案例学习与应用

在这一部分，我们将通过实际案例学习如何在人群仿真软件SimWalk中进行二次开发。我们将探讨不同的应用场景，从简单的脚本编写到复杂的自定义模块开发，帮助您更好地理解和掌握SimWalk的开发技术。每个案例都包含详细的原理说明和具体的代码示例，以确保您能够将这些知识应用于实际项目中。

案例一：自定义人群行为

背景

在人群仿真中，定制特定的人群行为是常见的需求。例如，您可能需要模拟某个特定场景中的人群移动规律，如紧急疏散、商场购物行为等。SimWalk提供了丰富的API，使得开发人员可以自定义人群的行为模式。

原理

自定义人群行为的核心在于编写脚本或插件，通过调用SimWalk的API来控制人群的移动和交互。这些API可以用于设置人群的路径、速度、目标位置等参数，以及处理人群之间的交互和冲突。

实例

假设我们需要模拟一个紧急疏散场景，其中人群需要尽快离开建筑物。我们将编写一个Python脚本来实现这一功能。

1. 导入必要的模块

首先，我们需要导入SimWalk提供的API模块。

# 导入SimWalk API模块importsimwalkassw

2. 初始化仿真环境

接下来，我们初始化仿真环境，包括设置建筑物的布局和人群的初始位置。

# 初始化仿真环境definitialize_simulation():# 创建仿真环境simulation=sw.Simulation()# 设置建筑物布局building_layout=["#########","# # E#","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","#########"]simulation.set_building_layout(building_layout)# 设置人群初始位置initial_positions=[(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)]forpositionininitial_positions:simulation.add_person(position)returnsimulation

3. 定义自定义行为

我们需要定义一个自定义行为函数，该函数将控制人群的疏散行为。

# 定义自定义行为defcustom_behavior(person,simulation):# 获取当前人的位置current_position=person.get_position()# 获取出口的位置exit_position=simulation.get_exit_position()# 计算到出口的最短路径path=person.find_shortest_path(current_position,exit_position)# 沿路径移动ifpath:next_position=path[0]person.move_to(next_position)else:# 如果没有路径，随机移动person.random_move()

4. 运行仿真

最后，我们运行仿真，并在每一步调用自定义行为函数。

# 运行仿真defrun_simulation():simulation=initialize_simulation()# 设置仿真步数max_steps=100forstepinrange(max_steps):# 更新每个人的自定义行为forpersoninsimulation.get_people():custom_behavior(person,simulation)# 打印当前仿真状态print(f"Step{step}:{simulation.get_people_positions()}")# 检查是否所有人都已疏散ifsimulation.all_people_evacuated():print("All people have evacuated.")break# 主函数if__name__=="__main__":run_simulation()

说明

• 初始化仿真环境：我们创建了一个简单的建筑物布局，并在其中放置了一些人。set_building_layout方法用于设置建筑物的布局，add_person方法用于添加人。

• 自定义行为：custom_behavior函数通过计算每个人到出口的最短路径来控制他们的移动。如果找不到路径，人将随机移动。

• 运行仿真：run_simulation函数运行仿真的每一步，并在每一步调用自定义行为函数。仿真会在所有人都疏散后停止。

案例二：动态环境变化

背景

在某些仿真场景中，环境可能会动态变化。例如，模拟一个火灾疏散场景，建筑物中的某些区域可能会被烟雾覆盖，影响人群的移动。

原理

SimWalk提供了API来动态更新环境状态。通过这些API，开发人员可以在仿真过程中改变建筑物的布局、障碍物的位置等，从而模拟动态环境变化。

实例

我们将模拟一个火灾疏散场景，其中某些区域会被烟雾覆盖。当某个区域被烟雾覆盖时，人群将绕过该区域。

1. 导入必要的模块

首先，我们需要导入SimWalk提供的API模块。

# 导入SimWalk API模块importsimwalkassw

2. 初始化仿真环境

接下来，我们初始化仿真环境，包括设置建筑物的初始布局和人群的初始位置。

# 初始化仿真环境definitialize_simulation():# 创建仿真环境simulation=sw.Simulation()# 设置建筑物布局building_layout=["#########","# # E#","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","#########"]simulation.set_building_layout(building_layout)# 设置人群初始位置initial_positions=[(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)]forpositionininitial_positions:simulation.add_person(position)returnsimulation

