学习需求 matsim扩展包中DRT动态线路的场景是，给定一些车辆、一些订单，进行车辆和订单的匹配，类似滴滴的拼车功能 学习笔记 车辆和订单匹配的源码 输入参数：未规划的订单请求 public void scheduleUnplannedRequests(Collection<DrtRequest> unplannedRequests) {//当前模拟的时间戳double now = t

学习需求 在用matsim实现交通流模拟drt场景时，遇到这样一个问题：车辆接送完乘客后，在没有新的订单之前，车辆一直停在最后一个停靠点上，这样车辆的利用率会较低，想实现一个送完最后一个乘客后，车辆能回到某个点上，在回到某个点的过程中响应新的订单？ 调研目的 学习matsim在drt场景中是如何实现车辆的调度、任务的添加、更新以及调度状态的更新的？ 调研笔记 1、车辆调度初始化 //

以下为matsim中的扩展功能： MATSim是一个开源的交通模拟软件，它提供了一系列的扩展（contribs），这些扩展由社区成员维护，并且可以增强MATSim的功能。以下是MATSim目前可用的一些扩展列表，以及它们简短的描述： Accessibility: 用于在政策评估中测量可访问性。 Analysis: 收集MATSim分析工具。 Application: 构建MATSim场景，包括准

学习需求 在利用matsim实现交通模拟时，需要把模拟的乘客出行数据替换成自己的，如何进行替换呢？ 带着这个问题，调研学习matsim，实现population.xml的生成 调研笔记 幸运的发现matsim中实现了很多的writer工具类，population的生成就需要用到PopulationWriter这个工具类。 population.xml示例代码： <population><!--

Matsim是德国某高校团队开发的一款基于多代理（Multi-Agent）的交通流仿真平台，它凭借着独特的智能的算法、优秀的算法结构、开源平台的巨大优势，展现出一款正在蓬勃发展的，拥有强大仿真能力和酷炫的可视化水平强大仿真工具。它可以对真实的城市进行大规模的交通流仿真，仿真涵盖私家车、出租车、公共交通、等等；配合一起使用的Via软件则提供可视化的方案，将仿真结果精美地展现出来。由于Matisim的

1.1 开端 MATSim 项目汇集了交通流、大规模计算、选择建模和 CAS（复杂自适应系统）方面的专业知识： • 交通的微观建模：MATSim 对产生的交通流及其产生的拥堵进行整体微观模拟。 • 需求/代理建模的微观行为建模：MATSim 通过跟踪每日日程安排和综合旅行者的决策，使用微观描述的需求。回想起来，这可以称为“基于代理”。 • 计算物理：MATSim 使用 107 个或更多“粒