news 2025/12/19 19:30:26

介观交通流仿真软件:DynusT_(10).行人与非机动车建模

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张小明

前端开发工程师

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介观交通流仿真软件:DynusT_(10).行人与非机动车建模

行人与非机动车建模

在交通流仿真软件中,行人与非机动车的建模是介观仿真中的一个重要组成部分。这不仅因为它们在城市交通中的重要性,还因为它们的行为模式和车辆不同,需要特殊的建模方法。本节将详细介绍如何在DynusT中建模行人和非机动车,包括它们的仿真参数、行为模型以及与车辆的交互。

1. 行人建模

1.1 行人行为模型

行人行为模型主要描述行人在交通环境中的运动和决策过程。DynusT中常用的行人行为模型包括:

  • 随机行走模型:假设行人在每个时间步长内随机选择移动方向和速度。

  • 目标导向模型:行人根据目标位置进行有目的的行走,考虑路径选择和避障行为。

  • 社会力模型:行人受到周围环境和其他行人的影响,通过“社会力”来决定其运动方向和速度。

1.2 行人仿真参数

在DynusT中,行人仿真参数包括但不限于以下内容:

  • 行走速度:行人的平均行走速度,通常以米/秒为单位。

  • 反应时间:行人对环境变化的反应时间,通常以秒为单位。

  • 舒适距离:行人与其他人或障碍物之间的最小舒适距离,通常以米为单位。

  • 避障策略:行人如何避开障碍物,常见的策略包括绕行、停止等。

1.2.1 行走速度

行走速度是行人建模中最基本的参数之一。DynusT允许用户自定义行人的平均行走速度。例如,可以设置行人的平均行走速度为1.5米/秒。

# 设置行人的平均行走速度defset_pedestrian_speed(speed:float):""" 设置行人的平均行走速度 参数: speed (float): 行人的平均行走速度,单位为米/秒 示例: set_pedestrian_speed(1.5) """# 调用DynusT API设置行走速度dynust_api.set_pedestrian_parameter('walking_speed',speed)
1.2.2 反应时间

反应时间是指行人在遇到交通环境变化时,作出反应所需的时间。DynusT中可以通过调整反应时间来模拟不同类型的行人,例如老年人的反应时间可能较长。

# 设置行人的反应时间defset_pedestrian_reaction_time(reaction_time:float):""" 设置行人的反应时间 参数: reaction_time (float): 行人的反应时间,单位为秒 示例: set_pedestrian_reaction_time(1.0) """# 调用DynusT API设置反应时间dynust_api.set_pedestrian_parameter('reaction_time',reaction_time)
1.2.3 舒适距离

舒适距离是指行人与其他人或障碍物之间保持的最小安全距离。DynusT中可以通过设置舒适距离来模拟行人之间的互动。

# 设置行人的舒适距离defset_pedestrian_comfort_distance(distance:float):""" 设置行人的舒适距离 参数: distance (float): 行人的舒适距离,单位为米 示例: set_pedestrian_comfort_distance(0.5) """# 调用DynusT API设置舒适距离dynust_api.set_pedestrian_parameter('comfort_distance',distance)
1.2.4 避障策略

避障策略是指行人在遇到障碍物时采取的行动。DynusT中提供了多种避障策略,例如绕行、停止等。

# 设置行人的避障策略defset_pedestrian_avoidance_strategy(strategy:str):""" 设置行人的避障策略 参数: strategy (str): 避障策略,可选值为 'detour', 'stop' 示例: set_pedestrian_avoidance_strategy('detour') """# 调用DynusT API设置避障策略dynust_api.set_pedestrian_parameter('avoidance_strategy',strategy)
1.3 行人路径选择

行人路径选择是行人建模中的另一个重要方面。DynusT中可以通过以下方法来模拟行人路径选择:

  • 最短路径:行人选择从起点到终点的最短路径。

  • 最安全路径:行人选择从起点到终点的最安全路径,考虑行人安全因素。

  • 最便捷路径:行人选择从起点到终点的最便捷路径,考虑行人步行舒适度。

1.3.1 最短路径

最短路径是最常用的路径选择方法之一。DynusT中可以通过网络拓扑和权重来计算最短路径。

# 计算行人的最短路径defcalculate_shortest_path(start_node:int,end_node:int):""" 计算行人的最短路径 参数: start_node (int): 起点节点ID end_node (int): 终点节点ID 返回: list: 路径节点列表 示例: shortest_path = calculate_shortest_path(1, 10) print(shortest_path) """# 调用DynusT API计算最短路径path=dynust_api.calculate_path('shortest',start_node,end_node)returnpath
1.3.2 最安全路径

最安全路径考虑了行人的安全因素,例如避开车流密集区域。DynusT中可以通过设置路径权重来实现这一点。

# 计算行人的最安全路径defcalculate_safest_path(start_node:int,end_node:int):""" 计算行人的最安全路径 参数: start_node (int): 起点节点ID end_node (int): 终点节点ID 返回: list: 路径节点列表 示例: safest_path = calculate_safest_path(1, 10) print(safest_path) """# 调用DynusT API计算最安全路径path=dynust_api.calculate_path('safest',start_node,end_node)returnpath
1.3.3 最便捷路径

最便捷路径考虑了行人的步行舒适度,例如选择较少转弯的路径。DynusT中可以通过设置路径权重来实现这一点。

# 计算行人的最便捷路径defcalculate_most_convenient_path(start_node:int,end_node:int):""" 计算行人的最便捷路径 参数: start_node (int): 起点节点ID end_node (int): 终点节点ID 返回: list: 路径节点列表 示例: most_convenient_path = calculate_most_convenient_path(1, 10) print(most_convenient_path) """# 调用DynusT API计算最便捷路径path=dynust_api.calculate_path('most_convenient',start_node,end_node)returnpath
1.4 行人与车辆的交互

行人与车辆的交互是交通仿真中的一个重要环节。DynusT中可以通过以下方法来模拟行人与车辆的交互:

  • 避让行为:行人如何避让车辆,例如在人行横道上等待车辆通过。

  • 冲突检测:检测行人与车辆之间的潜在冲突,例如行人突然横穿马路。

1.4.1 避让行为

避让行为是指行人在遇到车辆时采取的行动。DynusT中可以通过设置避让参数来模拟这一行为。

# 设置行人的避让行为参数defset_pedestrian_yielding_parameters(yielding_distance:float,yielding_time:float):""" 设置行人的避让行为参数 参数: yielding_distance (float): 避让距离,单位为米 yielding_time (float): 避让时间,单位为秒 示例: set_pedestrian_yielding_parameters(2.0, 3.0) """# 调用DynusT API设置避让行为参数dynust_api.set_pedestrian_parameter('yielding_distance',yielding_distance)dynust_api.set_pedestrian_parameter('yielding_time',yielding_time)
1.4.2 冲突检测

冲突检测是指在仿真过程中检查行人与车辆之间的潜在冲突。DynusT中可以通过调用冲突检测API来实现这一点。

# 检测行人与车辆之间的冲突defdetect_conflicts(pedestrian_id:int,vehicle_id:int,time_step:int):""" 检测行人与车辆之间的冲突 参数: pedestrian_id (int): 行人ID vehicle_id (int): 车辆ID time_step (int): 当前时间步长 返回: bool: 是否存在冲突 示例: conflict = detect_conflicts(1, 100, 10) if conflict: print("行人与车辆存在冲突") else: print("行人与车辆无冲突") """# 调用DynusT API检测冲突conflict=dynust_api.detect_conflict(pedestrian_id,vehicle_id,time_step)returnconflict

2. 非机动车建模

2.1 非机动车行为模型

非机动车行为模型主要描述非机动车在交通环境中的运动和决策过程。DynusT中常用的非机动车行为模型包括:

  • 随机行驶模型:假设非机动车在每个时间步长内随机选择行驶方向和速度。

  • 目标导向模型:非机动车根据目标位置进行有目的的行驶,考虑路径选择和避障行为。

  • 跟随模型:非机动车跟随前车行驶,考虑车距和速度变化。

2.2 非机动车仿真参数

在DynusT中,非机动车仿真参数包括但不限于以下内容:

  • 行驶速度:非机动车的平均行驶速度,通常以米/秒为单位。

  • 反应时间:非机动车对环境变化的反应时间,通常以秒为单位。

  • 舒适距离:非机动车与其他人或障碍物之间的最小舒适距离,通常以米为单位。

  • 避障策略:非机动车如何避开障碍物,常见的策略包括绕行、停止等。

2.2.1 行驶速度

行驶速度是非机动车建模中最基本的参数之一。DynusT允许用户自定义非机动车的平均行驶速度。例如,可以设置非机动车的平均行驶速度为5米/秒。

# 设置非机动车的行驶速度defset_nonmotorized_speed(speed:float):""" 设置非机动车的行驶速度 参数: speed (float): 非机动车的行驶速度,单位为米/秒 示例: set_nonmotorized_speed(5.0) """# 调用DynusT API设置行驶速度dynust_api.set_nonmotorized_parameter('speed',speed)
2.2.2 反应时间

反应时间是指非机动车在遇到交通环境变化时,作出反应所需的时间。DynusT中可以通过调整反应时间来模拟不同类型的非机动车。

# 设置非机动车的反应时间defset_nonmotorized_reaction_time(reaction_time:float):""" 设置非机动车的反应时间 参数: reaction_time (float): 非机动车的反应时间,单位为秒 示例: set_nonmotorized_reaction_time(1.5) """# 调用DynusT API设置反应时间dynust_api.set_nonmotorized_parameter('reaction_time',reaction_time)
2.2.3 舒适距离

舒适距离是指非机动车与其他人或障碍物之间保持的最小安全距离。DynusT中可以通过设置舒适距离来模拟非机动车之间的互动。

# 设置非机动车的舒适距离defset_nonmotorized_comfort_distance(distance:float):""" 设置非机动车的舒适距离 参数: distance (float): 非机动车的舒适距离,单位为米 示例: set_nonmotorized_comfort_distance(1.0) """# 调用DynusT API设置舒适距离dynust_api.set_nonmotorized_parameter('comfort_distance',distance)
2.2.4 避障策略

避障策略是指非机动车在遇到障碍物时采取的行动。DynusT中提供了多种避障策略,例如绕行、停止等。

# 设置非机动车的避障策略defset_nonmotorized_avoidance_strategy(strategy:str):""" 设置非机动车的避障策略 参数: strategy (str): 避障策略,可选值为 'detour', 'stop' 示例: set_nonmotorized_avoidance_strategy('detour') """# 调用DynusT API设置避障策略dynust_api.set_nonmotorized_parameter('avoidance_strategy',strategy)
2.3 非机动车路径选择

非机动车路径选择是非机动车建模中的一个重要方面。DynusT中可以通过以下方法来模拟非机动车路径选择:

  • 最短路径:非机动车选择从起点到终点的最短路径。

  • 最安全路径:非机动车选择从起点到终点的最安全路径,考虑非机动车安全因素。

  • 最便捷路径:非机动车选择从起点到终点的最便捷路径,考虑非机动车行驶舒适度。

2.3.1 最短路径

最短路径是最常用的路径选择方法之一。DynusT中可以通过网络拓扑和权重来计算最短路径。

# 计算非机动车的最短路径defcalculate_nonmotorized_shortest_path(start_node:int,end_node:int):""" 计算非机动车的最短路径 参数: start_node (int): 起点节点ID end_node (int): 终点节点ID 返回: list: 路径节点列表 示例: shortest_path = calculate_nonmotorized_shortest_path(1, 10) print(shortest_path) """# 调用DynusT API计算最短路径path=dynust_api.calculate_path('shortest',start_node,end_node,'nonmotorized')returnpath
2.3.2 最安全路径