3. 定义动态环境变化函数

我们需要定义一个函数来模拟烟雾的动态变化。

# 定义动态环境变化函数defupdate_environment(simulation,step):# 模拟烟雾覆盖区域ifstep==10:smoke_positions=[(3,3),(3,4),(4,3),(4,4)]forpositioninsmoke_positions:simulation.set_obstacle(position)

4. 定义自定义行为

我们需要定义一个自定义行为函数，该函数将控制人群的疏散行为，并考虑烟雾的影响。

# 定义自定义行为defcustom_behavior(person,simulation):# 获取当前人的位置current_position=person.get_position()# 获取出口的位置exit_position=simulation.get_exit_position()# 计算到出口的最短路径path=person.find_shortest_path(current_position,exit_position)# 沿路径移动ifpath:next_position=path[0]ifsimulation.is_obstacle(next_position):# 如果下一个位置是障碍物，随机移动person.random_move()else:person.move_to(next_position)else:# 如果没有路径，随机移动person.random_move()

5. 运行仿真

最后，我们运行仿真，并在每一步调用自定义行为函数和动态环境变化函数。

# 运行仿真defrun_simulation():simulation=initialize_simulation()# 设置仿真步数max_steps=100forstepinrange(max_steps):# 更新环境update_environment(simulation,step)# 更新每个人的自定义行为forpersoninsimulation.get_people():custom_behavior(person,simulation)# 打印当前仿真状态print(f"Step{step}:{simulation.get_people_positions()}")# 检查是否所有人都已疏散ifsimulation.all_people_evacuated():print("All people have evacuated.")break# 主函数if__name__=="__main__":run_simulation()

说明

• 初始化仿真环境：我们创建了一个简单的建筑物布局，并在其中放置了一些人。

• 动态环境变化：update_environment函数在第10步时将某些区域设置为障碍物，模拟烟雾覆盖。

• 自定义行为：custom_behavior函数在计算最短路径时检查下一个位置是否为障碍物。如果是障碍物，人将随机移动。

• 运行仿真：run_simulation函数运行仿真的每一步，并在每一步调用自定义行为函数和动态环境变化函数。仿真会在所有人都疏散后停止。

案例三：多目标路径规划

背景

在某些仿真场景中，人群可能需要根据不同的目标进行路径规划。例如，模拟商场中的购物行为，人们可能需要访问多个商店。

原理

SimWalk提供了API来设置和更新人群的目标位置。通过这些API，开发人员可以动态地为每个人设置多个目标，并控制他们的路径选择。

实例

我们将模拟一个商场中的购物行为，其中每人都有一个购物清单，需要按顺序访问多个商店。

1. 导入必要的模块

首先，我们需要导入SimWalk提供的API模块。

# 导入SimWalk API模块importsimwalkassw

2. 初始化仿真环境

接下来，我们初始化仿真环境，包括设置商场的布局和人群的初始位置。

# 初始化仿真环境definitialize_simulation():# 创建仿真环境simulation=sw.Simulation()# 设置商场布局mall_layout=["#########","#S1#S2#E#","# # # #","#S3# # #","# # # #","# # # #","# # # #","# # # #","#########"]simulation.set_building_layout(mall_layout)# 设置人群初始位置initial_positions=[(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)]forpositionininitial_positions:simulation.add_person(position)returnsimulation

3. 定义购物清单

我们需要为每个人定义一个购物清单，包含他们需要访问的商店位置。

# 定义购物清单defdefine_shopping_list(person,stores):# 随机选择购物清单importrandom person.set_shopping_list(random.sample(stores,3))

4. 定义多目标路径规划行为

我们需要定义一个自定义行为函数，该函数将控制人群按顺序访问多个目标位置。

# 定义多目标路径规划行为defcustom_behavior(person,simulation):# 获取当前人的位置current_position=person.get_position()# 获取当前人的购物清单shopping_list=person.get_shopping_list()# 如果购物清单为空，移动到出口ifnotshopping_list:exit_position=simulation.get_exit_position()path=person.find_shortest_path(current_position,exit_position)ifpath:next_position=path[0]person.move_to(next_position)else:person.random_move()else:# 获取下一个目标位置target_position=shopping_list[0]# 计算到目标位置的最短路径path=person.find_shortest_path(current_position,target_position)# 沿路径移动ifpath:next_position=path[0]person.move_to(next_position)# 如果到达目标位置，从购物清单中移除该目标ifnext_position==target_position:person.remove_target(target_position)else:# 如果没有路径，随机移动person.random_move()

