使用Mesa和Networkx可视化代理

问题描述

我目前正在使用Mesa和Networkx进行多代理路径查找。节点表示在一个时间点只能驻留1个代理的位置。边缘代表节点之间的距离。如何可视化每个时间步长代理沿着边缘的移动？例如，在时间步长= 4处，代理A位于连接节点1和2的边缘中间。

解决方法

我猜您想使用networkx和matplotlib在节点之间绘制一些代理遍历。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import matplotlib.animation as animation
import matplotlib
import numpy as np

matplotlib.use('TkAgg')
plt.ion()

H = nx.octahedral_graph()  # generate a random graph
pos = nx.spring_layout(H,iterations=200)  # find good positions for nodes

为此，首先我们需要在遍历时了解代理在每个步骤或框架中的位置。如果我们假设每个节点（或每个边缘）之间有50步，我们可以编写一个生成器来更新代理在每个帧中的位置：

def traverse(graph,start,end,steps_between_nodes=50):
    """Generate the new position of the agent.

    :param graph: the graph you want to put your agent to traverse on.
    :param start: the node to start from.
    :param end: the node to end at.
    :param steps_between_nodes: number of steps on each edge.
    """
    steps = np.linspace(0,1,steps_between_nodes)
    # find the best path from start to end
    path = nx.shortest_path(graph,source=start,target=end)
    stops = np.empty((0,2))

    for i,j in zip(path[1:],path):
        # get the position of the agent at each step
        new_stops = steps[...,None] * pos[i] + (1 - steps[...,None]) * pos[j]
        stops = np.vstack((stops,new_stops))

    for s in stops:
        yield s

然后我们可以对其进行如下动画设置：

agent_pos = traverse(H,4)  # make an agent traversing from 1 to 4


def update_position(n):
    plt.cla()
    nx.draw(H,pos,node_size=700,with_labels=True,node_color='green')
    c = plt.Circle(next(agent_pos),0.05,color='purple',zorder=2,alpha=0.7)
    plt.gca().add_patch(c)


ani = animation.FuncAnimation(plt.gcf(),update_position,interval=30,repeat=False)
plt.ioff()
plt.show()

最后，我们将得到以下内容：