Advertisement

CSA-Streetmap: 利用Simpy、OSMnx及Leaflet.js在Python环境中实现城市物流网络模拟

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
CSA-Streetmap是一款基于Python环境开发的城市物流网络模拟工具,结合了SimPy、OSMnx和Leaflet.js等库,用于分析与优化街道级别的配送路径。 在现代城市物流规划中,高效且精准的网络设计至关重要。为了实现这一目标,开发者与研究者常利用多种工具进行模拟优化。本段落将深入探讨如何结合Python环境中的Simpy、OSMnx及Leaflet.js这三大利器构建动态的城市物流网络仿真系统。 Simpy是一个强大的过程建模框架,特别适合用于模拟具有并发行为的复杂系统如城市物流网络。它支持事件驱动的模拟,允许我们定义并控制物流过程中各步骤的时间顺序,例如货物分拣、装载、运输和交付等。通过Simpy可以精确地模拟出物流中的等待时间、运输时间和资源分配情况。 OSMnx是专为处理OpenStreetMap(OSM)数据设计的Python库。它方便下载、操作分析及可视化全球街道网络信息,在城市物流仿真中,该工具能帮助获取真实的道路网数据如街长、方向和交通规则等,确保模型现实性。通过此库可快速构建城市的地理模型为路径规划提供基础。 Leaflet.js是一个轻量级的JavaScript库用于创建交互式二维地图。在项目中,它可用于展示由OSMnx生成的数据,并结合Simpy模拟结果实现物流动态动画显示。用户可在浏览器实时观察车辆路径变化,直观理解网络运行状况并支持优化决策制定。 构建仿真系统可按以下步骤进行: 1. 安装所需Python库:确保已安装了Simpy、OSMnx及Web开发相关库如Flask(服务器端应用)和geopandas(处理地理数据)。 2. 下载OpenStreetMap数据:使用OSMnx下载特定区域的街道网信息。 3. 构建物流网络模型:利用Simpy定义各组件行为规则,包括仓库、车辆及货物等。 4. 规划配送路径:运用OSMnx计算最短或最优配送路线。 5. 集成Leaflet.js:创建Web应用用该库显示地图并与Python后端通信动态更新物流状态。 6. 运行动画:启动Docker容器,运行命令`docker-compose up geo-web-animation`以启动服务器查看浏览器中的动画展示。 通过这些步骤可构建出交互式的城市物流网络仿真系统。其不仅能进行理论分析还能直观呈现过程支持实际规划决策制定。此类系统不仅适用于学术研究也对物流企业具有实用价值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CSA-Streetmap: SimpyOSMnxLeaflet.jsPython
    优质
    CSA-Streetmap是一款基于Python环境开发的城市物流网络模拟工具,结合了SimPy、OSMnx和Leaflet.js等库,用于分析与优化街道级别的配送路径。 在现代城市物流规划中,高效且精准的网络设计至关重要。为了实现这一目标,开发者与研究者常利用多种工具进行模拟优化。本段落将深入探讨如何结合Python环境中的Simpy、OSMnx及Leaflet.js这三大利器构建动态的城市物流网络仿真系统。 Simpy是一个强大的过程建模框架,特别适合用于模拟具有并发行为的复杂系统如城市物流网络。它支持事件驱动的模拟,允许我们定义并控制物流过程中各步骤的时间顺序,例如货物分拣、装载、运输和交付等。通过Simpy可以精确地模拟出物流中的等待时间、运输时间和资源分配情况。 OSMnx是专为处理OpenStreetMap(OSM)数据设计的Python库。它方便下载、操作分析及可视化全球街道网络信息,在城市物流仿真中,该工具能帮助获取真实的道路网数据如街长、方向和交通规则等,确保模型现实性。通过此库可快速构建城市的地理模型为路径规划提供基础。 Leaflet.js是一个轻量级的JavaScript库用于创建交互式二维地图。在项目中,它可用于展示由OSMnx生成的数据,并结合Simpy模拟结果实现物流动态动画显示。