5. 运行仿真

最后，我们运行仿真，并在每一步调用自定义行为函数。

# 运行仿真defrun_simulation():simulation=initialize_simulation()# 设置商店位置stores=[(1,4),(3,2),(5,3)]# 为每个人定义购物清单forpersoninsimulation.get_people():define_shopping_list(person,stores)# 设置仿真步数max_steps=100forstepinrange(max_steps):# 更新每个人的自定义行为forpersoninsimulation.get_people():custom_behavior(person,simulation)# 打印当前仿真状态print(f"Step{step}:{simulation.get_people_positions()}")# 检查是否所有人都已疏散ifsimulation.all_people_evacuated():print("All people have evacuated.")break# 主函数if__name__=="__main__":run_simulation()

说明

• 初始化仿真环境：我们创建了一个简单的商场布局，并在其中放置了一些人。

• 定义购物清单：define_shopping_list函数为每个人随机选择一个购物清单，包含他们需要访问的商店位置。

• 多目标路径规划行为：custom_behavior函数在每一步检查当前人的购物清单，如果清单为空，他们将移动到出口。否则，他们将按顺序访问清单中的下一个目标位置。

• 运行仿真：run_simulation函数运行仿真的每一步，并在每一步调用自定义行为函数。仿真会在所有人都疏散后停止。

案例四：人群交互与冲突处理

背景

在人群仿真中，人群之间的交互和冲突处理是关键的部分。例如，模拟一个拥挤的火车站，人们需要在狭窄的通道中移动，可能会发生碰撞。

原理

SimWalk提供了API来检测和处理人群之间的冲突。通过这些API，开发人员可以在仿真过程中实时检测人群的碰撞，并采取相应的措施来解决冲突。

实例

我们将模拟一个拥挤的火车站，其中人们需要在狭窄的通道中移动，并处理可能的碰撞。

1. 导入必要的模块

首先，我们需要导入SimWalk提供的API模块。

# 导入SimWalk API模块importsimwalkassw

2. 初始化仿真环境

接下来，我们初始化仿真环境，包括设置火车站的布局和人群的初始位置。

# 初始化仿真环境definitialize_simulation():# 创建仿真环境simulation=sw.Simulation()# 设置火车站布局station_layout=["#########","# # E#","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","#########"]simulation.set_building_layout(station_layout)# 设置人群初始位置initial_positions=[(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)]forpositionininitial_positions:simulation.add_person(position)returnsimulation

3. 定义冲突处理行为

我们需要定义一个冲突处理函数，该函数将在检测到冲突时采取相应的措施。

# 定义冲突处理行为defhandle_conflict(person1,person2,simulation):# 获取当前人的位置position1=person1.get_position()position2=person2.get_position()# 如果两个人在同一位置，随机移动ifposition1==position2:person1.random_move()person2.random_move()

4. 定义自定义行为

我们需要定义一个自定义行为函数，该函数将控制人群的移动，并调用冲突处理函数。

# 定义自定义行为defcustom_behavior(person,simulation):# 获取当前人的位置current_position=person.get_position()# 获取出口的位置exit_position=simulation.get_exit_position()# 计算到出口的最短路径path=person.find_shortest_path(current_position,exit_position)# 沿路径移动ifpath:next_position=path[0]person.move_to(next_position)# 检测并处理冲突forother_personinsimulation.get_people():ifperson!=other_person:handle_conflict(person,other_person,simulation)else:# 如果没有路径，随机移动person.random_move()

5. 运行仿真

最后，我们运行仿真，并在每一步调用自定义行为函数。

# 运行仿真defrun_simulation():simulation=initialize_simulation()# 设置仿真步数max_steps=100forstepinrange(max_steps):# 更新每个人的自定义行为forpersoninsimulation.get_people():custom_behavior(person,simulation)# 打印当前仿真状态print(f"Step{step}:{simulation.get_people_positions()}")# 检查是否所有人都已疏散ifsimulation.all_people_evacuated():print("All people have evacuated.")break# 主函数if__name__=="__main__":run_simulation()