最安全路径考虑了非机动车的安全因素,例如避开车流密集区域。DynusT中可以通过设置路径权重来实现这一点。

# 计算非机动车的最安全路径defcalculate_nonmotorized_safest_path(start_node:int,end_node:int):""" 计算非机动车的最安全路径 参数: start_node (int): 起点节点ID end_node (int): 终点节点ID 返回: list: 路径节点列表 示例: safest_path = calculate_nonmotorized_safest_path(1, 10) print(safest_path) """# 调用DynusT API计算最安全路径path=dynust_api.calculate_path('safest',start_node,end_node,'nonmotorized')returnpath
2.3.3 最便捷路径

最便捷路径考虑了非机动车的行驶舒适度,例如选择较少转弯的路径。DynusT中可以通过设置路径权重来实现这一点。

# 计算非机动车的最便捷路径defcalculate_nonmotorized_most_convenient_path(start_node:int,end_node:int):""" 计算非机动车的最便捷路径 参数: start_node (int): 起点节点ID end_node (int): 终点节点ID 返回: list: 路径节点列表 示例: most_convenient_path = calculate_nonmotorized_most_convenient_path(1, 10) print(most_convenient_path) """# 调用DynusT API计算最便捷路径path=dynust_api.calculate_path('most_convenient',start_node,end_node,'nonmotorized')returnpath
2.4 非机动车与车辆的交互

非机动车与车辆的交互是交通仿真中的一个重要环节。DynusT中可以通过以下方法来模拟非机动车与车辆的交互:

  • 避让行为:非机动车如何避让车辆,例如在非机动车道上等待车辆通过。

  • 冲突检测:检测非机动车与车辆之间的潜在冲突,例如非机动车突然横穿马路。

2.4.1 避让行为

避让行为是指非机动车在遇到车辆时采取的行动。DynusT中可以通过设置避让参数来模拟这一行为。

# 设置非机动车的避让行为参数defset_nonmotorized_yielding_parameters(yielding_distance:float,yielding_time:float):""" 设置非机动车的避让行为参数 参数: yielding_distance (float): 避让距离,单位为米 yielding_time (float): 避让时间,单位为秒 示例: set_nonmotorized_yielding_parameters(3.0, 2.0) """# 调用DynusT API设置避让行为参数dynust_api.set_nonmotorized_parameter('yielding_distance',yielding_distance)dynust_api.set_nonmotorized_parameter('yielding_time',yielding_time)

2.4.2 冲突检测

冲突检测是指在仿真过程中检查非机动车与车辆之间的潜在冲突。DynusT中可以通过调用冲突检测API来实现这一点。冲突检测可以确保仿真过程中的安全性和现实性,避免非机动车与车辆之间的危险碰撞。

# 检测非机动车与车辆之间的冲突defdetect_nonmotorized_vehicle_conflicts(nonmotorized_id:int,vehicle_id:int,time_step:int):""" 检测非机动车与车辆之间的冲突 参数: nonmotorized_id (int): 非机动车ID vehicle_id (int): 车辆ID time_step (int): 当前时间步长 返回: bool: 是否存在冲突 示例: conflict = detect_nonmotorized_vehicle_conflicts(1, 100, 10) if conflict: print("非机动车与车辆存在冲突") else: print("非机动车与车辆无冲突") """# 调用DynusT API检测冲突conflict=dynust_api.detect_conflict(nonmotorized_id,vehicle_id,time_step,'nonmotorized')returnconflict

3. 行人与非机动车的综合建模

在交通流仿真中,行人和非机动车的行为不仅受到自身参数的影响,还受到周围环境和其他交通参与者的影响。因此,综合建模是确保仿真准确性和现实性的关键步骤。本节将介绍如何在DynusT中综合建模行人与非机动车的行为。

