layui实现高级搜索：SUMO需求文件生成新方法

本文主要介绍了在SUMO（Simulation of Urban MObility）这一微观连续道路交通仿真框架下，生成需求文件的不同方法，特别是关注于高级搜索（筛选）功能的实现，以及如何在没有预先预设需求的情况下通过旅程信息自动生成。SUMO是一个开源的交通模拟工具，它降低了交通流研究的门槛，但在中国的应用相对较少，因为它缺乏丰富的中文资源。 首先，快速运行SUMO仿真需要三个基本文件：道路文件(.net文件)、需求文件(.rou文件)和配置文件(sumocfg文件)。道路文件由osm地图文件通过netconvert工具转换生成，通过命令行输入指定地图文件和输出文件名。配置文件则用于设置仿真参数。 对于需求文件的生成，SUMO提供了randomTrip.py工具来生成随机的车辆行程信息（OD信息，即出发地和目的地），这一步骤是通过输入道路文件和配置参数（如行程持续时间）来完成的。运行此脚本后，会生成map.trips文件，包含了车辆的起点和终点信息。 高级搜索功能，比如基于layui的筛选功能，可能涉及到前端界面的定制开发。在需求文件生成后，可以将这些信息与地图信息相结合，利用工具如daurouter，它能够根据车辆的OD信息自动规划路径，包括选择合适的车道。这样，用户可以通过前端界面（如layui框架）设计筛选条件，例如按出发地、目的地、时间段等进行筛选，从而快速找到满足特定需求的车辆路径。 具体实现时，开发者需要将底层的SUMO命令行接口与前端界面集成，确保用户输入的筛选条件能转化为正确的参数传递给daurouter。同时，前端代码应处理返回的数据，展示筛选后的结果，提供直观易用的用户体验。 生成需求文件的过程包括数据转换、信息组织和路径规划等多个步骤，而通过layui等前端框架实现高级搜索功能，则要求开发者具备前端开发技能和对SUMO工具的深入理解。在实际操作中，要不断测试和完善，确保生成的需求文件能满足各种复杂的交通分析需求。