说明

• 初始化仿真环境：我们创建了一个简单的火车站布局，并在其中放置了更多的人，以模拟拥挤的场景。

• 冲突处理行为：handle_conflict函数在检测到两个人在同一位置时，让他们随机移动。

• 自定义行为：custom_behavior函数在每一步计算每个人的最短路径，并在移动后调用冲突处理函数来检测和处理冲突。

• 运行仿真：run_simulation函数运行仿真的每一步，并在每一步调用自定义行为函数。仿真会在所有人都疏散后停止。

案例五：基于群体的路径选择

背景

在某些仿真场景中，人群的行为可能受到群体的影响。例如，模拟一个音乐节，人们会根据周围人的行为选择路径。

原理

SimWalk提供了API来获取周围人群的信息。通过这些API，开发人员可以实现基于群体的行为路径选择算法，使人群更加真实地模拟。

实例

我们将模拟一个音乐节，其中人们会根据周围人的行为选择路径。

1. 导入必要的模块

首先，我们需要导入SimWalk提供的API模块。

# 导入SimWalk API模块importsimwalkassw ``#### 2. 初始化仿真环境接下来，我们初始化仿真环境，包括设置音乐节的布局和人群的初始位置。 ```python# 初始化仿真环境definitialize_simulation():# 创建仿真环境simulation=sw.Simulation()# 设置音乐节布局festival_layout=["#########","# # E#","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","# # #","#########"]simulation.set_building_layout(festival_layout)# 设置人群初始位置initial_positions=[(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)]forpositionininitial_positions:simulation.add_person(position)returnsimulation

3. 定义基于群体的路径选择行为

我们需要定义一个自定义行为函数，该函数将基于周围人的行为来选择路径。

# 定义基于群体的路径选择行为defcustom_behavior(person,simulation):# 获取当前人的位置current_position=person.get_position()# 获取出口的位置exit_position=simulation.get_exit_position()# 获取周围人的位置neighbors=simulation.get_neighbors(current_position)# 如果周围有人，跟随大多数人移动的方向ifneighbors:# 计算周围人的主要移动方向main_direction=person.calculate_main_direction(neighbors)# 沿主要方向移动next_position=(current_position[0]+main_direction[0],current_position[1]+main_direction[1])ifsimulation.is_valid_position(next_position):person.move_to(next_position)else:# 如果主要方向无效，计算最短路径path=person.find_shortest_path(current_position,exit_position)ifpath:next_position=path[0]person.move_to(next_position)else:# 如果没有路径，随机移动person.random_move()else:# 如果周围没有人，计算最短路径path=person.find_shortest_path(current_position,exit_position)ifpath:next_position=path[0]person.move_to(next_position)else:# 如果没有路径，随机移动person.random_move()

4. 运行仿真

最后，我们运行仿真，并在每一步调用自定义行为函数。

# 运行仿真defrun_simulation():simulation=initialize_simulation()# 设置仿真步数max_steps=100forstepinrange(max_steps):# 更新每个人的自定义行为forpersoninsimulation.get_people():custom_behavior(person,simulation)# 打印当前仿真状态print(f"Step{step}:{simulation.get_people_positions()}")# 检查是否所有人都已疏散ifsimulation.all_people_evacuated():print("All people have evacuated.")break# 主函数if__name__=="__main__":run_simulation()

说明

• 初始化仿真环境：我们创建了一个简单的音乐节布局，并在其中放置了一些人。set_building_layout方法用于设置建筑物的布局，add_person方法用于添加人。

• 基于群体的路径选择行为：custom_behavior函数通过获取周围人的位置来计算主要移动方向。如果周围有人，人将跟随大多数人的方向移动。如果没有主要方向或方向无效，将计算到出口的最短路径并移动。如果没有路径，人将随机移动。

• 运行仿真：run_simulation函数运行仿真的每一步，并在每一步调用自定义行为函数。仿真会在所有人都疏散后停止。

总结

通过以上五个案例，我们展示了如何在SimWalk中进行二次开发，从简单的脚本编写到复杂的自定义模块开发。每个案例都包含详细的原理说明和具体的代码示例，帮助您更好地理解和掌握SimWalk的开发技术。这些案例可以作为您实际项目中的参考，帮助您实现更复杂和真实的人群仿真场景。希望这些内容对您有所帮助，如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系SimWalk的开发团队。