3.1 环境影响

环境影响是指行人和非机动车在交通环境中受到的各种因素的影响,包括但不限于:

  • 交通密度:道路上的车辆密度会影响行人的行走速度和避障策略。

  • 交通信号:交通信号灯会影响行人的过街行为和非机动车的行驶决策。

  • 行人设施:如人行横道、天桥等设施会影响行人的路径选择。

3.1.1 交通密度

交通密度是指单位长度道路上的车辆数量。DynusT中可以通过设置交通密度来模拟不同的交通环境。

# 设置交通密度defset_traffic_density(density:float):""" 设置交通密度 参数: density (float): 交通密度,单位为车辆/米 示例: set_traffic_density(0.1) """# 调用DynusT API设置交通密度dynust_api.set_environment_parameter('traffic_density',density)
3.1.2 交通信号

交通信号灯是交通环境中重要的控制因素。DynusT中可以通过设置交通信号灯的参数来模拟不同的交通信号控制策略。

# 设置交通信号参数defset_traffic_signal_parameters(signal_id:int,green_duration:int,red_duration:int):""" 设置交通信号参数 参数: signal_id (int): 信号灯ID green_duration (int): 绿灯持续时间,单位为秒 red_duration (int): 红灯持续时间,单位为秒 示例: set_traffic_signal_parameters(1, 30, 60) """# 调用DynusT API设置交通信号参数dynust_api.set_signal_parameter(signal_id,green_duration,red_duration)
3.1.3 行人设施

行人设施包括人行横道、天桥等,这些设施对行人的路径选择有重要影响。DynusT中可以通过设置行人设施的位置和属性来模拟这些影响。

# 设置行人设施参数defset_pedestrian_facility_parameters(facility_id:int,facility_type:str,location:tuple):""" 设置行人设施参数 参数: facility_id (int): 设施ID facility_type (str): 设施类型,可选值为 'crosswalk', 'overpass' location (tuple): 设施的位置,格式为 (x, y) 示例: set_pedestrian_facility_parameters(1, 'crosswalk', (100, 200)) """# 调用DynusT API设置行人设施参数dynust_api.set_pedestrian_facility(facility_id,facility_type,location)
3.2 行人与非机动车的交互

行人与非机动车之间的交互也是交通仿真中的一个重要方面。DynusT中可以通过以下方法来模拟这种交互:

  • 避让行为:行人和非机动车如何相互避让,例如在共享道路上。

  • 冲突检测:检测行人与非机动车之间的潜在冲突,例如在人行横道上。

3.2.1 避让行为

避让行为是指行人和非机动车在遇到对方时采取的行动。DynusT中可以通过设置避让参数来模拟这一行为。

# 设置行人与非机动车的避让行为参数defset_pedestrian_nonmotorized_yielding_parameters(yielding_distance:float,yielding_time:float):""" 设置行人与非机动车的避让行为参数 参数: yielding_distance (float): 避让距离,单位为米 yielding_time (float): 避让时间,单位为秒 示例: set_pedestrian_nonmotorized_yielding_parameters(1.5, 2.0) """# 调用DynusT API设置避让行为参数dynust_api.set_pedestrian_nonmotorized_parameter('yielding_distance',yielding_distance)dynust_api.set_pedestrian_nonmotorized_parameter('yielding_time',yielding_time)
3.2.2 冲突检测

冲突检测是指在仿真过程中检查行人与非机动车之间的潜在冲突。DynusT中可以通过调用冲突检测API来实现这一点。

# 检测行人与非机动车之间的冲突defdetect_pedestrian_nonmotorized_conflicts(pedestrian_id:int,nonmotorized_id:int,time_step:int):""" 检测行人与非机动车之间的冲突 参数: pedestrian_id (int): 行人ID nonmotorized_id (int): 非机动车ID time_step (int): 当前时间步长 返回: bool: 是否存在冲突 示例: conflict = detect_pedestrian_nonmotorized_conflicts(1, 10, 10) if conflict: print("行人与非机动车存在冲突") else: print("行人与非机动车无冲突") """# 调用DynusT API检测冲突conflict=dynust_api.detect_conflict(pedestrian_id,nonmotorized_id,time_step,'pedestrian_nonmotorized')returnconflict

