Graph 使用Mesa和；Networkx

我目前正在使用Mesa和Networkx进行多代理路径查找。这些节点表示一个时间点只能驻留一个代理的位置。边表示节点之间的距离。如何在每一个时间步中可视化代理沿边缘的移动？例如，在时间步长＝4时，代理A位于边缘连接节点1和2的中间。

< P>我想使用“代码> NETWorkX和<代码> MatPultLIB < /C> >，在节点之间绘制一些代理遍历。

导入matplotlib.pyplot作为plt
将networkx导入为nx
将matplotlib.animation导入为动画
导入matplotlib
将numpy作为np导入
matplotlib.use（'TkAgg'）
plt.ion（）
H=nx.八面体图（）#生成一个随机图
pos=nx.spring_布局（H，迭代次数=200）#为节点找到合适的位置

为了做到这一点，首先我们需要在遍历时知道代理在每个步骤或帧中的位置。如果我们假设每个节点之间（或每个边上）有50个步骤，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遍历（图形、开始、结束、节点之间的步数=50）：
“”“生成代理的新位置。”。
：param graph：要将代理置于其上进行遍历的图形。
：param start：要从中启动的节点。
：param end：要结束的节点。
：param steps_在_节点之间：每条边上的步数。
"""
steps=np.linspace（0，1，节点之间的steps\u）
#找到从开始到结束的最佳路径
路径=nx.最短路径（图形，源=开始，目标=结束）
停止=np.空（（0,2））
对于zip中的i，j（路径[1:]，路径）：
#获取代理在每个步骤中的位置
新站点=步骤[…，无]*位置[i]+（1-步骤[…，无]）*位置[j]
停止=np.vstack（（停止，新停止））
对于进站的s：
产量

然后我们可以按如下方式设置动画：

agent_pos=traverse（H，1，4）#使一个agent从1遍历到4
def更新位置（n）：
plt.cla（）
nx.draw（H，位置，节点大小=700，带标签=True，节点颜色为绿色）
c=plt.圆圈（下一个（代理位置），0.05，颜色为紫色，zorder=2，alpha=0.7）
plt.gca（）.add_补丁（c）
ani=animation.FuncAnimation（plt.gcf（），更新位置，间隔=30，重复=False）
plt.ioff（）
plt.show（）

最后，我们将有如下内容：