以使用鼠标滚轮来缩放仿真界面，并按住鼠标左键来拖动整个仿真场景的视图。最后, 需获取仿真数据, 例如红绿灯路口西侧排队车辆数目, 可以使用 `print(traci.lanearea.getJamL)` 命令获取相关信息.

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  • SUMO-Environment：单路口交通信号灯控制的SUMO演示环境
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    SUMO-Environment是一款专为单路口交通信号灯控制系统设计的仿真平台，基于SUMO软件开发，用于优化交通流量和减少拥堵。 SUMO-Environment是一个单路口交通信号灯控制的SUMO环境demo安装说明如下： 使用命令行安装最新版SUMO： 1. 添加官网最新版本的源：`sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable` 2. 更新软件列表：`sudo apt-get update` 3. 安装：`sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc` 关于main.py脚本运行说明： 运行脚本后，会自动弹出SUMO的GUI界面。在弹出界面中，请先修改右上方工具栏中的Delay为非零数（否则仿真会瞬间完成而看不到过程），数值越大仿真越慢，可以设置为100开始尝试。 点击左上方绿色箭头即可启动仿真，使用鼠标滚轮缩放视图或按住左键拖动来调整视角查看细节。 关于如何获取仿真数据： 例如：`print(红绿灯路口西侧排队车辆数目:`, traci.lanearea.getJamL)
     
  • Sumo-rl：简易接口，实现通过SUMO创建交通信号控制的强化学习环境，兼容OpenAI Gym Env及RL...
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    Sumo-rl提供了一个易于使用的界面，用于在SUMO仿真平台中构建交通信号控制的强化学习环境，并与OpenAI Gym Env和多种RL算法无缝集成。 相扑SUMO-RL提供了一个简单的界面来实例化用于交通信号控制的强化学习环境。主类继承了特定的基础类。如果使用参数single-agent=True进行实例化，则其行为类似于常规单智能体系统，但支持多代理强化学习与gym.Env和流行的RL库（如）一起使用，并且易于定制：状态和奖励定义可以轻松修改。 安装最新版本的SUMO： ```shell sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable sudo apt-get update sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc ``` 不要忘记设置环境变量SUMO_HOME（默认路径为/usr/share/sumo）。 该存储库的目标是提供一个简单的界面，以便与使用SUMO的交通信号控制强化学习一起工作，并支持多代理RL。
     
  • SUMO-交通模拟.rar
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    SUMO-交通模拟是一款用于城市规划和交通研究的专业软件。它能够进行复杂的交通流建模与分析，帮助用户优化道路设计、缓解交通拥堵及减少环境污染。 这里有两份资源：1. SUMO(V1.3).pdf ，大小为1.62MB——这是一份难得的SUMO中文文档，对于新手学习SUMO非常有帮助！2. sumo-user.pdf ， 大小为1002KB ——这是交通仿真软件sumo的用户手册，内容详细丰富。
     
  • 基于SUMO的交通信号控制强化学习环境。兼容Gymnasium、PettingZoo及主流RL库_MHP-2022.zip
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    本作品提供了一个基于SUMO的交通信号控制强化学习环境，支持Gymnasium和PettingZoo接口，适配多种主流机器学习框架。(_MHP-2022) 使用SUMO的交通信号控制强化学习环境与Gymnasium、PettingZoo和流行的RL库兼容。文件名为_MHP-2022.zip。
     
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    本项目采用Python结合SUMO平台，利用深度强化学习中的DQN算法优化城市交叉路口交通信号控制策略，以实现更高效的车辆通行和减少拥堵。 基于DQN的交通信号控制是利用Python编程语言结合SUMO（Simulation of Urban MObility）工具进行的一种智能交通系统研究方法。该方法通过深度强化学习技术优化城市道路交叉口的信号灯控制系统，以提高交通流畅性和减少拥堵情况的发生。
     
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    本文档介绍了在Proteus软件环境中进行的十字路口交通信号灯控制系统仿真实验的设计过程。通过该实验，学生能够掌握电路仿真和控制系统的基本原理，并实践交通信号灯的工作机制与编程实现。 proteus十字路口交通信号灯控制系统仿真课程设计.docx 由于给出的文字内容完全重复，并且除了文件名以外没有任何其他具体内容或联系信息，因此仅保留了标题部分。如果需要进一步详细描述文档的内容或其他相关信息，请提供更详细的资料。
     
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