4. 案例分析

为了更好地理解如何在DynusT中建模行人与非机动车的行为,本节将通过一个具体的案例来说明。假设我们需要在一个城市交通仿真中模拟行人和非机动车的行为,包括路径选择、避让行为和冲突检测。

4.1 场景描述

假设我们有一个简单的城市交通网络,包括多个节点和边。网络中有行人和非机动车,需要从起点到终点进行仿真。我们将设置行人的行走速度、反应时间和舒适距离,以及非机动车的行驶速度、反应时间和舒适距离。同时,我们将设置交通信号和行人设施,以模拟更真实的交通环境。

4.2 仿真设置

首先,我们设置行人的基本参数:

# 设置行人的基本参数set_pedestrian_speed(1.5)# 行人的平均行走速度为1.5米/秒set_pedestrian_reaction_time(1.0)# 行人的反应时间为1.0秒set_pedestrian_comfort_distance(0.5)# 行人的舒适距离为0.5米set_pedestrian_avoidance_strategy('detour')# 行人的避障策略为绕行

接下来,我们设置非机动车的基本参数:

# 设置非机动车的基本参数set_nonmotorized_speed(5.0)# 非机动车的平均行驶速度为5.0米/秒set_nonmotorized_reaction_time(1.5)# 非机动车的反应时间为1.5秒set_nonmotorized_comfort_distance(1.0)# 非机动车的舒适距离为1.0米set_nonmotorized_avoidance_strategy('detour')# 非机动车的避障策略为绕行

然后,我们设置交通信号和行人设施:

# 设置交通信号set_traffic_signal_parameters(1,30,60)# 信号灯1,绿灯持续30秒,红灯持续60秒set_traffic_signal_parameters(2,45,45)# 信号灯2,绿灯持续45秒,红灯持续45秒# 设置行人设施set_pedestrian_facility_parameters(1,'crosswalk',(100,200))# 人行横道1,位置为 (100, 200)set_pedestrian_facility_parameters(2,'overpass',(300,400))# 天桥2,位置为 (300, 400)
4.3 仿真过程

在仿真过程中,我们需要计算行人和非机动车的路径,并检测它们之间的冲突和避让行为。

# 计算行人的路径pedestrian_start_node=1pedestrian_end_node=10pedestrian_path=calculate_shortest_path(pedestrian_start_node,pedestrian_end_node)print(f"行人路径:{pedestrian_path}")# 计算非机动车的路径nonmotorized_start_node=1nonmotorized_end_node=10nonmotorized_path=calculate_nonmotorized_shortest_path(nonmotorized_start_node,nonmotorized_end_node)print(f"非机动车路径:{nonmotorized_path}")# 检测行人与非机动车之间的冲突time_step=10conflict=detect_pedestrian_nonmotorized_conflicts(1,10,time_step)ifconflict:print("行人与非机动车存在冲突")else:print("行人与非机动车无冲突")# 检测非机动车与车辆之间的冲突vehicle_id=100nonmotorized_vehicle_conflict=detect_nonmotorized_vehicle_conflicts(1,vehicle_id,time_step)ifnonmotorized_vehicle_conflict:print("非机动车与车辆存在冲突")else:print("非机动车与车辆无冲突")

5. 结论

在DynusT中建模行人和非机动车的行为是介观交通仿真中的一个重要环节。通过设置行走速度、反应时间、舒适距离和避障策略等参数,可以模拟行人和非机动车在交通环境中的各种行为。同时,路径选择和冲突检测等方法可以确保仿真过程的准确性和现实性。综合建模行人与非机动车的行为,考虑环境影响和其他交通参与者,可以进一步提高仿真结果的可信度和实用性。

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