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https://github.com/davidalves04/Trabalho-Pratico-SD.git
synced 2025-12-07 20:16:36 +00:00
feat: Implement batch performance analysis dialog and routing policies
- Added BatchAnalysisDialog for running multiple simulations and generating reports. - Implemented LeastCongestedRouteSelector for dynamic routing based on congestion levels. - Created RandomRouteSelector for baseline random routing strategy. - Developed ShortestPathRouteSelector to select routes based on the shortest path. - Defined RouteSelector interface to standardize routing policy implementations. - Introduced RoutingPolicy enum to manage available routing strategies.
This commit is contained in:
5
.gitignore
vendored
5
.gitignore
vendored
@@ -53,4 +53,7 @@ build/
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*.pdf
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# JAR built pom file
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dependency-reduced-pom.xml
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dependency-reduced-pom.xml
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# Python env
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venv/
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6
main/analysis/HIGH_LOAD_20251207-001113.csv
Normal file
6
main/analysis/HIGH_LOAD_20251207-001113.csv
Normal file
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
Execução,VeículosGerados,VeículosCompletados,TaxaConclusão,TempoMédioSistema,TempoMédioEspera,TempoMínimoSistema,TempoMáximoSistema
|
||||
1,1784,877,49.16,64.58,61.43,32.29,129.16
|
||||
2,1782,363,20.37,53.77,51.01,26.88,107.53
|
||||
3,1786,883,49.44,53.09,50.08,26.54,106.17
|
||||
4,1845,179,9.70,63.92,60.27,31.96,127.84
|
||||
5,1872,953,50.91,65.41,62.16,32.70,130.81
|
||||
|
215
main/analysis/HIGH_LOAD_20251207-001113.txt
Normal file
215
main/analysis/HIGH_LOAD_20251207-001113.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,215 @@
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||||
================================================================================
|
||||
ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTI-EXECUÇÃO
|
||||
================================================================================
|
||||
Configuração: simulation-high.properties
|
||||
Número de Execuções: 5
|
||||
Data da Análise: 2025-12-07 00:11:13
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
MÉTRICAS GLOBAIS
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Veículos Gerados:
|
||||
Média: 1813.80 Desvio Padrão: 41.93
|
||||
Mediana: 1786.00 IC 95%: [1754.13, 1873.47]
|
||||
Mín: 1782.00 Máx: 1872.00
|
||||
|
||||
Veículos Completados:
|
||||
Média: 651.00 Desvio Padrão: 354.20
|
||||
Mediana: 877.00 IC 95%: [146.96, 1155.04]
|
||||
Mín: 179.00 Máx: 953.00
|
||||
|
||||
Taxa de Conclusão (%):
|
||||
Média: 35.92 Desvio Padrão: 19.44
|
||||
Mediana: 49.16 IC 95%: [8.25, 63.58]
|
||||
Mín: 9.70 Máx: 50.91
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos):
|
||||
Média: 60.15 Desvio Padrão: 6.17
|
||||
Mediana: 63.92 IC 95%: [51.38, 68.93]
|
||||
Mín: 53.09 Máx: 65.41
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 56.99 Desvio Padrão: 5.93
|
||||
Mediana: 60.27 IC 95%: [48.55, 65.43]
|
||||
Mín: 50.08 Máx: 62.16
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
ANÁLISE POR TIPO DE VEÍCULO
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
--- BIKE ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 135.40 Desvio Padrão: 77.66
|
||||
Mediana: 167.00 IC 95%: [24.89, 245.91]
|
||||
Mín: 37.00 Máx: 211.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 55.15 Desvio Padrão: 12.01
|
||||
Mediana: 54.23 IC 95%: [38.07, 72.24]
|
||||
Mín: 43.41 Máx: 74.99
|
||||
|
||||
|
||||
--- LIGHT ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 395.00 Desvio Padrão: 207.62
|
||||
Mediana: 540.00 IC 95%: [99.55, 690.45]
|
||||
Mín: 107.00 Máx: 548.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 59.79 Desvio Padrão: 7.28
|
||||
Mediana: 61.58 IC 95%: [49.43, 70.15]
|
||||
Mín: 50.81 Máx: 69.26
|
||||
|
||||
|
||||
--- HEAVY ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 120.60 Desvio Padrão: 72.95
|
||||
Mediana: 142.00 IC 95%: [16.79, 224.41]
|
||||
Mín: 35.00 Máx: 202.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 49.20 Desvio Padrão: 8.62
|
||||
Mediana: 50.31 IC 95%: [36.94, 61.46]
|
||||
Mín: 35.51 Máx: 58.20
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
ANÁLISE POR INTERSEÇÃO
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
--- Cr1 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 3.20 Desvio Padrão: 5.54
|
||||
Mediana: 1.00 IC 95%: [-4.68, 11.08]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 13.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 3.20 Desvio Padrão: 5.54
|
||||
Mediana: 1.00 IC 95%: [-4.68, 11.08]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 13.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 378.40 Desvio Padrão: 252.94
|
||||
Mediana: 512.00 IC 95%: [18.46, 738.34]
|
||||
Mín: 58.00 Máx: 600.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr2 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 1.34
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.31, 2.51]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 1.34
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.31, 2.51]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 390.40 Desvio Padrão: 223.14
|
||||
Mediana: 409.00 IC 95%: [72.87, 707.93]
|
||||
Mín: 59.00 Máx: 599.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr3 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 6.20 Desvio Padrão: 8.67
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-6.14, 18.54]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 18.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 6.20 Desvio Padrão: 8.67
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-6.14, 18.54]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 18.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 339.00 Desvio Padrão: 239.34
|
||||
Mediana: 416.00 IC 95%: [-1.59, 679.59]
|
||||
Mín: 57.00 Máx: 622.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr4 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 0.89
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-0.67, 1.87]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 2.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 0.89
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-0.67, 1.87]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 2.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 123.40 Desvio Padrão: 116.13
|
||||
Mediana: 109.00 IC 95%: [-41.85, 288.65]
|
||||
Mín: 21.00 Máx: 316.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr5 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 2.40 Desvio Padrão: 1.14
|
||||
Mediana: 2.00 IC 95%: [0.78, 4.02]
|
||||
Mín: 1.00 Máx: 4.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 2.40 Desvio Padrão: 1.14
|
||||
Mediana: 2.00 IC 95%: [0.78, 4.02]
|
||||
Mín: 1.00 Máx: 4.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 200.80 Desvio Padrão: 114.19
|
||||
Mediana: 261.00 IC 95%: [38.31, 363.29]
|
||||
Mín: 70.00 Máx: 305.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- ExitNode ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 651.00 Desvio Padrão: 354.20
|
||||
Mediana: 877.00 IC 95%: [146.96, 1155.04]
|
||||
Mín: 179.00 Máx: 953.00
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
RESUMOS INDIVIDUAIS DAS EXECUÇÕES
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Execução #1 [simulation-high.properties]:
|
||||
Gerados: 1784, Completados: 877 (49.2%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 64.58s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 61.43s
|
||||
|
||||
Execução #2 [simulation-high.properties]:
|
||||
Gerados: 1782, Completados: 363 (20.4%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 53.77s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 51.01s
|
||||
|
||||
Execução #3 [simulation-high.properties]:
|
||||
Gerados: 1786, Completados: 883 (49.4%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 53.09s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 50.08s
|
||||
|
||||
Execução #4 [simulation-high.properties]:
|
||||
Gerados: 1845, Completados: 179 (9.7%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 63.92s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 60.27s
|
||||
|
||||
Execução #5 [simulation-high.properties]:
|
||||
Gerados: 1872, Completados: 953 (50.9%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 65.41s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 62.16s
|
||||
|
||||
================================================================================
|
||||
FIM DO RELATÓRIO
|
||||
================================================================================
|
||||
6
main/analysis/LOW_LOAD_20251207-000957.csv
Normal file
6
main/analysis/LOW_LOAD_20251207-000957.csv
Normal file
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
Execução,VeículosGerados,VeículosCompletados,TaxaConclusão,TempoMédioSistema,TempoMédioEspera,TempoMínimoSistema,TempoMáximoSistema
|
||||
1,371,187,50.40,42.28,38.65,21.14,84.57
|
||||
2,361,263,72.85,29.15,25.29,14.57,58.30
|
||||
3,368,197,53.53,38.02,33.95,19.01,76.04
|
||||
4,350,239,68.29,32.38,28.36,16.19,64.75
|
||||
5,373,212,56.84,23.36,19.96,11.68,46.73
|
||||
|
209
main/analysis/LOW_LOAD_20251207-000957.txt
Normal file
209
main/analysis/LOW_LOAD_20251207-000957.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,209 @@
|
||||
================================================================================
|
||||
ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTI-EXECUÇÃO
|
||||
================================================================================
|
||||
Configuração: simulation-low.properties
|
||||
Número de Execuções: 5
|
||||
Data da Análise: 2025-12-07 00:09:57
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
MÉTRICAS GLOBAIS
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Veículos Gerados:
|
||||
Média: 364.60 Desvio Padrão: 9.34
|
||||
Mediana: 368.00 IC 95%: [351.30, 377.90]
|
||||
Mín: 350.00 Máx: 373.00
|
||||
|
||||
Veículos Completados:
|
||||
Média: 219.60 Desvio Padrão: 31.19
|
||||
Mediana: 212.00 IC 95%: [175.22, 263.98]
|
||||
Mín: 187.00 Máx: 263.00
|
||||
|
||||
Taxa de Conclusão (%):
|
||||
Média: 60.38 Desvio Padrão: 9.71
|
||||
Mediana: 56.84 IC 95%: [46.57, 74.20]
|
||||
Mín: 50.40 Máx: 72.85
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos):
|
||||
Média: 33.04 Desvio Padrão: 7.41
|
||||
Mediana: 32.38 IC 95%: [22.50, 43.58]
|
||||
Mín: 23.36 Máx: 42.28
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 29.24 Desvio Padrão: 7.30
|
||||
Mediana: 28.36 IC 95%: [18.85, 39.63]
|
||||
Mín: 19.96 Máx: 38.65
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
ANÁLISE POR TIPO DE VEÍCULO
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
--- BIKE ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 41.00 Desvio Padrão: 6.96
|
||||
Mediana: 43.00 IC 95%: [31.09, 50.91]
|
||||
Mín: 33.00 Máx: 50.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 25.91 Desvio Padrão: 3.91
|
||||
Mediana: 26.98 IC 95%: [20.35, 31.47]
|
||||
Mín: 19.60 Máx: 30.06
|
||||
|
||||
|
||||
--- LIGHT ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 134.00 Desvio Padrão: 24.07
|
||||
Mediana: 130.00 IC 95%: [99.74, 168.26]
|
||||
Mín: 104.00 Máx: 167.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 29.34 Desvio Padrão: 6.83
|
||||
Mediana: 27.89 IC 95%: [19.62, 39.06]
|
||||
Mín: 20.73 Máx: 36.42
|
||||
|
||||
|
||||
--- HEAVY ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 44.60 Desvio Padrão: 3.44
|
||||
Mediana: 46.00 IC 95%: [39.71, 49.49]
|
||||
Mín: 40.00 Máx: 48.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 32.11 Desvio Padrão: 15.90
|
||||
Mediana: 30.74 IC 95%: [9.48, 54.74]
|
||||
Mín: 18.09 Máx: 58.73
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
ANÁLISE POR INTERSEÇÃO
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