用户可在浏览器实时观察车辆路径变化,直观理解网络运行状况并支持优化决策制定。 构建仿真系统可按以下步骤进行: 1. 安装所需Python库:确保已安装了Simpy、OSMnx及Web开发相关库如Flask(服务器端应用)和geopandas(处理地理数据)。 2. 下载OpenStreetMap数据:使用OSMnx下载特定区域的街道网信息。 3. 构建物流网络模型:利用Simpy定义各组件行为规则,包括仓库、车辆及货物等。 4. 规划配送路径:运用OSMnx计算最短或最优配送路线。 5. 集成Leaflet.js:创建Web应用用该库显示地图并与Python后端通信动态更新物流状态。 6. 运行动画:启动Docker容器,运行命令`docker-compose up geo-web-animation`以启动服务器查看浏览器中的动画展示。 通过这些步骤可构建出交互式的城市物流网络仿真系统。其不仅能进行理论分析还能直观呈现过程支持实际规划决策制定。此类系统不仅适用于学术研究也对物流企业具有实用价值。
  • Osmnx项目演示:运Python Osmnx库解析道路并进行可视化展-源码
    优质
    本段视频通过Python的Osmnx库详细讲解了如何解析和获取特定城市的道路网络数据,并对其进行有效的可视化展示,附带源代码分享。 OsmnxProjectDemo复杂网络与社会网络分析大作业利用Python的开源第三方库Osmnx,结合旧金山的出租车轨迹数据集和旧金山的道路网络进行了一些分析,并将结果可视化出来。 注意:第一次运行此代码时,请替换程序中的注释以去掉出租车轨迹数据集。该数据集保存在cabspottingdata文件夹中。每个txt文件(除去一个记录了所有车编号的txt文件)表示车辆移动轨迹,文件名即为车辆唯一标记编号,每行数据各列分别表示:纬度|经度|是否载客(“0”表示空车状态,“1”表示载客状态)。
  • EVE-NG与真的连接
    优质
    本文章介绍了如何在EVE-NG平台上建立一个能够同时连接虚拟实验环境和现实世界的网络体系,旨在提供一种更加实用、灵活的学习方式。 本段落讲述了如何在使用Eve环境搭建虚拟实验网络时,确保虚拟网络与真实网络之间能够正常通信,从而获得更真实的实验环境与体验。
  • 毕业设计与课程设计 - 5G下V2X工具。Python操作Eclipse SUMO的车辆机动性.zip)
    优质
    本项目为毕业设计作品,在5G环境下利用Python进行网络操作,并结合Eclipse SUMO软件实现V2X网络的车辆模拟,旨在提升城市交通效率与安全性。 提供经过严格测试的MATLAB算法及工具源码,适用于毕业设计、课程作业等各种项目需求。所有代码可以直接运行,您可以放心下载使用。如果在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主沟通,博主会第一时间为您解答。提供的MATLAB算法和工具源码均适合用于各类学术或工程项目,并且确保每段代码都经过了严格的测试以保证其功能的正确性和稳定性。
  • PythonSimPy进行M/M/1/K队列的仿真
    优质
    本项目通过Python中的SimPy库实现对M/M/1/K排队系统的仿真,分析其运行特性,并探讨不同参数设置下的系统性能。 Python可以用来进行MM1K(M/M/1/K)队列的SimPy仿真模拟。目前我看到的是唯一一个用Python编写的相关代码,因此不必担心有抄袭的问题。
  • numpyPythonBP神经
    优质
    本文章介绍了如何使用Python中的numpy库来构建和训练一个基本的反向传播(BP)神经网络。通过简洁高效的代码示例,读者可以学习到BP算法的核心原理及其在实际问题中的应用方法。适合对机器学习感兴趣的初学者和技术爱好者阅读与实践。 本段落完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,并且由于是进行回归而非分类任务,因此输出层的激活函数选择为f(x)=x。关于BP神经网络的具体原理在此不再赘述。 ```python import numpy as np class NeuralNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate): # 设定输入层、隐藏层和输出层的节点数。 ``` 此处省略了具体的代码实现,仅描述了初始化方法中设定各层节点数量的部分。
