Robiattam-Marak/Adaptive-Path-Planning-on-Dynamic-Graphs

# 动态图自适应路径规划 ## 概述 动态图自适应路径规划是一个仿真框架，旨在研究图拓扑和边权重随时间变化的环境下的路线优化问题。 该项目将交通网络建模为有向加权图，并评估自主代理在面临拥堵、边故障和方向限制等动态事件时，如何调整其导航策略。 该系统结合了最短路径算法、事件驱动的图更新以及实时路线重新规划，以模拟真实的导航场景。 ## 动机 大多数最短路径算法都假设环境是静态的。然而，现实世界的网络（如道路系统、通信网络和机器人导航地图）是在不断演化的。 本项目旨在研究： * 动态路线自适应 * 实时最短路径重新计算 * 事件驱动的图修改 * 多代理导航行为 * 不确定性下路由决策的性能 ## 主要特性 ### 动态图环境 * 有向加权图表示 * 可配置的节点与边元数据 * 动态拓扑更新 * 临时边的移除与恢复 * 可变边权重 ### 自适应路径规划 * 从头实现的 Dijkstra 算法 * 支持多个目的地 * 事件触发的路线重计算 * 高效的最短路径更新 ### 自主代理 代理根据各自的目标独立在图中进行导航。 其能力包括： * 目标导向的移动 * 路线重计算 * 动态决策 * 环境感知 ### 事件模拟引擎 图通过临时事件发生演化： * 交通拥堵 * 增加的通行成本 * 边故障 * 方向限制 每个事件都有可配置的持续时间，并会在其生命周期结束后自动失效。 ### 仿真日志记录 模拟器会记录： * 代理位置 * 规划的路线 * 活动事件 * 图的修改 * 目标完成状态 这些数据可用于分析和可视化。 ## 系统架构 图引擎 | +----> 动态事件管理器 | +----> 路径规划模块 | +----> 代理控制器 | +----> 仿真记录器 ## 核心算法 ### Dijkstra 算法 路由引擎使用 Dijkstra 最短路径算法来确定节点之间的最优路线。 特性： * 支持加权图 * 动态重新规划 * 多目的地评估 * 感知事件的路线计算 ## 项目结构 ``` . ├── graph_with_metadata.json ├── simulation.json ├── simulation_log.json ├── adaptive_path_planning.ipynb └── README.md ``` ## 使用的技术 * Python * NetworkX * JSON * Matplotlib * 图算法 ## 应用场景 * 自主导航系统 * 智能交通网络 * 机器人路径规划 * 网络路由仿真 * 动态资源分配 * 多代理系统研究 ## 未来工作 * 集成 A* 搜索 * 基于强化学习的路由 * 预测性交通建模 * 多代理协调 * 实时可视化仪表板 * 分布式路径规划 ## 学习成果 该项目提供了关于图论、最短路径算法、动态路由、事件驱动仿真、自主导航以及演化网络环境中自适应决策的实践经验。

标签：Dijkstra算法, Homebrew安装, NoSQL, 事件驱动, 动态图, 图算法, 模拟框架, 特权检测, 路径规划, 逆向工具