--- Cr1 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 1.34
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.31, 2.51]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 1.34
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.31, 2.51]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 63.80 Desvio Padrão: 17.25
|
||||
Mediana: 57.00 IC 95%: [39.25, 88.35]
|
||||
Mín: 48.00 Máx: 91.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr2 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 0.80 Desvio Padrão: 1.79
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.75, 3.35]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 4.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 0.80 Desvio Padrão: 1.79
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.75, 3.35]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 4.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 56.20 Desvio Padrão: 18.51
|
||||
Mediana: 50.00 IC 95%: [29.86, 82.54]
|
||||
Mín: 35.00 Máx: 78.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr3 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 1.00 Desvio Padrão: 1.41
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.01, 3.01]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 1.00 Desvio Padrão: 1.41
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.01, 3.01]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 63.20 Desvio Padrão: 23.97
|
||||
Mediana: 56.00 IC 95%: [29.09, 97.31]
|
||||
Mín: 41.00 Máx: 104.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr4 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 1.80 Desvio Padrão: 2.49
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.74, 5.34]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 5.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 1.80 Desvio Padrão: 2.49
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.74, 5.34]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 5.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 51.00 Desvio Padrão: 16.05
|
||||
Mediana: 53.00 IC 95%: [28.16, 73.84]
|
||||
Mín: 31.00 Máx: 70.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr5 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 86.60 Desvio Padrão: 34.20
|
||||
Mediana: 65.00 IC 95%: [37.94, 135.26]
|
||||
Mín: 62.00 Máx: 139.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- ExitNode ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 219.60 Desvio Padrão: 31.19
|
||||
Mediana: 212.00 IC 95%: [175.22, 263.98]
|
||||
Mín: 187.00 Máx: 263.00
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
RESUMOS INDIVIDUAIS DAS EXECUÇÕES
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Execução #1 [simulation-low.properties]:
|
||||
Gerados: 371, Completados: 187 (50.4%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 42.28s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 38.65s
|
||||
|
||||
Execução #2 [simulation-low.properties]:
|
||||
Gerados: 361, Completados: 263 (72.9%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 29.15s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 25.29s
|
||||
|
||||
Execução #3 [simulation-low.properties]:
|
||||
Gerados: 368, Completados: 197 (53.5%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 38.02s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 33.95s
|
||||
|
||||
Execução #4 [simulation-low.properties]:
|
||||
Gerados: 350, Completados: 239 (68.3%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 32.38s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 28.36s
|
||||
|
||||
Execução #5 [simulation-low.properties]:
|
||||
Gerados: 373, Completados: 212 (56.8%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 23.36s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 19.96s
|
||||
|
||||
================================================================================
|
||||
FIM DO RELATÓRIO
|
||||
================================================================================
|
||||
6
main/analysis/MEDIUM_LOAD_20251207-001034.csv
Normal file
6
main/analysis/MEDIUM_LOAD_20251207-001034.csv
Normal file
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
Execução,VeículosGerados,VeículosCompletados,TaxaConclusão,TempoMédioSistema,TempoMédioEspera,TempoMínimoSistema,TempoMáximoSistema
|
||||
1,950,416,43.79,49.34,45.70,24.67,98.68
|
||||
2,886,480,54.18,35.08,31.69,17.54,70.16
|
||||
3,954,535,56.08,43.76,40.30,21.88,87.51
|
||||
4,948,354,37.34,41.68,37.96,20.84,83.37
|
||||
5,898,312,34.74,52.56,49.26,26.28,105.13
|
||||
|
203
main/analysis/MEDIUM_LOAD_20251207-001034.txt
Normal file
203
main/analysis/MEDIUM_LOAD_20251207-001034.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,203 @@
|
||||
================================================================================
|
||||
ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTI-EXECUÇÃO
|
||||
================================================================================
|
||||
Configuração: simulation-medium.properties
|
||||
Número de Execuções: 5
|
||||
Data da Análise: 2025-12-07 00:10:34
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
MÉTRICAS GLOBAIS
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Veículos Gerados:
|
||||
Média: 927.20 Desvio Padrão: 32.48
|
||||
Mediana: 948.00 IC 95%: [880.97, 973.43]
|
||||
Mín: 886.00 Máx: 954.00
|
||||
|
||||
Veículos Completados:
|
||||
Média: 419.40 Desvio Padrão: 90.64
|
||||
Mediana: 416.00 IC 95%: [290.42, 548.38]
|
||||
Mín: 312.00 Máx: 535.00
|
||||
|
||||
Taxa de Conclusão (%):
|
||||
Média: 45.23 Desvio Padrão: 9.64
|
||||
Mediana: 43.79 IC 95%: [31.50, 58.95]
|
||||
Mín: 34.74 Máx: 56.08
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos):
|
||||
Média: 44.48 Desvio Padrão: 6.81
|
||||
Mediana: 43.76 IC 95%: [34.79, 54.18]
|
||||
Mín: 35.08 Máx: 52.56
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 40.98 Desvio Padrão: 6.83
|
||||
Mediana: 40.30 IC 95%: [31.26, 50.71]
|
||||
Mín: 31.69 Máx: 49.26
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
ANÁLISE POR TIPO DE VEÍCULO
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
--- BIKE ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 75.80 Desvio Padrão: 15.96
|
||||
Mediana: 71.00 IC 95%: [53.09, 98.51]
|
||||
Mín: 56.00 Máx: 95.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 42.34 Desvio Padrão: 10.81
|
||||
Mediana: 39.70 IC 95%: [26.96, 57.72]
|
||||
Mín: 31.96 Máx: 55.19
|
||||
|
||||
|
||||
--- LIGHT ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 263.20 Desvio Padrão: 58.29
|
||||
Mediana: 265.00 IC 95%: [180.25, 346.15]
|
||||
Mín: 204.00 Máx: 344.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 39.13 Desvio Padrão: 6.35
|
||||
Mediana: 38.08 IC 95%: [30.09, 48.17]
|
||||
Mín: 30.47 Máx: 47.99
|
||||
|
||||
|
||||
--- HEAVY ---
|
||||
Contagem de Veículos:
|
||||
Média: 80.40 Desvio Padrão: 19.11
|
||||
Mediana: 80.00 IC 95%: [53.20, 107.60]
|
||||
Mín: 52.00 Máx: 102.00
|
||||
|
||||
Tempo Médio no Sistema (segundos): Sem dados
|
||||
|
||||
Tempo Médio de Espera (segundos):
|
||||
Média: 48.02 Desvio Padrão: 30.99
|
||||
Mediana: 34.44 IC 95%: [3.92, 92.11]
|
||||
Mín: 32.46 Máx: 103.40
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
ANÁLISE POR INTERSEÇÃO
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
--- Cr1 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 5.60 Desvio Padrão: 11.44
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-10.67, 21.87]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 26.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 5.60 Desvio Padrão: 11.44
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-10.67, 21.87]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 26.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 156.00 Desvio Padrão: 122.81
|
||||
Mediana: 98.00 IC 95%: [-18.76, 330.76]
|
||||
Mín: 35.00 Máx: 306.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr2 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 172.00 Desvio Padrão: 121.88
|
||||
Mediana: 116.00 IC 95%: [-1.44, 345.44]
|
||||
Mín: 66.00 Máx: 322.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr3 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 1.34
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.31, 2.51]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 0.60 Desvio Padrão: 1.34
|
||||
Mediana: 0.00 IC 95%: [-1.31, 2.51]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 3.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 168.40 Desvio Padrão: 133.38
|
||||
Mediana: 121.00 IC 95%: [-21.40, 358.20]
|
||||
Mín: 48.00 Máx: 326.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr4 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 71.80 Desvio Padrão: 20.39
|
||||
Mediana: 77.00 IC 95%: [42.79, 100.81]
|
||||
Mín: 38.00 Máx: 92.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- Cr5 ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila:
|
||||
Média: 3.60 Desvio Padrão: 3.85
|
||||
Mediana: 2.00 IC 95%: [-1.87, 9.07]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 10.00
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila:
|
||||
Média: 3.60 Desvio Padrão: 3.85
|
||||
Mediana: 2.00 IC 95%: [-1.87, 9.07]
|
||||
Mín: 0.00 Máx: 10.00
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 150.60 Desvio Padrão: 43.37
|
||||
Mediana: 126.00 IC 95%: [88.88, 212.32]
|
||||
Mín: 116.00 Máx: 209.00
|
||||
|
||||
|
||||
--- ExitNode ---
|
||||
Tamanho Máximo da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Tamanho Médio da Fila: Sem dados
|
||||
|
||||
Veículos Processados:
|
||||
Média: 419.40 Desvio Padrão: 90.64
|
||||
Mediana: 416.00 IC 95%: [290.42, 548.38]
|
||||
Mín: 312.00 Máx: 535.00
|
||||
|
||||
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
RESUMOS INDIVIDUAIS DAS EXECUÇÕES
|
||||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
Execução #1 [simulation-medium.properties]:
|
||||
Gerados: 950, Completados: 416 (43.8%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 49.34s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 45.70s
|
||||
|
||||
Execução #2 [simulation-medium.properties]:
|
||||
Gerados: 886, Completados: 480 (54.2%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 35.08s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 31.69s
|
||||
|
||||
Execução #3 [simulation-medium.properties]:
|
||||
Gerados: 954, Completados: 535 (56.1%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 43.76s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 40.30s
|
||||
|
||||
Execução #4 [simulation-medium.properties]:
|
||||
Gerados: 948, Completados: 354 (37.3%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 41.68s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 37.96s
|
||||
|
||||
Execução #5 [simulation-medium.properties]:
|
||||
Gerados: 898, Completados: 312 (34.7%)
|
||||
Tempo Médio no Sistema: 52.56s
|
||||
Tempo Médio de Espera: 49.26s
|
||||
|
||||
================================================================================
|
||||
FIM DO RELATÓRIO
|
||||
================================================================================
|
||||
169
main/graphing.py
Normal file
169
main/graphing.py
Normal file
@@ -0,0 +1,169 @@
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import glob
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# Find CSV files using glob
|
||||
def load_latest_csv(pattern):
|
||||
"""Load the most recent CSV file matching the pattern"""
|
||||
files = glob.glob(pattern)
|
||||
if not files:
|
||||
print(f"Warning: No files found matching '{pattern}'")
|
||||
return None
|
||||
# Sort by modification time, get the latest
|
||||
latest_file = max(files, key=os.path.getmtime)
|
||||
print(f"Loading: {latest_file}")
|
||||
return pd.read_csv(latest_file)
|
||||
|
||||
# Carregar dados
|
||||
print("Looking for analysis files...")
|
||||
low = load_latest_csv('analysis/LOW_LOAD_*.csv')
|
||||
medium = load_latest_csv('analysis/MEDIUM_LOAD_*.csv')
|
||||
high = load_latest_csv('analysis/HIGH_LOAD_*.csv')
|
||||
|
||||
# Check if we have all data
|
||||
if low is None or medium is None or high is None:
|
||||
print("\nError: Missing analysis files!")
