包括了SUMO充电站的使用方法、规则路网的生成等内容。

对SUMO中的需求模型进行了简单介绍和概括归纳，介绍了若干种关于路径文件构建的方法。其中涉及到路径文件构建的命令方法有以下四种：“duarouter”，“jtrrouter”，“od2trips”，“dfrouter”，对各个方法的使用场景也做了简要概述，能够帮助使用者了解到路径文件的构建过程。

第一章 介绍 311 特征 322 包含的运用 333 软件设计标准 4第二章 基本用法 41文档中符号 41.11.2引用的数据类型 51.3引用的文件类型

基于DQN的交通信号控制Python+SUMO

SUMO-Protege.zip

车联网的仿真代码，可以联合sumo和omnet++实现车辆网的网络仿真实验

CARLA-SUMO接口的存储库

资源包含三个PDF文件，分别介绍了Sumo使用方法及指导，还有命令及代码讲解

matlab分时代码替代模型（SUMO）优化 当今确实存在的许多无线网络很难用数学术语来表征，因此我们通常将它们视为黑匣子系统。 通常，通过穷举搜索设计空间并选择最佳设置来找到黑匣子系统的最佳设置。 然而，在无线网络中，几乎不可能进行详尽的搜索，因为实验是一项昂贵的操作。 这主要考虑编排开销，网络延迟和控制平面无响应。 为此，人们依靠优化技术来找到无线解决方案的最佳设计设置。 从一般的角度来看，优化工具以搜索并同意的原则工作。 在搜索阶段（也称为探索阶段），他们搜索设计空间以获得黑匣子系统的整体视图。 后来，他们同意了设计空间的特定区域并利用了最佳设计参数。 现在谈到优化工具，其中存在针对特定问题类型进行了专门调整的广泛功能。 在这里，我们将使用工具箱解决复杂的黑匣子无线问题。 图1. SUMO工具箱：源，需求和元模型创建 有关SUMO工具箱原理的完整教程不在本教程的讨论范围之内，因此建议读者参阅参考资料以获取详细信息。 SUMO工具箱 SUMO工具箱用于多个用例，例如“优化”，“模型创建”，“敏感性分析”，“可视化”和“可靠性分析”。 在解决任何问题之前，SUMO工具箱首先从通过实验

相扑队 相扑队 队列数据结构实现。 将其用于大型阵列。 ·· 简单易用 # Import Package const Queue = require ( "sumo-queue" ) ; const queue = new Queue ( 2 ) ; // OUTPUT: 1609158613385wbQvkB5djUXB debug log: A new queue 1609158613385wbQvkB5djUXB is initialized with capacity 2 queue . enqueue ( 1 ) ; // OUTPUT: 1609158613385wbQvkB5djUXB debug log: Node added {"currentPointerValue":1,"nextPointer":null} console . log ( queue . iter