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项目简介
本项目是基于Python和强化学习构建的车联网数据链路中继选择系统。借助强化学习算法，对车联网中车辆的路径及通信链路选择进行优化，从而提升网络的性能与稳定性。项目结合SUMO仿真工具，模拟车辆在城市环境下的动态行为，具备车辆交互环境模拟、数据包处理等多种功能模块。
项目的主要特性和功能
- 车辆交互环境模拟：
car模块模拟车辆在十字路口的交互，更新位置、速度和方向。 - 数据包处理：
packet模块模拟车辆通信环境，实现数据包收发与通信链路选择。 - 周边车辆扫描：
near模块计算车辆相对距离和时间，预测碰撞风险。 - SUMO仿真：
sumo模块利用SUMO实时仿真车辆在城市环境的动态行为。 - 数据实时仿真：
data_run1和data_run2模块分别处理实时仿真数据和读取数据演示。 - GPS路由系统：
GPSR模块实现传统GPSR算法计算车辆路径。 - 链接分析：
Link_analysis模块分析车辆连接状态，计算平均中继链路时间和节点因子。 - 强化学习算法：
net模块实现基于Q学习的路径寻找算法，学习车辆最佳路径。
安装使用步骤
- 环境准备：安装Python环境，确保SUMO、Excel库等依赖项正确安装。
- 数据准备：准备XML格式的车辆状态数据文件和Excel文件。
- 运行模拟：运行
sumo.py脚本，通过命令行参数选择SUMO的命令行版本或GUI版本进行模拟。 - 数据分析和结果查看：运行
data_run2.py读取XML数据演示，用Link_analysis.py分析车辆连接状态并输出结果。 - 优化和测试：使用
net.py中的强化学习算法寻找路径，用GPSR.py中的GPS路由算法计算路径。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】