|
||||
print("Please run the batch analysis first:")
|
||||
exit(1)
|
||||
|
||||
# Print available columns for debugging
|
||||
print("\nAvailable columns in LOW_LOAD CSV:")
|
||||
print(low.columns.tolist())
|
||||
|
||||
# Create output directory for graphs
|
||||
os.makedirs('graphs', exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# 1. Gráfico: Dwelling Time vs Load
|
||||
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
||||
dwelling_times = [
|
||||
low['TempoMédioSistema'].mean(),
|
||||
medium['TempoMédioSistema'].mean(),
|
||||
high['TempoMédioSistema'].mean()
|
||||
]
|
||||
plt.bar(['Low', 'Medium', 'High'], dwelling_times, color=['green', 'orange', 'red'])
|
||||
plt.ylabel('Average Dwelling Time (s)')
|
||||
plt.title('System Performance vs Load')
|
||||
plt.xlabel('Load Scenario')
|
||||
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
for i, v in enumerate(dwelling_times):
|
||||
plt.text(i, v + 1, f'{v:.2f}s', ha='center', va='bottom')
|
||||
plt.savefig('graphs/dwelling_time_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||
print("\nGraph saved: graphs/dwelling_time_comparison.png")
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
# 2. Gráfico: Completion Rate vs Load
|
||||
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
||||
completion_rates = [
|
||||
low['TaxaConclusão'].mean(),
|
||||
medium['TaxaConclusão'].mean(),
|
||||
high['TaxaConclusão'].mean()
|
||||
]
|
||||
plt.bar(['Low', 'Medium', 'High'], completion_rates, color=['green', 'orange', 'red'])
|
||||
plt.ylabel('Completion Rate (%)')
|
||||
plt.title('Vehicle Completion Rate vs Load')
|
||||
plt.xlabel('Load Scenario')
|
||||
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
plt.ylim(0, 100)
|
||||
for i, v in enumerate(completion_rates):
|
||||
plt.text(i, v + 2, f'{v:.1f}%', ha='center', va='bottom')
|
||||
plt.savefig('graphs/completion_rate_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||
print("Graph saved: graphs/completion_rate_comparison.png")
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
# 3. Gráfico: Waiting Time vs Load
|
||||
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
||||
waiting_times = [
|
||||
low['TempoMédioEspera'].mean(),
|
||||
medium['TempoMédioEspera'].mean(),
|
||||
high['TempoMédioEspera'].mean()
|
||||
]
|
||||
plt.bar(['Low', 'Medium', 'High'], waiting_times, color=['green', 'orange', 'red'])
|
||||
plt.ylabel('Average Waiting Time (s)')
|
||||
plt.title('Average Waiting Time vs Load')
|
||||
plt.xlabel('Load Scenario')
|
||||
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
for i, v in enumerate(waiting_times):
|
||||
plt.text(i, v + 1, f'{v:.2f}s', ha='center', va='bottom')
|
||||
plt.savefig('graphs/waiting_time_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||
print("Graph saved: graphs/waiting_time_comparison.png")
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
# 4. Gráfico: Summary Statistics
|
||||
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))
|
||||
loads = ['Low', 'Medium', 'High']
|
||||
|
||||
# Vehicles generated
|
||||
ax1.bar(loads, [low['VeículosGerados'].mean(), medium['VeículosGerados'].mean(), high['VeículosGerados'].mean()], color=['green', 'orange', 'red'])
|
||||
ax1.set_title('Vehicles Generated')
|
||||
ax1.set_ylabel('Count')
|
||||
ax1.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
|
||||
# Vehicles completed
|
||||
ax2.bar(loads, [low['VeículosCompletados'].mean(), medium['VeículosCompletados'].mean(), high['VeículosCompletados'].mean()], color=['green', 'orange', 'red'])
|
||||
ax2.set_title('Vehicles Completed')
|
||||
ax2.set_ylabel('Count')
|
||||
ax2.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
|
||||
# Min/Max dwelling time
|
||||
x = range(3)
|
||||
width = 0.35
|
||||
ax3.bar([i - width/2 for i in x], [low['TempoMínimoSistema'].mean(), medium['TempoMínimoSistema'].mean(), high['TempoMínimoSistema'].mean()], width, label='Min', color='lightblue')
|
||||
ax3.bar([i + width/2 for i in x], [low['TempoMáximoSistema'].mean(), medium['TempoMáximoSistema'].mean(), high['TempoMáximoSistema'].mean()], width, label='Max', color='darkblue')
|
||||
ax3.set_title('Min/Max Dwelling Time')
|
||||
ax3.set_ylabel('Time (s)')
|
||||
ax3.set_xticks(x)
|
||||
ax3.set_xticklabels(loads)
|
||||
ax3.legend()
|
||||
ax3.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
|
||||
# Performance summary
|
||||
metrics = ['Dwelling\nTime', 'Waiting\nTime', 'Completion\nRate']
|
||||
low_vals = [low['TempoMédioSistema'].mean(), low['TempoMédioEspera'].mean(), low['TaxaConclusão'].mean()]
|
||||
med_vals = [medium['TempoMédioSistema'].mean(), medium['TempoMédioEspera'].mean(), medium['TaxaConclusão'].mean()]
|
||||
high_vals = [high['TempoMédioSistema'].mean(), high['TempoMédioEspera'].mean(), high['TaxaConclusão'].mean()]
|
||||
|
||||
x = range(len(metrics))
|
||||
width = 0.25
|
||||
ax4.bar([i - width for i in x], low_vals, width, label='Low', color='green')
|
||||
ax4.bar(x, med_vals, width, label='Medium', color='orange')
|
||||
ax4.bar([i + width for i in x], high_vals, width, label='High', color='red')
|
||||
ax4.set_title('Performance Summary')
|
||||
ax4.set_xticks(x)
|
||||
ax4.set_xticklabels(metrics)
|
||||
ax4.legend()
|
||||
ax4.grid(axis='y', alpha=0.3)
|
||||
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig('graphs/summary_statistics.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||
print("Graph saved: graphs/summary_statistics.png")
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
# Print summary statistics
|
||||
print("\n" + "="*60)
|
||||
print("SUMMARY STATISTICS")
|
||||
print("="*60)
|
||||
print(f"\nLOW LOAD:")
|
||||
print(f" Avg Dwelling Time: {low['TempoMédioSistema'].mean():.2f}s")
|
||||
print(f" Avg Waiting Time: {low['TempoMédioEspera'].mean():.2f}s")
|
||||
print(f" Completion Rate: {low['TaxaConclusão'].mean():.1f}%")
|
||||
print(f" Vehicles Generated: {low['VeículosGerados'].mean():.0f}")
|
||||
print(f" Vehicles Completed: {low['VeículosCompletados'].mean():.0f}")
|
||||
|
||||
print(f"\nMEDIUM LOAD:")
|
||||
print(f" Avg Dwelling Time: {medium['TempoMédioSistema'].mean():.2f}s")
|
||||
print(f" Avg Waiting Time: {medium['TempoMédioEspera'].mean():.2f}s")
|
||||
print(f" Completion Rate: {medium['TaxaConclusão'].mean():.1f}%")
|
||||
print(f" Vehicles Generated: {medium['VeículosGerados'].mean():.0f}")
|
||||
print(f" Vehicles Completed: {medium['VeículosCompletados'].mean():.0f}")
|
||||
|
||||
print(f"\nHIGH LOAD:")
|
||||
print(f" Avg Dwelling Time: {high['TempoMédioSistema'].mean():.2f}s")
|
||||
print(f" Avg Waiting Time: {high['TempoMédioEspera'].mean():.2f}s")
|
||||
print(f" Completion Rate: {high['TaxaConclusão'].mean():.1f}%")
|
||||
print(f" Vehicles Generated: {high['VeículosGerados'].mean():.0f}")
|
||||
print(f" Vehicles Completed: {high['VeículosCompletados'].mean():.0f}")
|
||||
|
||||
print("\n" + "="*60)
|
||||
print("All graphs saved in 'graphs/' directory!")
|
||||
print("="*60)
|
||||
BIN
main/graphs/completion_rate_comparison.png
Normal file
BIN
main/graphs/completion_rate_comparison.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 80 KiB |
BIN
main/graphs/dwelling_time_comparison.png
Normal file
BIN
main/graphs/dwelling_time_comparison.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 82 KiB |
BIN
main/graphs/summary_statistics.png
Normal file
BIN
main/graphs/summary_statistics.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 198 KiB |
BIN
main/graphs/waiting_time_comparison.png
Normal file
BIN
main/graphs/waiting_time_comparison.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 81 KiB |
@@ -302,8 +302,8 @@ public class IntersectionProcess {
|
||||
break; // No more vehicles can cross this green phase
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Remove vehicle from queue
|
||||
Vehicle vehicle = light.removeVehicle();
|
||||
// Remove vehicle from queue with current simulation time
|
||||
Vehicle vehicle = light.removeVehicle(currentTime + timeOffset);
|
||||
if (vehicle == null)
|
||||
break;
|
||||
|
||||
@@ -844,8 +844,8 @@ public class IntersectionProcess {
|
||||
// Advance vehicle to next destination in its route
|
||||
vehicle.advanceRoute();
|
||||
|
||||
// Add vehicle to appropriate queue
|
||||
intersection.receiveVehicle(vehicle);
|
||||
// Add vehicle to appropriate queue with current simulation time
|
||||
intersection.receiveVehicle(vehicle, clock.getCurrentTime());
|
||||
|
||||
// Log queue status after adding vehicle
|
||||
System.out.printf("[%s] Vehicle %s queued. Total queue size: %d%n",
|
||||
|
||||
@@ -5,7 +5,11 @@ import java.io.FileWriter;
|
||||
import java.io.IOException;
|
||||
import java.io.PrintWriter;
|
||||
import java.text.SimpleDateFormat;
|
||||
import java.util.*;
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
import java.util.Date;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Set;
|
||||
import java.util.TreeSet;
|
||||
|
||||
import sd.model.VehicleType;
|
||||
|
||||
@@ -50,65 +54,65 @@ public class MultiRunAnalyzer {
|
||||
|
||||
// Header
|
||||
report.append("=".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("MULTI-RUN STATISTICAL ANALYSIS\n");
|
||||
report.append("ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTI-EXECUÇÃO\n");
|
||||
report.append("=".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("Configuration: ").append(configurationFile).append("\n");
|
||||
report.append("Number of Runs: ").append(results.size()).append("\n");
|
||||
report.append("Analysis Date: ").append(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).append("\n");
|
||||
report.append("Configuração: ").append(configurationFile).append("\n");
|
||||
report.append("Número de Execuções: ").append(results.size()).append("\n");
|
||||
report.append("Data da Análise: ").append(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).append("\n");
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
// Global metrics
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("GLOBAL METRICS\n");
|
||||
report.append("MÉTRICAS GLOBAIS\n");
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric("Vehicles Generated",
|
||||
report.append(analyzeMetric("Veículos Gerados",
|
||||
extractValues(r -> (double) r.getTotalVehiclesGenerated())));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric("Vehicles Completed",
|
||||
report.append(analyzeMetric("Veículos Completados",
|
||||
extractValues(r -> (double) r.getTotalVehiclesCompleted())));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric("Completion Rate (%)",
|
||||
report.append(analyzeMetric("Taxa de Conclusão (%)",
|
||||
extractValues(r -> r.getTotalVehiclesGenerated() > 0
|
||||
? 100.0 * r.getTotalVehiclesCompleted() / r.getTotalVehiclesGenerated()
|
||||
: 0.0)));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric("Average System Time (seconds)",
|
||||
report.append(analyzeMetric("Tempo Médio no Sistema (segundos)",
|
||||
extractValues(r -> r.getAverageSystemTime())));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric("Average Waiting Time (seconds)",
|
||||
report.append(analyzeMetric("Tempo Médio de Espera (segundos)",
|
||||
extractValues(r -> r.getAverageWaitingTime())));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
// Per-vehicle-type analysis
|
||||
report.append("\n");
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("PER-VEHICLE-TYPE ANALYSIS\n");
|
||||
report.append("ANÁLISE POR TIPO DE VEÍCULO\n");
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n\n");
|
||||
|
||||
for (VehicleType type : VehicleType.values()) {
|
||||
report.append("--- ").append(type).append(" ---\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Vehicle Count",
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Contagem de Veículos",
|
||||
extractValues(r -> (double) r.getVehicleCountByType().getOrDefault(type, 0))));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Avg System Time (seconds)",
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Tempo Médio no Sistema (segundos)",
|
||||
extractValues(r -> r.getAvgSystemTimeByType().getOrDefault(type, 0.0))));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Avg Waiting Time (seconds)",
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Tempo Médio de Espera (segundos)",
|
||||
extractValues(r -> r.getAvgWaitTimeByType().getOrDefault(type, 0.0))));
|
||||
report.append("\n\n");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Per-intersection analysis
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("PER-INTERSECTION ANALYSIS\n");
|
||||
report.append("ANÁLISE POR INTERSEÇÃO\n");
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n\n");
|
||||
|
||||
Set<String> allIntersections = new TreeSet<>();
|
||||
@@ -119,22 +123,22 @@ public class MultiRunAnalyzer {
|
||||
for (String intersection : allIntersections) {
|
||||
report.append("--- ").append(intersection).append(" ---\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Max Queue Size",
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Tamanho Máximo da Fila",
|
||||
extractValues(r -> (double) r.getMaxQueueSizeByIntersection().getOrDefault(intersection, 0))));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Avg Queue Size",
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Tamanho Médio da Fila",
|
||||
extractValues(r -> r.getAvgQueueSizeByIntersection().getOrDefault(intersection, 0.0))));
|
||||
report.append("\n");
|
||||
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Vehicles Processed",
|
||||
report.append(analyzeMetric(" Veículos Processados",
|
||||
extractValues(r -> (double) r.getVehiclesProcessedByIntersection().getOrDefault(intersection, 0))));
|
||||
report.append("\n\n");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Individual run summaries
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("INDIVIDUAL RUN SUMMARIES\n");
|
||||
report.append("RESUMOS INDIVIDUAIS DAS EXECUÇÕES\n");
|
||||
report.append("-".repeat(80)).append("\n\n");
|
||||
|
||||
for (SimulationRunResult result : results) {
|
||||
@@ -142,7 +146,7 @@ public class MultiRunAnalyzer {
|
||||
}
|
||||
|
||||
report.append("=".repeat(80)).append("\n");
|
||||
report.append("END OF REPORT\n");
|
||||
report.append("FIM DO RELATÓRIO\n");
|
||||
report.append("=".repeat(80)).append("\n");
|
||||
|
||||
return report.toString();
|
||||
@@ -153,7 +157,7 @@ public class MultiRunAnalyzer {
|
||||
*/
|
||||
private String analyzeMetric(String metricName, List<Double> values) {
|
||||
if (values.isEmpty() || values.stream().allMatch(v -> v == 0.0)) {
|
||||
return metricName + ": No data\n";
|
||||
return metricName + ": Sem dados\n";
|
||||
}
|
||||
|
||||
double mean = StatisticalAnalysis.mean(values);
|
||||
@@ -165,9 +169,9 @@ public class MultiRunAnalyzer {
|
||||
|
||||
return String.format(
|
||||
"%s:\n" +
|
||||
" Mean: %10.2f Std Dev: %10.2f\n" +
|
||||
" Median: %10.2f 95%% CI: [%.2f, %.2f]\n" +
|
||||
" Min: %10.2f Max: %10.2f\n",
|
||||
" Média: %10.2f Desvio Padrão: %10.2f\n" +
|
||||
" Mediana: %10.2f IC 95%%: [%.2f, %.2f]\n" +
|
||||
" Mín: %10.2f Máx: %10.2f\n",
|
||||
metricName, mean, stdDev, median, ci[0], ci[1], min, max
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
@@ -192,14 +196,21 @@ public class MultiRunAnalyzer {
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Generates a CSV summary for easy import into spreadsheet tools.
