从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵
从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵
SUMO的功能是很强大，不过可视化和后期期望结果的多样性似乎就不太如人意了。
本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。这一矩阵在优化中有着很重要的地位。
1.首先来看一下dump文件
在仿真配置文件中的output部分加入下面这样的语句，就会生成dump文件
<output>
<netstate-dump value="<FILE>" />
</output>其中FILE是你希望的文件名。
文件里面是这样的，具体是什么我们等会儿转换成csv导入python之后再看。
<netstate>
<timestep time="<TIME_STEP>">
<edge id="<EDGE_ID>">
<lane id="<LANE_ID>">
<vehicle id="<VEHICLE_ID>" pos="<VEH_POSITION>" speed="<VEH_SPEED>"/>
... more vehicles if any on this lane ...
</lane>
... more lanes if the edge possesses more ...
</edge>
... more edges ....
</timestep>
... the next timestep ...
</netstate>2.dump文件转csv
dump文件是xml格式的，其实也可以用BeautifulSoup和python联合来处理，但是，这样比较繁琐，至少在程序上是这样的。况且，sumo自带的tools里面有xml2csv的程序，可以好好利用一下。
在sumo，tools文件夹下面的xml子文件夹，里面有一个xml2csv.py的python程序，可以在命令行中运行它。
就像这样就可以了。
如果dump文件比较大，需要等等待一些时间。特别注意，dump.xml需要和python文件同文件夹下。
3.python处理
获取csv，那么之后的处理就方便多了。我们可以轻易的把csv文件导入到python，利用python强大的pandas和numpy模块处理。
导入之后，查看一下，发现dump中含有的信息还是很多的，比如仿真时间、edge编号，lane编号、车辆编号等等，下图只是截取了部分。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('E:/dump.csv',sep = ';')
dataFrame = pd.DataFrame(data)
dataNtNd= dataFrame[['lane_id','vehicle_id']]
dataNtNd = dataClearNt.dropna()
dataClearNt = dataNtNd.drop_duplicates()
dataNtNdSort = dataNtNd.sort(columns='vehicle_id')
dataNtNdSort.to_csv('E:/lc.csv')
lane = dataNtNdSort['lane_id']
lane=lane.drop_duplicates()
lane.to_csv('E:/lane.csv')上面的python代码，从dump文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。最后，生成lc.csv文件用于计算队列转移矩阵的值，lane.csv文件用于形成矩阵的行列坐标。。当然啦，这里我们只是生成了两个csv文件，而没有直接生成矩阵。原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。
4.excelVBA生成矩阵
把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。
位置正确之后，我们就可以利用excel的VBA自动实现了。
VBA代码如下。
Private Sub Workbook_Activate()
'Dim Dic, Arr 'define the Dic for get the matrix asix,and Arr to process the Dic
Dim cnt As Long 'the counter for the probability calucatino
Dim i As Long, r As Long 'i is the counter for get the matrix axis
Dim cntSum 'the sum of the amount of the turn-line
'generate the matrix
For i = 2 To 109
For j = 2 To 109
Cells(i, 7 + j) = ""
Next j
Next i
'clear the matrix content
For i = 2 To 109
Cells(1, 7 + i) = Cells(i, 8)
Next i
'calculate the probability
For cnt = 2 To r 'calaulate the amount of the avaliable line change
If Cells(cnt, 2) = Cells(cnt + 1, 2) Then 'the same vehicle
cntSum = cntSum + 1
End If
Next cnt
For cnt = 2 To r 'fill the matrix
If Cells(cnt, 2) = Cells(cnt + 1, 2) Then
'MsgBox r
Set f = Rows(1).Find(Cells(cnt, 1))
Set c = Columns(8).Find(Cells(cnt + 1, 1))
If Cells(c.Row, f.Column) = "" Then
Cells(c.Row, f.Column) = 1 / cntSum
Else
Cells(c.Row, f.Column) = Cells(c.Row, f.Column).Value + 1 / cntSum
End If
End If
Next cnt
End Sub最后就是一个这样子的转移矩阵