CityFlow交通流模拟终极指南：10分钟快速上手完整教程

CityFlow交通流模拟终极指南：10分钟快速上手完整教程

【免费下载链接】CityFlow A Multi-Agent Reinforcement Learning Environment for Large Scale City Traffic Scenario 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CityFlow

CityFlow是一个开源的大规模城市交通流模拟平台，专为多智能体强化学习设计。本指南将带您快速掌握这个强大的交通流模拟工具，从安装配置到实战应用，一站式解决所有疑问。

项目核心亮点

CityFlow凭借其高性能引擎src/engine/提供城市级交通仿真能力，相比传统工具速度提升显著。支持灵活的道路网络定义和车辆行为建模，为研究人员提供最详细的交通演化细节。

快速安装与配置教程

首先克隆项目仓库：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CityFlow。安装依赖后，核心配置位于examples/config.json，这里定义了仿真间隔、随机种子和文件路径等基础参数。

图：CityFlow核心配置文件结构展示

核心功能深度解析

道路网络配置examples/roadnet.json定义了交叉口、车道和连接关系，而车流配置文件examples/flow.json则详细描述了车辆属性、路线和生成间隔。这些JSON文件的灵活组合让您可以模拟各种复杂交通场景。

实战案例：网格路网仿真

通过工具目录中的generator/脚本，您可以快速生成网格状路网。结合前端可视化界面frontend/，实时监控车辆运行状态和交通流量变化，为您的交通优化研究提供直观数据支持。

常见问题解答

Q: 仿真速度慢怎么办？ A: 调整config.json中的interval参数，或使用多线程优化

Q: 如何自定义车辆行为？ A: 修改flow.json中的vehicle属性和路由规则

Q: 数据输出格式？ A: 支持JSON和文本格式，可在配置中指定保存路径

CityFlow为城市交通研究和智能交通系统开发提供了强大基础，无论是学术研究还是工业应用，都能找到合适的解决方案。

【免费下载链接】CityFlow A Multi-Agent Reinforcement Learning Environment for Large Scale City Traffic Scenario 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CityFlow