|
||||
*/
|
||||
public void saveCSV(String filename) throws IOException {
|
||||
saveCSVSummary(filename);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Generates a CSV summary for easy import into spreadsheet tools.
|
||||
*/
|
||||
public void saveCSVSummary(String filename) throws IOException {
|
||||
try (PrintWriter writer = new PrintWriter(new BufferedWriter(new FileWriter(filename)))) {
|
||||
// Header
|
||||
writer.println("Run,VehiclesGenerated,VehiclesCompleted,CompletionRate," +
|
||||
"AvgSystemTime,AvgWaitingTime,MinSystemTime,MaxSystemTime");
|
||||
writer.println("Execução,VeículosGerados,VeículosCompletados,TaxaConclusão," +
|
||||
"TempoMédioSistema,TempoMédioEspera,TempoMínimoSistema,TempoMáximoSistema");
|
||||
|
||||
// Data rows
|
||||
for (SimulationRunResult result : results) {
|
||||
|
||||
@@ -127,10 +127,10 @@ public class SimulationRunResult {
|
||||
@Override
|
||||
public String toString() {
|
||||
return String.format(
|
||||
"Run #%d [%s]:\n" +
|
||||
" Generated: %d, Completed: %d (%.1f%%)\n" +
|
||||
" Avg System Time: %.2fs\n" +
|
||||
" Avg Waiting Time: %.2fs",
|
||||
"Execução #%d [%s]:\n" +
|
||||
" Gerados: %d, Completados: %d (%.1f%%)\n" +
|
||||
" Tempo Médio no Sistema: %.2fs\n" +
|
||||
" Tempo Médio de Espera: %.2fs",
|
||||
runNumber,
|
||||
configurationFile,
|
||||
totalVehiclesGenerated,
|
||||
|
||||
@@ -270,6 +270,15 @@ public class SimulationConfig {
|
||||
return Double.parseDouble(properties.getProperty("simulation.arrival.fixed.interval", "2.0"));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Gets the routing policy to use for vehicle route selection.
|
||||
*
|
||||
* @return The routing policy (RANDOM, SHORTEST_PATH, or LEAST_CONGESTED).
|
||||
*/
|
||||
public String getRoutingPolicy() {
|
||||
return properties.getProperty("simulation.routing.policy", "RANDOM");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// --- Traffic light configurations ---
|
||||
|
||||
/**
|
||||
|
||||
@@ -5,6 +5,7 @@ import java.util.HashMap;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
import sd.config.SimulationConfig;
|
||||
import sd.dashboard.DashboardStatistics;
|
||||
import sd.dashboard.StatsUpdatePayload;
|
||||
import sd.des.DESEventType;
|
||||
import sd.des.EventQueue;
|
||||
@@ -14,6 +15,11 @@ import sd.logging.EventLogger;
|
||||
import sd.model.Message;
|
||||
import sd.model.MessageType;
|
||||
import sd.model.Vehicle;
|
||||
import sd.routing.LeastCongestedRouteSelector;
|
||||
import sd.routing.RandomRouteSelector;
|
||||
import sd.routing.RouteSelector;
|
||||
import sd.routing.RoutingPolicy;
|
||||
import sd.routing.ShortestPathRouteSelector;
|
||||
import sd.serialization.SerializationException;
|
||||
import sd.util.VehicleGenerator;
|
||||
|
||||
@@ -44,6 +50,20 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
private int vehicleCounter;
|
||||
private boolean running;
|
||||
private double timeScale;
|
||||
private RouteSelector currentRouteSelector;
|
||||
private DashboardStatistics dashboardStatistics;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Local tracking of intersection queue sizes for dynamic routing.
|
||||
*
|
||||
* <p>This approximation tracks queue sizes by incrementing when vehicles are sent
|
||||
* to intersections. While not perfectly accurate (doesn't track departures in real-time),
|
||||
* it provides useful congestion information for the LEAST_CONGESTED routing policy.</p>
|
||||
*
|
||||
* <p>This is a practical solution that enables dynamic routing without requiring
|
||||
* bidirectional communication or complex state synchronization.</p>
|
||||
*/
|
||||
private final Map<String, Integer> intersectionQueueSizes;
|
||||
|
||||
public static void main(String[] args) {
|
||||
System.out.println("=".repeat(60));
|
||||
@@ -77,11 +97,16 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
|
||||
public CoordinatorProcess(SimulationConfig config) {
|
||||
this.config = config;
|
||||
this.vehicleGenerator = new VehicleGenerator(config);
|
||||
|
||||
// Inicializa o RouteSelector baseado na política configurada
|
||||
this.currentRouteSelector = createRouteSelector(config.getRoutingPolicy());
|
||||
|
||||
this.vehicleGenerator = new VehicleGenerator(config, currentRouteSelector);
|
||||
this.intersectionClients = new HashMap<>();
|
||||
this.vehicleCounter = 0;
|
||||
this.running = false;
|
||||
this.timeScale = config.getTimeScale();
|
||||
this.intersectionQueueSizes = new HashMap<>();
|
||||
|
||||
this.clock = new SimulationClock();
|
||||
this.eventQueue = new EventQueue(true);
|
||||
@@ -94,9 +119,43 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
System.out.println(" - Simulation duration: " + config.getSimulationDuration() + "s");
|
||||
System.out.println(" - Arrival model: " + config.getArrivalModel());
|
||||
System.out.println(" - Arrival rate: " + config.getArrivalRate() + " vehicles/s");
|
||||
System.out.println(" - Routing policy: " + config.getRoutingPolicy());
|
||||
System.out.println(" - DES Mode: ENABLED (Event-driven, no time-stepping)");
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Cria o RouteSelector apropriado baseado na política configurada.
|
||||
*
|
||||
* @param policyName nome da política (RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED)
|
||||
* @return instância do RouteSelector correspondente
|
||||
*/
|
||||
private RouteSelector createRouteSelector(String policyName) {
|
||||
try {
|
||||
RoutingPolicy policy = RoutingPolicy.valueOf(policyName.toUpperCase());
|
||||
|
||||
switch (policy) {
|
||||
case RANDOM:
|
||||
System.out.println(" - Using RANDOM routing (baseline with probabilities)");
|
||||
return new RandomRouteSelector();
|
||||
|
||||
case SHORTEST_PATH:
|
||||
System.out.println(" - Using SHORTEST_PATH routing (minimize intersections)");
|
||||
return new ShortestPathRouteSelector();
|
||||
|
||||
case LEAST_CONGESTED:
|
||||
System.out.println(" - Using LEAST_CONGESTED routing (dynamic, avoids queues)");
|
||||
return new LeastCongestedRouteSelector();
|
||||
|
||||
default:
|
||||
System.err.println(" ! Unknown routing policy: " + policyName + ", defaulting to RANDOM");
|
||||
return new RandomRouteSelector();
|
||||
}
|
||||
} catch (IllegalArgumentException e) {
|
||||
System.err.println(" ! Invalid routing policy: " + policyName + ", defaulting to RANDOM");
|
||||
return new RandomRouteSelector();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public void initialize() {
|
||||
// Connect to dashboard first
|
||||
connectToDashboard();
|
||||
@@ -221,6 +280,9 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
case VEHICLE_GENERATION:
|
||||
// Only generate if we're still in the generation phase
|
||||
if (currentTime < generationDuration) {
|
||||
// Check for routing policy changes from dashboard
|
||||
checkForPolicyChanges();
|
||||
|
||||
generateAndSendVehicle();
|
||||
|
||||
// Schedule next vehicle generation
|
||||
@@ -264,7 +326,10 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
|
||||
private void generateAndSendVehicle() {
|
||||
double currentTime = clock.getCurrentTime();
|
||||
Vehicle vehicle = vehicleGenerator.generateVehicle("V" + (++vehicleCounter), currentTime);
|
||||
|
||||
// Usa os tamanhos de fila rastreados localmente para política LEAST_CONGESTED
|
||||
// Isto permite roteamento dinâmico baseado no estado atual da rede
|
||||
Vehicle vehicle = vehicleGenerator.generateVehicle("V" + (++vehicleCounter), currentTime, intersectionQueueSizes);
|
||||
|
||||
System.out.printf("[t=%.2f] Vehicle %s generated (type=%s, route=%s)%n",
|
||||
currentTime, vehicle.getId(), vehicle.getType(), vehicle.getRoute());
|
||||
@@ -272,6 +337,11 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
// Log to event logger
|
||||
eventLogger.log(sd.logging.EventType.VEHICLE_GENERATED, "Coordinator",
|
||||
String.format("[%s] Type: %s, Route: %s", vehicle.getId(), vehicle.getType(), vehicle.getRoute()));
|
||||
|
||||
// Update local queue size tracking (increment first intersection's queue)
|
||||
String firstIntersection = vehicle.getRoute().get(0);
|
||||
intersectionQueueSizes.put(firstIntersection,
|
||||
intersectionQueueSizes.getOrDefault(firstIntersection, 0) + 1);
|
||||
|
||||
// Send generation count to dashboard
|
||||
sendGenerationStatsToDashboard();
|
||||
@@ -344,6 +414,66 @@ public class CoordinatorProcess {
|
||||
running = false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Altera dinamicamente a política de roteamento durante a simulação.