  • numpyPythonBP神经
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用Python中的NumPy库来实现经典的BP(反向传播)神经网络算法。文章内容涵盖了从理论到实践的全过程,旨在帮助读者深入理解BP神经网络的工作原理,并通过实际编程练习掌握其实现方法。适合对机器学习和深度学习感兴趣的初学者阅读与参考。 本段落详细介绍了如何使用Python的numpy库实现BP神经网络,并提供了有价值的参考内容。对这一主题感兴趣的读者可以阅读此文以获取更多信息。
  • LinuxC++命令解释器
    优质
    本项目旨在Linux环境下利用C++编程语言构建一个简易的命令解释器,通过实践加深对操作系统底层原理的理解与应用。 课程作业 (1)基本命令包括: - mypwd:显示当前所在目录的路径名; - mylist:列出指定目录中的所有目录及文件; - mycd:改变当前工作目录; - mymkdir:新建目录; - myrmdir:删除目录; - myexit:退出命令解释程序。 (2)拓展要求包括: - myrename <旧文件名> <新文件名>:重命名一个文件或目录; - mycopy <已存在的文件名> <副本段落件名或路径>:复制一个已存在的文件; - myfind <目录> -name <待查找的文件名>:在指定的目录及其子目录中查找指定的文件(输入文件名),并输出查找到的文件的绝对路径。
  • SimpyPython构建的通信仿真工具
    优质
    这是一款基于SimPy和Python开发的通信网络仿真软件,能够模拟各种复杂的通信场景,帮助用户评估网络性能、优化资源分配。 使用Python语言以及Simpy库函数来实现通信网络的仿真项目包括以下几个方面:主机、端口及交换机之间的数据传输。该项目包含四个主要文件: 1. 数据包生成与接收仿真的脚本为genSim.py。 2. 端口间的数据传输仿真由portSim.py提供。 3. 三端口连接的数据传输模拟在portLinkSim.py中实现。 4. 最后,交换机之间的数据传输通过switchSim.py进行仿真。
  • Linux命令解释器
    优质
    本项目旨在Linux环境下设计并实现一个简易命令解释器,支持基本文件操作及管道功能,增强对shell工作原理的理解。 设计内容:在Linux环境下模拟实现一个简单的命令解释器(即定义一些命令使其具有Linux系统内某些常用命令的功能)。例如,可以定义mydir来替代使用dir功能,使得执行$ mydir与$ dir的效果一致。 具体要求如下: - 定义mypwd以显示当前工作目录的路径名。 - 实现mylist以便列出指定目录中的所有文件和子目录。 - 通过mycd改变当前的工作目录。 - 使用mymkdir创建新的目录。 - 利用mymkdir删除空目录或非空目录(注意:这与Linux系统命令rmdir有所不同,后者仅能用于删除空的目录);这里定义mymkdir为通用版,即可以实现类似rm -rf的功能。 - 通过myexit退出当前解释器。 扩展功能包括: - 实现myrename以重命名文件或目录(例如:使用myrename oldname newname来改变一个已存在的文件名或目录名称)。 - 定义mycopy用于复制已经存在的文件到指定位置,如:mycopy existingfile copydestination。 - 使用myfind在给定的路径及其子目录中查找特定名称的文件,并输出找到的所有匹配项的完整路径。例如:使用命令 myfind /home/user -name filename 查找名为filename的文件并显示其绝对路径。 以上是设计任务的具体要求和扩展建议,旨在模拟Linux环境中一些基本操作的功能实现。