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该项目旨在打造一个交通仿真软件vissim的gym训练环境,将vissim的仿真操作封装为gym环境的5个api接口,包括reset、render、step、close、seed,基于此项目可以直接使用gym风格的强化学习算法控制交叉口信号灯,无需关注底层仿真交互细节,项目已经具备基本功能,欢迎各位有志之士加入项目
软件架构说明
因本项目调用了vissim仿真软件,因此只能运行在windows操作系统上
vistraci文件夹是vissim的gym环境封装,首先通过 pip install gym
命令安装gym工具包
然后复制整个vistraci文件夹到 xx/Lib/site-packages/gym/envs
下
最后在 xx/Lib/site-packages/gym/envs/__init__.py
文件中注册vissim环境
注册方式为:在该_init_.py文件最后加入以下代码
register(
id='Vissim-v0',
entry_point='gym.envs.vistraci:VissimEnv0',
max_episode_steps=10**4,
reward_threshold=100.0,
)
RunAsDate文件夹下是启动vissim软件的相关文件,根据该文件夹下的使用方法.txt
修改run vissim.bat文件,然后双击运行run vissim.bat即可启动visism
demo_random文件夹下存放一个随机选择配时动作的vissim仿真示例
demo_dqn文件夹下存放一个根据DQN算法选择配时动作的vissim仿真示例
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