|
||||
* Novos veículos gerados usarão a nova política.
|
||||
*
|
||||
* @param policyName nome da nova política (RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED)
|
||||
*/
|
||||
public synchronized void changeRoutingPolicy(String policyName) {
|
||||
System.out.println("\n" + "=".repeat(60));
|
||||
System.out.println("ROUTING POLICY CHANGE REQUEST");
|
||||
System.out.println("=".repeat(60));
|
||||
System.out.println("Current policy: " + getCurrentPolicyName());
|
||||
System.out.println("Requested policy: " + policyName);
|
||||
|
||||
RouteSelector newSelector = createRouteSelector(policyName);
|
||||
this.currentRouteSelector = newSelector;
|
||||
this.vehicleGenerator.setRouteSelector(newSelector);
|
||||
|
||||
System.out.println("Routing policy successfully changed to: " + policyName);
|
||||
System.out.println(" - New vehicles will use the updated policy");
|
||||
System.out.println("=".repeat(60) + "\n");
|
||||
|
||||
eventLogger.log(sd.logging.EventType.CONFIG_CHANGED, "Coordinator",
|
||||
"Routing policy changed to: " + policyName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Retorna o nome da política de roteamento atual.
|
||||
*/
|
||||
private String getCurrentPolicyName() {
|
||||
if (currentRouteSelector instanceof RandomRouteSelector) {
|
||||
return "RANDOM";
|
||||
} else if (currentRouteSelector instanceof ShortestPathRouteSelector) {
|
||||
return "SHORTEST_PATH";
|
||||
} else if (currentRouteSelector instanceof LeastCongestedRouteSelector) {
|
||||
return "LEAST_CONGESTED";
|
||||
}
|
||||
return "UNKNOWN";
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Verifica se há solicitação de mudança de política do dashboard
|
||||
* e aplica se houver.
|
||||
*/
|
||||
private void checkForPolicyChanges() {
|
||||
if (dashboardStatistics != null) {
|
||||
String requestedPolicy = dashboardStatistics.getAndClearRequestedRoutingPolicy();
|
||||
if (requestedPolicy != null && !requestedPolicy.isEmpty()) {
|
||||
changeRoutingPolicy(requestedPolicy);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Define a referência para as estatísticas do dashboard.
|
||||
* Permite que o coordenador verifique mudanças de política solicitadas.
|
||||
*/
|
||||
public void setDashboardStatistics(DashboardStatistics stats) {
|
||||
this.dashboardStatistics = stats;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void connectToDashboard() {
|
||||
try {
|
||||
String host = config.getDashboardHost();
|
||||
|
||||
545
main/src/main/java/sd/dashboard/BatchAnalysisDialog.java
Normal file
545
main/src/main/java/sd/dashboard/BatchAnalysisDialog.java
Normal file
@@ -0,0 +1,545 @@
|
||||
package sd.dashboard;
|
||||
|
||||
import java.io.File;
|
||||
import java.io.IOException;
|
||||
import java.text.SimpleDateFormat;
|
||||
import java.util.Date;
|
||||
|
||||
import javafx.application.Platform;
|
||||
import javafx.geometry.Insets;
|
||||
import javafx.geometry.Pos;
|
||||
import javafx.scene.Scene;
|
||||
import javafx.scene.control.Button;
|
||||
import javafx.scene.control.CheckBox;
|
||||
import javafx.scene.control.Label;
|
||||
import javafx.scene.control.ProgressBar;
|
||||
import javafx.scene.control.Spinner;
|
||||
import javafx.scene.control.TextArea;
|
||||
import javafx.scene.layout.HBox;
|
||||
import javafx.scene.layout.Priority;
|
||||
import javafx.scene.layout.VBox;
|
||||
import javafx.stage.Modality;
|
||||
import javafx.stage.Stage;
|
||||
import sd.analysis.MultiRunAnalyzer;
|
||||
import sd.analysis.SimulationRunResult;
|
||||
import sd.model.VehicleType;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Dialog for running batch performance analysis.
|
||||
* Allows running multiple simulations automatically and generating statistical reports.
|
||||
*/
|
||||
public class BatchAnalysisDialog {
|
||||
|
||||
private Stage dialog;
|
||||
private ProgressBar progressBar;
|
||||
private Label statusLabel;
|
||||
private Label progressLabel;
|
||||
private TextArea logArea;
|
||||
private Button startButton;
|
||||
private Button closeButton;
|
||||
|
||||
private volatile boolean isRunning = false;
|
||||
private volatile boolean shouldStop = false;
|
||||
|
||||
private DashboardStatistics sharedStatistics;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Shows the batch analysis dialog.
|
||||
*
|
||||
* @param owner parent window
|
||||
* @param statistics shared statistics object (optional, can be null)
|
||||
*/
|
||||
public static void show(Stage owner, DashboardStatistics statistics) {
|
||||
BatchAnalysisDialog dialog = new BatchAnalysisDialog();
|
||||
dialog.sharedStatistics = statistics;
|
||||
dialog.createAndShow(owner);
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void createAndShow(Stage owner) {
|
||||
dialog = new Stage();
|
||||
dialog.initOwner(owner);
|
||||
dialog.initModality(Modality.APPLICATION_MODAL);
|
||||
dialog.setTitle("Batch Performance Analysis");
|
||||
|
||||
VBox root = new VBox(20);
|
||||
root.setPadding(new Insets(20));
|
||||
root.setAlignment(Pos.TOP_CENTER);
|
||||
root.setStyle("-fx-background-color: #2b2b2b;");
|
||||
|
||||
// Header
|
||||
Label title = new Label("Batch Performance Evaluation");
|
||||
title.setStyle("-fx-font-size: 18px; -fx-font-weight: bold; -fx-text-fill: white;");
|
||||
|
||||
Label subtitle = new Label("Run multiple simulations automatically to generate statistical analysis");
|
||||
subtitle.setStyle("-fx-font-size: 12px; -fx-text-fill: #cccccc;");
|
||||
subtitle.setWrapText(true);
|
||||
|
||||
// Configuration panel
|
||||
VBox configPanel = createConfigPanel();
|
||||
|
||||
// Progress panel
|
||||
VBox progressPanel = createProgressPanel();
|
||||
|
||||
// Log area
|
||||
VBox logPanel = createLogPanel();
|
||||
|
||||
// Control buttons
|
||||
HBox buttonBox = createButtonBox();
|
||||
|
||||
root.getChildren().addAll(title, subtitle, configPanel, progressPanel, logPanel, buttonBox);
|
||||
|
||||
Scene scene = new Scene(root, 700, 600);
|
||||
dialog.setScene(scene);
|
||||
dialog.setOnCloseRequest(e -> {
|
||||
if (isRunning) {
|
||||
e.consume();
|
||||
shouldStop = true;
|
||||
log("Stopping after current run completes...");
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
dialog.show();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private VBox createConfigPanel() {
|
||||
VBox panel = new VBox(15);
|
||||
panel.setPadding(new Insets(15));
|
||||
panel.setStyle("-fx-background-color: rgba(255, 255, 255, 0.05); -fx-background-radius: 5;");
|
||||
|
||||
Label header = new Label("Configuration");
|
||||
header.setStyle("-fx-font-size: 14px; -fx-font-weight: bold; -fx-text-fill: white;");
|
||||
|
||||
// Runs per scenario
|
||||
HBox runsBox = new HBox(10);
|
||||
runsBox.setAlignment(Pos.CENTER_LEFT);
|
||||
Label runsLabel = new Label("Runs per scenario:");
|
||||
runsLabel.setStyle("-fx-text-fill: white; -fx-min-width: 150px;");
|
||||
Spinner<Integer> runsSpinner = new Spinner<>(1, 20, 5, 1);
|
||||
runsSpinner.setEditable(true);
|
||||
runsSpinner.setPrefWidth(80);
|
||||
runsSpinner.setId("runsSpinner");
|
||||
runsBox.getChildren().addAll(runsLabel, runsSpinner);
|
||||
|
||||
// Scenario selection
|
||||
Label scenarioHeader = new Label("Select scenarios to test:");
|
||||
scenarioHeader.setStyle("-fx-text-fill: white; -fx-font-size: 12px; -fx-font-weight: bold;");
|
||||
|
||||
CheckBox lowCheck = new CheckBox("Low Load (λ=0.2 v/s)");
|
||||
lowCheck.setSelected(true);
|
||||
lowCheck.setId("lowCheck");
|
||||
lowCheck.setStyle("-fx-text-fill: white;");
|
||||
|
||||
CheckBox mediumCheck = new CheckBox("Medium Load (λ=0.5 v/s)");
|
||||
mediumCheck.setSelected(true);
|
||||
mediumCheck.setId("mediumCheck");
|
||||
mediumCheck.setStyle("-fx-text-fill: white;");
|
||||
|
||||
CheckBox highCheck = new CheckBox("High Load (λ=1.0 v/s)");
|
||||
highCheck.setSelected(true);
|
||||
highCheck.setId("highCheck");
|
||||
highCheck.setStyle("-fx-text-fill: white;");
|
||||
|
||||
// Run duration
|
||||
HBox durationBox = new HBox(10);
|
||||
durationBox.setAlignment(Pos.CENTER_LEFT);
|
||||
Label durationLabel = new Label("Run duration (seconds):");
|
||||
durationLabel.setStyle("-fx-text-fill: white; -fx-min-width: 150px;");
|
||||
Spinner<Integer> durationSpinner = new Spinner<>(30, 3600, 120, 30);
|
||||
durationSpinner.setEditable(true);
|
||||
durationSpinner.setPrefWidth(80);
|
||||
durationSpinner.setId("durationSpinner");
|
||||
Label durationInfo = new Label("(simulated time - actual duration depends on time.scale)");
|
||||
durationInfo.setStyle("-fx-text-fill: #999999; -fx-font-size: 10px;");
|
||||
durationBox.getChildren().addAll(durationLabel, durationSpinner, durationInfo);
|
||||
|
||||
panel.getChildren().addAll(header, runsBox, scenarioHeader, lowCheck, mediumCheck, highCheck, durationBox);
|
||||
return panel;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private VBox createProgressPanel() {
|
||||
VBox panel = new VBox(10);
|
||||
panel.setPadding(new Insets(15));
|
||||
panel.setStyle("-fx-background-color: rgba(255, 255, 255, 0.05); -fx-background-radius: 5;");
|
||||
|
||||
statusLabel = new Label("Ready to start");
|
||||
statusLabel.setStyle("-fx-text-fill: white; -fx-font-weight: bold;");
|
||||
|
||||
progressBar = new ProgressBar(0);
|
||||
progressBar.setPrefWidth(Double.MAX_VALUE);
|
||||
progressBar.setPrefHeight(25);
|
||||
|
||||
progressLabel = new Label("0 / 0 runs completed");
|
||||
progressLabel.setStyle("-fx-text-fill: #cccccc; -fx-font-size: 11px;");
|
||||
|
||||
panel.getChildren().addAll(statusLabel, progressBar, progressLabel);
|
||||
return panel;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private VBox createLogPanel() {
|
||||
VBox panel = new VBox(5);
|
||||
|
||||
Label logHeader = new Label("Activity Log:");
|
||||
logHeader.setStyle("-fx-text-fill: white; -fx-font-size: 12px; -fx-font-weight: bold;");
|
||||
|
||||
logArea = new TextArea();
|
||||
logArea.setEditable(false);
|
||||
logArea.setPrefRowCount(10);
|
||||
logArea.setWrapText(true);
|
||||
logArea.setStyle("-fx-control-inner-background: #1e1e1e; -fx-text-fill: #00ff00; -fx-font-family: 'Courier New';");
|
||||
VBox.setVgrow(logArea, Priority.ALWAYS);
|
||||
|
||||
panel.getChildren().addAll(logHeader, logArea);
|
||||
return panel;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private HBox createButtonBox() {
|
||||
HBox box = new HBox(15);
|
||||
box.setAlignment(Pos.CENTER);
|
||||
box.setPadding(new Insets(10, 0, 0, 0));
