首页
/ SUMO仿真工具中duaIterate.py输出路径问题解析

SUMO仿真工具中duaIterate.py输出路径问题解析

2025-06-29 01:42:40作者:沈韬淼Beryl

在使用SUMO交通仿真工具时,duaIterate.py是一个常用的脚本工具,用于执行双重迭代算法来优化交通分配。然而,许多用户在实际使用过程中会遇到输出文件路径不明确的问题,导致无法快速找到生成的路线文件。

问题现象

当用户运行duaIterate.py脚本时,虽然程序执行过程没有报错,但完成运行后却找不到预期的输出文件。特别是在Windows环境下,用户经常会困惑于输出文件的存放位置。

原因分析

duaIterate.py脚本的输出行为遵循以下原则:

  1. 工作目录决定输出位置:脚本默认将所有输出文件保存在当前工作目录下,而非脚本所在目录。这是Python程序的常见行为模式。

  2. 迭代子文件夹结构:脚本会为每次迭代创建编号子文件夹(如0,1,2等),并将对应迭代的路线文件保存在这些子文件夹中。

  3. 路径敏感性:如果用户从不同目录执行脚本,输出文件会出现在执行命令时的当前目录下,而非脚本所在目录。

解决方案

针对上述问题,推荐以下最佳实践:

  1. 明确工作目录
cd /path/to/your/case/folder
python /path/to/duaIterate.py [参数]
  1. 检查输出位置
  • 首先确认执行命令时的当前工作目录
  • 在该目录下查找以数字命名的子文件夹
  • 检查这些子文件夹中的.route.xml文件
  1. 日志文件检查: 当遇到问题时,可以查看以下日志文件获取线索:
  • stdout.log:标准输出日志
  • dua.log:专用日志文件

高级技巧

对于需要更精细控制输出位置的高级用户,可以考虑:

  1. 使用--output-prefix参数指定输出前缀
  2. 在脚本中修改默认输出路径设置
  3. 使用绝对路径而非相对路径来避免混淆

总结

理解duaIterate.py的输出路径行为对于高效使用SUMO工具至关重要。记住输出位置由执行时的工作目录决定,而非脚本位置,这一原则可以避免大多数路径相关问题。当遇到文件找不到的情况时,首先检查执行环境的工作目录,并查阅相关日志文件,通常能快速定位问题所在。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
503
39
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
331
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
277
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
938
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70