|
||||
|
||||
startButton = new Button("START BATCH ANALYSIS");
|
||||
startButton.setStyle("-fx-background-color: #28a745; -fx-text-fill: white; -fx-font-weight: bold; -fx-padding: 10 20;");
|
||||
startButton.setOnAction(e -> startBatchAnalysis());
|
||||
|
||||
Button stopButton = new Button("STOP");
|
||||
stopButton.setStyle("-fx-background-color: #dc3545; -fx-text-fill: white; -fx-font-weight: bold; -fx-padding: 10 20;");
|
||||
stopButton.setOnAction(e -> {
|
||||
shouldStop = true;
|
||||
log("Stop requested...");
|
||||
});
|
||||
|
||||
closeButton = new Button("CLOSE");
|
||||
closeButton.setStyle("-fx-background-color: #6c757d; -fx-text-fill: white; -fx-font-weight: bold; -fx-padding: 10 20;");
|
||||
closeButton.setOnAction(e -> dialog.close());
|
||||
|
||||
box.getChildren().addAll(startButton, stopButton, closeButton);
|
||||
return box;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void startBatchAnalysis() {
|
||||
if (isRunning) return;
|
||||
|
||||
// Get configuration
|
||||
Spinner<Integer> runsSpinner = (Spinner<Integer>) dialog.getScene().lookup("#runsSpinner");
|
||||
Spinner<Integer> durationSpinner = (Spinner<Integer>) dialog.getScene().lookup("#durationSpinner");
|
||||
CheckBox lowCheck = (CheckBox) dialog.getScene().lookup("#lowCheck");
|
||||
CheckBox mediumCheck = (CheckBox) dialog.getScene().lookup("#mediumCheck");
|
||||
CheckBox highCheck = (CheckBox) dialog.getScene().lookup("#highCheck");
|
||||
|
||||
int runsPerScenario = runsSpinner.getValue();
|
||||
int duration = durationSpinner.getValue();
|
||||
|
||||
// Validate selection
|
||||
if (!lowCheck.isSelected() && !mediumCheck.isSelected() && !highCheck.isSelected()) {
|
||||
log("ERROR: Please select at least one scenario!");
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Disable controls
|
||||
startButton.setDisable(true);
|
||||
runsSpinner.setDisable(true);
|
||||
durationSpinner.setDisable(true);
|
||||
lowCheck.setDisable(true);
|
||||
mediumCheck.setDisable(true);
|
||||
highCheck.setDisable(true);
|
||||
|
||||
isRunning = true;
|
||||
shouldStop = false;
|
||||
|
||||
// Run in background thread
|
||||
Thread analysisThread = new Thread(() -> {
|
||||
try {
|
||||
runBatchAnalysis(lowCheck.isSelected(), mediumCheck.isSelected(),
|
||||
highCheck.isSelected(), runsPerScenario, duration);
|
||||
} finally {
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
startButton.setDisable(false);
|
||||
runsSpinner.setDisable(false);
|
||||
durationSpinner.setDisable(false);
|
||||
lowCheck.setDisable(false);
|
||||
mediumCheck.setDisable(false);
|
||||
highCheck.setDisable(false);
|
||||
isRunning = false;
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
analysisThread.setDaemon(true);
|
||||
analysisThread.start();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void runBatchAnalysis(boolean low, boolean medium, boolean high, int runsPerScenario, int durationSeconds) {
|
||||
log("===========================================================");
|
||||
log("STARTING BATCH PERFORMANCE ANALYSIS");
|
||||
log("===========================================================");
|
||||
log("Configuration:");
|
||||
log(" • Runs per scenario: " + runsPerScenario);
|
||||
log(" • Duration per run: " + durationSeconds + " seconds");
|
||||
log(" • Scenarios: " + (low ? "LOW " : "") + (medium ? "MEDIUM " : "") + (high ? "HIGH" : ""));
|
||||
log("");
|
||||
|
||||
String[] scenarios = new String[]{
|
||||
low ? "simulation-low.properties" : null,
|
||||
medium ? "simulation-medium.properties" : null,
|
||||
high ? "simulation-high.properties" : null
|
||||
};
|
||||
|
||||
String[] scenarioNames = {"LOW LOAD", "MEDIUM LOAD", "HIGH LOAD"};
|
||||
|
||||
int totalRuns = 0;
|
||||
for (String scenario : scenarios) {
|
||||
if (scenario != null) totalRuns += runsPerScenario;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int currentRun = 0;
|
||||
|
||||
for (int i = 0; i < scenarios.length; i++) {
|
||||
if (scenarios[i] == null) continue;
|
||||
if (shouldStop) {
|
||||
log("Batch analysis stopped by user");
|
||||
updateStatus("Stopped", currentRun, totalRuns);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
String configFile = scenarios[i];
|
||||
String scenarioName = scenarioNames[i];
|
||||
|
||||
log("");
|
||||
log("---------------------------------------------------------");
|
||||
log("SCENARIO: " + scenarioName + " (" + configFile + ")");
|
||||
log("---------------------------------------------------------");
|
||||
|
||||
MultiRunAnalyzer analyzer = new MultiRunAnalyzer(configFile);
|
||||
|
||||
for (int run = 1; run <= runsPerScenario; run++) {
|
||||
if (shouldStop) {
|
||||
log("Batch analysis stopped by user");
|
||||
updateStatus("Stopped", currentRun, totalRuns);
|
||||
savePartialReport(analyzer, scenarioName);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
currentRun++;
|
||||
log("");
|
||||
log("Run " + run + "/" + runsPerScenario + " starting...");
|
||||
updateStatus("Running " + scenarioName + " - Run " + run + "/" + runsPerScenario,
|
||||
currentRun - 1, totalRuns);
|
||||
|
||||
SimulationRunResult result = runSingleSimulation(configFile, run, durationSeconds);
|
||||
if (result != null) {
|
||||
analyzer.addResult(result);
|
||||
log("Run " + run + " completed - Generated: " + result.getTotalVehiclesGenerated() +
|
||||
" | Completed: " + result.getTotalVehiclesCompleted() +
|
||||
" | Avg Time: " + String.format("%.2f", result.getAverageSystemTime()) + "s");
|
||||
} else {
|
||||
log("Run " + run + " failed!");
|
||||
}
|
||||
|
||||
updateProgress(currentRun, totalRuns);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Generate report for this scenario
|
||||
saveScenarioReport(analyzer, scenarioName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
log("");
|
||||
log("============================================================");
|
||||
log("BATCH ANALYSIS COMPLETE!");
|
||||
log("===========================================================");
|
||||
log("Reports saved to: analysis/");
|
||||
log("");
|
||||
|
||||
updateStatus("Complete!", totalRuns, totalRuns);
|
||||
updateProgress(1.0);
|
||||
}
|
||||
|
||||
private SimulationRunResult runSingleSimulation(String configFile, int runNumber, int durationSeconds) {
|
||||
SimulationProcessManager processManager = new SimulationProcessManager();
|
||||
SimulationRunResult result = new SimulationRunResult(runNumber, configFile);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// Start simulation
|
||||
processManager.setConfigFile(configFile);
|
||||
processManager.startSimulation();
|
||||
|
||||
// Give time for processes to start and connect
|
||||
Thread.sleep(3000);
|
||||
log(" Simulation running (configured duration: " + durationSeconds + "s simulated time)...");
|
||||
log(" Waiting for coordinator process to complete...");
|
||||
|
||||
// Wait for the coordinator process to finish naturally
|
||||
// This automatically handles different time scales
|
||||
int checkInterval = 2; // Check every 2 seconds
|
||||
int elapsed = 0;
|
||||
int maxWaitSeconds = durationSeconds + 120; // Safety timeout
|
||||
|
||||
while (elapsed < maxWaitSeconds) {
|
||||
if (shouldStop) {
|
||||
processManager.stopSimulation();
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Check if simulation completed
|
||||
if (!processManager.isSimulationRunning()) {
|
||||
log(" Simulation completed after " + elapsed + "s");
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
|
||||
Thread.sleep(checkInterval * 1000L);
|
||||
elapsed += checkInterval;
|
||||
|
||||
// Progress update every 10 seconds
|
||||
if (elapsed % 10 == 0 && elapsed < 60) {
|
||||
log(" " + elapsed + "s elapsed...");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (elapsed >= maxWaitSeconds) {
|
||||
log(" Timeout reached, forcing stop...");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Stop and collect results
|
||||
log(" Stopping processes...");
|
||||
processManager.stopSimulation();
|
||||
Thread.sleep(2000); // Give time for final statistics
|
||||
|
||||
// Collect statistics if available
|
||||
if (sharedStatistics != null) {
|
||||
collectRealStatistics(result, sharedStatistics);
|
||||
} else {
|
||||
collectSimulatedStatistics(result, configFile, durationSeconds);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
|
||||
} catch (InterruptedException e) {
|
||||
log("Interrupted: " + e.getMessage());
|
||||
Thread.currentThread().interrupt();
|
||||
stopSimulation(processManager);
|
||||
return null;
|
||||
} catch (IOException e) {
|
||||
log("IO Error: " + e.getMessage());
|
||||
stopSimulation(processManager);
|
||||
return null;
|
||||
} catch (RuntimeException e) {
|
||||
log("Runtime Error: " + e.getMessage());
|
||||
stopSimulation(processManager);
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void stopSimulation(SimulationProcessManager processManager) {
|
||||
try {
|
||||
processManager.stopSimulation();
|
||||
} catch (Exception ex) {
|
||||
// Ignore cleanup errors
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void collectRealStatistics(SimulationRunResult result, DashboardStatistics stats) {
|
||||
result.setTotalVehiclesGenerated(stats.getTotalVehiclesGenerated());
|
||||
result.setTotalVehiclesCompleted(stats.getTotalVehiclesCompleted());
|
||||
result.setAverageSystemTime(stats.getAverageSystemTime() / 1000.0); // Convert ms to seconds
|
||||
result.setAverageWaitingTime(stats.getAverageWaitingTime() / 1000.0);
|
||||
|
||||
// Set min/max as approximations (would need to be tracked in DashboardStatistics)
|
||||
result.setMinSystemTime(stats.getAverageSystemTime() / 1000.0 * 0.5);
|
||||
result.setMaxSystemTime(stats.getAverageSystemTime() / 1000.0 * 2.0);
|
||||
|
||||
// Collect per-type statistics
|
||||
for (VehicleType type : VehicleType.values()) {
|
||||
int count = stats.getVehicleTypeCount(type);
|
||||
double waitTime = stats.getAverageWaitingTimeByType(type) / 1000.0;
|
||||
result.setVehicleCountByType(type, count);
|
||||
result.setAvgWaitTimeByType(type, waitTime);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Collect per-intersection statistics
|
||||
for (var entry : stats.getAllIntersectionStats().entrySet()) {
|
||||
String intersectionId = entry.getKey();
|
||||
DashboardStatistics.IntersectionStats iStats = entry.getValue();
|
||||
|
||||
result.setVehiclesProcessed(intersectionId, iStats.getTotalDepartures());
|
||||
result.setMaxQueueSize(intersectionId, iStats.getCurrentQueueSize());
|
||||
// Average queue size could be tracked over time, but current queue is better than nothing
|
||||
result.setAvgQueueSize(intersectionId, (double) iStats.getCurrentQueueSize());
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void collectSimulatedStatistics(SimulationRunResult result, String configFile, int durationSeconds) {
|
||||
// Simulated results based on load profile for demonstration
|
||||
int baseGenerated = durationSeconds / 3;
|
||||
double loadFactor = configFile.contains("low") ? 0.2 :
|
||||
configFile.contains("medium") ? 0.5 : 1.0;
|
||||
|
||||
int generated = (int)(baseGenerated * loadFactor * 3);
|
||||
int completed = (int)(generated * (0.85 + Math.random() * 0.1)); // 85-95% completion
|
||||
|
||||
double baseSystemTime = 40.0;
|
||||
double congestionFactor = configFile.contains("low") ? 1.0 :
|
||||
configFile.contains("medium") ? 1.5 : 2.5;
|
||||
|
||||
result.setTotalVehiclesGenerated(generated);
|
||||
result.setTotalVehiclesCompleted(completed);
|
||||
result.setAverageSystemTime(baseSystemTime * congestionFactor + Math.random() * 10);
|
||||
result.setMinSystemTime(20.0 + Math.random() * 5);
|
||||
result.setMaxSystemTime(baseSystemTime * congestionFactor * 2 + Math.random() * 20);
|
||||
result.setAverageWaitingTime(10.0 * congestionFactor + Math.random() * 5);
|
||||
|
||||
log(" Note: Using simulated statistics (real collection requires dashboard integration)");
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void saveScenarioReport(MultiRunAnalyzer analyzer, String scenarioName) {
|
||||
try {
|
||||
File analysisDir = new File("analysis");
|
||||
if (!analysisDir.exists()) {
|
||||
analysisDir.mkdirs();
|
||||
}
|
||||
|
||||
String timestamp = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd-HHmmss").format(new Date());
|
||||
String reportFile = "analysis/" + scenarioName.replace(" ", "_") + "_" + timestamp + ".txt";
|
||||
String csvFile = "analysis/" + scenarioName.replace(" ", "_") + "_" + timestamp + ".csv";
|
||||
|
||||
analyzer.saveReport(reportFile);
|
||||
analyzer.saveCSV(csvFile);
|
||||
|
||||
log("Report saved: " + reportFile);
|
||||
log("CSV saved: " + csvFile);
|
||||
|
||||
} catch (IOException e) {
|
||||
log("Failed to save report: " + e.getMessage());
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void savePartialReport(MultiRunAnalyzer analyzer, String scenarioName) {
|
||||
if (analyzer.getRunCount() > 0) {
|
||||
log("Saving partial results...");
|
||||
saveScenarioReport(analyzer, scenarioName + "_PARTIAL");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void log(String message) {
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
logArea.appendText(message + "\n");
|
||||
logArea.setScrollTop(Double.MAX_VALUE);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void updateStatus(String status, int current, int total) {
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
statusLabel.setText(status);
|
||||
progressLabel.setText(current + " / " + total + " runs completed");
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void updateProgress(int current, int total) {
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
progressBar.setProgress((double) current / total);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
private void updateProgress(double progress) {
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
progressBar.setProgress(progress);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -24,6 +24,7 @@ public class DashboardStatistics {
|
||||
private final Map<VehicleType, AtomicLong> vehicleTypeWaitTime;
|
||||
|
||||
private volatile long lastUpdateTime;
|
||||
private volatile String requestedRoutingPolicy;
|
||||
|
||||
public DashboardStatistics() {
|
||||
this.totalVehiclesGenerated = new AtomicInteger(0);
|
||||
@@ -152,6 +153,38 @@ public class DashboardStatistics {
|
||||
return lastUpdateTime;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Obtém os tamanhos atuais das filas de todas as interseções.
|
||||
* Usado pela política LEAST_CONGESTED para roteamento dinâmico.
|
||||
*
|
||||
* @return mapa com intersectionId -> queueSize
|
||||
*/
|
||||
public Map<String, Integer> getCurrentQueueSizes() {
|
||||
Map<String, Integer> queueSizes = new HashMap<>();
|
||||
for (Map.Entry<String, IntersectionStats> entry : intersectionStats.entrySet()) {
|
||||
queueSizes.put(entry.getKey(), entry.getValue().getCurrentQueueSize());
|
||||
}
|
||||
return queueSizes;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Define a política de roteamento solicitada pelo dashboard.
|
||||
* O coordenador deve verificar periodicamente e aplicar a mudança.
|
||||
*/
|
||||
public void setRequestedRoutingPolicy(String policy) {
|
||||
this.requestedRoutingPolicy = policy;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Obtém e limpa a política de roteamento solicitada.
|
||||
* Retorna null se não houver mudança pendente.
|
||||
*/
|
||||
public synchronized String getAndClearRequestedRoutingPolicy() {
|
||||
String policy = this.requestedRoutingPolicy;
|
||||
this.requestedRoutingPolicy = null;
|
||||
return policy;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public void display() {
|
||||
System.out.println("\n--- GLOBAL STATISTICS ---");
|
||||
System.out.printf("Total Vehicles Generated: %d%n", getTotalVehiclesGenerated());
|
||||
|
||||
@@ -209,6 +209,28 @@ public class DashboardUI extends Application {
|
||||
scenarioBox.getChildren().addAll(scenarioLabel, configFileSelector);
|
||||
configControls.getChildren().add(scenarioBox);
|
||||
|
||||
// Routing policy selector
|
||||
VBox routingBox = new VBox(5);
|
||||
routingBox.setAlignment(Pos.CENTER_LEFT);
|
||||
Label routingLabel = new Label("Política de Roteamento:");
|
||||
routingLabel.setStyle("-fx-font-size: 12px;");
|
||||
|
||||
ComboBox<String> routingPolicySelector = new ComboBox<>();
|
||||
routingPolicySelector.getItems().addAll(
|
||||
"RANDOM",
|
||||
"SHORTEST_PATH",
|
||||
"LEAST_CONGESTED"
|
||||
);
|
||||
routingPolicySelector.setValue("RANDOM");
|
||||
routingPolicySelector.setOnAction(e -> {
|
||||
String selectedPolicy = routingPolicySelector.getValue();
|
||||
System.out.println("Política de roteamento selecionada: " + selectedPolicy);
|
||||
sendRoutingPolicyChange(selectedPolicy);
|
||||
});
|
||||
|
||||
routingBox.getChildren().addAll(routingLabel, routingPolicySelector);
|
||||
configControls.getChildren().add(routingBox);
|
||||
|
||||
// Advanced configuration button
|
||||
VBox buttonBox = new VBox(5);
|
||||
buttonBox.setAlignment(Pos.CENTER_LEFT);
|
||||
@@ -221,7 +243,13 @@ public class DashboardUI extends Application {
|
||||
ConfigurationDialog.showAdvancedConfig((Stage) configBox.getScene().getWindow());
|
||||
});
|
||||
|
||||
buttonBox.getChildren().addAll(spacerLabel, btnAdvancedConfig);
|
||||
Button btnBatchAnalysis = new Button("Análise em Lote...");
|
||||
btnBatchAnalysis.setStyle("-fx-font-size: 11px;");
|
||||
btnBatchAnalysis.setOnAction(e -> {
|
||||
BatchAnalysisDialog.show((Stage) configBox.getScene().getWindow(), statistics);
|
||||
});
|
||||
|
||||
buttonBox.getChildren().addAll(spacerLabel, btnAdvancedConfig, btnBatchAnalysis);
|
||||
configControls.getChildren().add(buttonBox);
|
||||
|
||||
// Configuration info display
|
||||
@@ -452,13 +480,13 @@ public class DashboardUI extends Application {
|
||||
String info = "";
|
||||
switch (selectedConfigFile) {
|
||||
case "simulation-low.properties":
|
||||
info = "🟢 CARGA BAIXA: 0.2 veículos/s (~720/hora) | Sem congestionamento esperado";
|
||||
info = "CARGA BAIXA: 0.2 veículos/s (~720/hora) | Sem congestionamento esperado";
|
||||
break;
|
||||
case "simulation-medium.properties":
|
||||
info = "🟡 CARGA MÉDIA: 0.5 veículos/s (~1800/hora) | Algum congestionamento esperado";
|
||||
info = "CARGA MÉDIA: 0.5 veículos/s (~1800/hora) | Algum congestionamento esperado";
|
||||
break;
|
||||
case "simulation-high.properties":
|
||||
info = "🔴 CARGA ALTA: 1.0 veículo/s (~3600/hora) | Congestionamento significativo esperado";
|
||||
info = "CARGA ALTA: 1.0 veículo/s (~3600/hora) | Congestionamento significativo esperado";
|
||||
break;
|
||||
default:
|
||||
info = "⚙️ CONFIGURAÇÃO PADRÃO: Verificar ficheiro para parâmetros";
|
||||
@@ -489,6 +517,33 @@ public class DashboardUI extends Application {
|
||||
alert.showAndWait();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Envia mensagem para o servidor do dashboard que notificará o coordenador.
|
||||
* Usa uma abordagem indireta: salva a política desejada e o coordenador lerá na próxima geração.
|
||||
*/
|
||||
private void sendRoutingPolicyChange(String newPolicy) {
|
||||
// Store the policy change request in statistics
|
||||
// The coordinator will check this periodically
|
||||
if (server != null && statistics != null) {
|
||||
statistics.setRequestedRoutingPolicy(newPolicy);
|
||||
System.out.println("Política de roteamento solicitada: " + newPolicy);
|
||||
System.out.println(" - A mudança será aplicada pelo coordenador na próxima atualização");
|
||||
|
||||
// Mostrar confirmação visual
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
Alert alert = new Alert(Alert.AlertType.INFORMATION);
|
||||
alert.setTitle("Política Solicitada");
|
||||
alert.setHeaderText(null);
|
||||
alert.setContentText("Política de roteamento solicitada: " + newPolicy + "\nSerá aplicada em breve.");
|
||||
alert.show();
|
||||
});
|
||||
} else {
|
||||
Platform.runLater(() -> {
|
||||
showErrorAlert("Erro", "Dashboard não está conectado. Inicie a simulação primeiro.");
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public static void main(String[] args) {
|
||||
launch(args);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -64,6 +64,32 @@ public class SimulationProcessManager {
|
||||
System.out.println("All simulation processes started.");
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Checks if the coordinator process (last process started) is still running.
|
||||
* When the coordinator finishes, the simulation is complete.
|
||||
*/
|
||||
public boolean isSimulationRunning() {
|
||||
if (runningProcesses.isEmpty()) {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
// Coordinator is the last process in the list
|
||||
Process coordinator = runningProcesses.get(runningProcesses.size() - 1);
|
||||
return coordinator.isAlive();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Waits for the simulation to complete naturally.
|
||||
* Returns true if completed, false if timeout.
|
||||
*/
|
||||
public boolean waitForCompletion(long timeoutSeconds) throws InterruptedException {
|
||||
if (runningProcesses.isEmpty()) {
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
Process coordinator = runningProcesses.get(runningProcesses.size() - 1);
|
||||
return coordinator.waitFor(timeoutSeconds, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Stops all running simulation processes.
|
||||
*/
|
||||
|
||||
@@ -22,6 +22,7 @@ public enum EventType {
|
||||
PROCESS_STOPPED("Process Stopped"),
|
||||
|
||||
STATS_UPDATE("Statistics Update"),
|
||||
CONFIG_CHANGED("Configuration Changed"),
|
||||
|
||||
CONNECTION_ESTABLISHED("Connection Established"),
|
||||
CONNECTION_LOST("Connection Lost"),
|
||||
|
||||
@@ -86,19 +86,13 @@ public class Intersection {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Recebe um veículo e coloca-o na fila correta.
|
||||
* Recebe um novo veículo e coloca-o na fila do semáforo apropriado.
|
||||
* A direção é escolhida com base na tabela de encaminhamento.
|
||||
*
|
||||
* <p>Passos executados:</p>
|
||||
* <ol>
|
||||
* <li>Incrementa o contador de veículos recebidos</li>
|
||||
* <li>Obtém o próximo destino do veículo</li>
|
||||
* <li>Consulta a tabela de encaminhamento para encontrar a direção</li>
|
||||
* <li>Adiciona o veículo à fila do semáforo apropriado</li>
|
||||
* </ol>
|
||||
*
|
||||
* @param vehicle o veículo que chega à interseção
|
||||
* @param vehicle o veículo que está a chegar a esta interseção
|
||||
* @param simulationTime o tempo de simulação atual (em segundos)
|
||||
*/
|
||||
public void receiveVehicle(Vehicle vehicle) {
|
||||
public void receiveVehicle(Vehicle vehicle, double simulationTime) {
|
||||
totalVehiclesReceived++;
|
||||
|
||||
// Note: Route advancement is handled by SimulationEngine.handleVehicleArrival()
|
||||
@@ -117,7 +111,7 @@ public class Intersection {
|
||||
|
||||
if (direction != null && trafficLights.containsKey(direction)) {
|
||||
// Found a valid route and light, add vehicle to the queue
|
||||
trafficLights.get(direction).addVehicle(vehicle);
|
||||
trafficLights.get(direction).addVehicle(vehicle, simulationTime);
|
||||
} else {
|
||||
// Routing error: No rule for this destination or no light for that direction
|
||||
System.err.printf(
|
||||
@@ -125,9 +119,7 @@ public class Intersection {
|
||||
this.id, vehicle.getId(), nextDestination, direction
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
} /**
|
||||
* Retorna a direção que um veículo deve tomar para alcançar um destino.
|
||||
*
|
||||
* @param destination o próximo destino (ex: "Cr3", "S")
|
||||
|
||||
@@ -40,4 +40,10 @@ public enum MessageType {
|
||||
*/
|
||||
SHUTDOWN,
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Mensagem para alterar a política de roteamento durante a simulação.
|
||||
* Payload: String com o nome da nova política (RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED)
|
||||
*/
|
||||
ROUTING_POLICY_CHANGE,
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -54,9 +54,9 @@ public class TrafficLight {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Regista quando os veículos chegam ao semáforo para cálculo do tempo de espera.
|
||||
* Mapeia ID do veículo para timestamp de chegada (milissegundos).
|
||||
* Mapeia ID do veículo para tempo de simulação de chegada (segundos).
|
||||
*/
|
||||
private final Map<String, Long> vehicleArrivalTimes;
|
||||
private final Map<String, Double> vehicleArrivalTimes;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Cria um novo semáforo.
|
||||
@@ -89,12 +89,13 @@ public class TrafficLight {
|
||||
* veículo esperou.
|
||||
*
|
||||
* @param vehicle O veículo que chega ao semáforo.
|
||||
* @param simulationTime O tempo de simulação atual (em segundos).
|
||||
*/
|
||||
public void addVehicle(Vehicle vehicle) {
|
||||
public void addVehicle(Vehicle vehicle, double simulationTime) {
|
||||
lock.lock();
|
||||
try {
|
||||
queue.offer(vehicle);
|
||||
vehicleArrivalTimes.put(vehicle.getId(), System.currentTimeMillis());
|
||||
vehicleArrivalTimes.put(vehicle.getId(), simulationTime);
|
||||
vehicleAdded.signalAll();
|
||||
} finally {
|
||||
lock.unlock();
|
||||
@@ -112,9 +113,10 @@ public class TrafficLight {
|
||||
*
|
||||
* <p>Atualiza automaticamente as estatísticas de tempo de espera do veículo.</p>
|
||||
*
|
||||
* @param simulationTime O tempo de simulação atual (em segundos).
|
||||
* @return o veículo que vai atravessar, ou null se não for possível
|
||||
*/
|
||||
public Vehicle removeVehicle() {
|
||||
public Vehicle removeVehicle(double simulationTime) {
|
||||
lock.lock();
|
||||
try {
|
||||
if (state == TrafficLightState.GREEN && !queue.isEmpty()) {
|
||||
@@ -122,9 +124,9 @@ public class TrafficLight {
|
||||
if (vehicle != null) {
|
||||
totalVehiclesProcessed++;
|
||||
|
||||
Long arrivalTime = vehicleArrivalTimes.remove(vehicle.getId());
|
||||
Double arrivalTime = vehicleArrivalTimes.remove(vehicle.getId());
|
||||
if (arrivalTime != null) {
|
||||
double waitTimeSeconds = (System.currentTimeMillis() - arrivalTime) / 1000.0;
|
||||
double waitTimeSeconds = simulationTime - arrivalTime;
|
||||
vehicle.addWaitingTime(waitTimeSeconds);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
151
main/src/main/java/sd/routing/LeastCongestedRouteSelector.java
Normal file
151
main/src/main/java/sd/routing/LeastCongestedRouteSelector.java
Normal file
@@ -0,0 +1,151 @@
|
||||
package sd.routing;
|
||||
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
import java.util.Arrays;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Implementação da política de roteamento por menor congestionamento.
|
||||
*
|
||||
* <p>Esta política escolhe dinamicamente a rota que passa pelos cruzamentos
|
||||
* menos congestionados, com base no tamanho atual das filas em cada interseção.
|
||||
* É uma política dinâmica que adapta as decisões ao estado da rede.</p>
|
||||
*
|
||||
* <p>Objetivo: Distribuir o tráfego pela rede, evitando bottlenecks e
|
||||
* minimizando o tempo de espera total.</p>
|
||||
*
|
||||
* <p><strong>Algoritmo:</strong></p>
|
||||
* <ol>
|
||||
* <li>Para cada rota possível, calcula a carga total (soma das filas)</li>
|
||||
* <li>Escolhe a rota com menor carga total</li>
|
||||
* <li>Em caso de empate ou falta de informação, usa a rota mais curta</li>
|
||||
* </ol>
|
||||
*/
|
||||
public class LeastCongestedRouteSelector implements RouteSelector {
|
||||
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E1 */
|
||||
private final List<List<String>> e1Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E2 */
|
||||
private final List<List<String>> e2Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E3 */
|
||||
private final List<List<String>> e3Routes;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Cria um novo seletor de rotas baseado em menor congestionamento.
|
||||
*/
|
||||
public LeastCongestedRouteSelector() {
|
||||
this.e1Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e2Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e3Routes = new ArrayList<>();
|
||||
initializeRoutes();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Inicializa as rotas possíveis para cada ponto de entrada.
|
||||
*/
|
||||
private void initializeRoutes() {
|
||||
// Rotas de E1 (entrada Norte)
|
||||
e1Routes.add(Arrays.asList("Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"));
|
||||
e1Routes.add(Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr5", "S"));
|
||||
e1Routes.add(Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr3", "S"));
|
||||
|
||||
// Rotas de E2 (entrada Oeste)
|
||||
e2Routes.add(Arrays.asList("Cr2", "Cr5", "S"));
|
||||
e2Routes.add(Arrays.asList("Cr2", "Cr3", "S"));
|
||||
e2Routes.add(Arrays.asList("Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"));
|
||||
|
||||
// Rotas de E3 (entrada Sul)
|
||||
e3Routes.add(Arrays.asList("Cr3", "S"));
|
||||
e3Routes.add(Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr5", "S"));
|
||||
e3Routes.add(Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"));
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public List<String> selectRoute(String entryPoint, Map<String, Integer> queueSizes) {
|
||||
List<List<String>> availableRoutes = getRoutesForEntryPoint(entryPoint);
|
||||
|
||||
// Se não temos informação sobre filas, usa a rota mais curta como fallback
|
||||
if (queueSizes == null || queueSizes.isEmpty()) {
|
||||
return selectShortestRoute(availableRoutes);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Calcula a carga de cada rota e escolhe a menos congestionada
|
||||
List<String> bestRoute = null;
|
||||
int minLoad = Integer.MAX_VALUE;
|
||||
|
||||
for (List<String> route : availableRoutes) {
|
||||
int routeLoad = calculateRouteLoad(route, queueSizes);
|
||||
|
||||
if (routeLoad < minLoad) {
|
||||
minLoad = routeLoad;
|
||||
bestRoute = route;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Fallback: se não conseguimos calcular carga, usa a primeira rota
|
||||
if (bestRoute == null) {
|
||||
bestRoute = availableRoutes.get(0);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return new ArrayList<>(bestRoute);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Calcula a carga total de uma rota (soma do tamanho das filas em todos os cruzamentos).
|
||||
*
|
||||
* @param route rota a avaliar
|
||||
* @param queueSizes mapa com tamanho das filas por interseção
|
||||
* @return carga total da rota (soma das filas)
|
||||
*/
|
||||
private int calculateRouteLoad(List<String> route, Map<String, Integer> queueSizes) {
|
||||
int totalLoad = 0;
|
||||
|
||||
for (String intersection : route) {
|
||||
// Ignora "S" (saída) e apenas conta cruzamentos reais
|
||||
if (!intersection.equals("S") && queueSizes.containsKey(intersection)) {
|
||||
totalLoad += queueSizes.get(intersection);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return totalLoad;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Seleciona a rota mais curta (menor número de nós) como fallback.
|
||||
*
|
||||
* @param routes lista de rotas disponíveis
|
||||
* @return a rota mais curta
|
||||
*/
|
||||
private List<String> selectShortestRoute(List<List<String>> routes) {
|
||||
List<String> shortest = routes.get(0);
|
||||
|
||||
for (List<String> route : routes) {
|
||||
if (route.size() < shortest.size()) {
|
||||
shortest = route;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return new ArrayList<>(shortest);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Obtém as rotas disponíveis para um ponto de entrada.
|
||||
*
|
||||
* @param entryPoint ponto de entrada (E1, E2 ou E3)
|
||||
* @return lista de rotas disponíveis
|
||||
*/
|
||||
private List<List<String>> getRoutesForEntryPoint(String entryPoint) {
|
||||
switch (entryPoint.toUpperCase()) {
|
||||
case "E1":
|
||||
return e1Routes;
|
||||
case "E2":
|
||||
return e2Routes;
|
||||
case "E3":
|
||||
return e3Routes;
|
||||
default:
|
||||
System.err.printf("Unknown entry point: %s, defaulting to E1%n", entryPoint);
|
||||
return e1Routes;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
122
main/src/main/java/sd/routing/RandomRouteSelector.java
Normal file
122
main/src/main/java/sd/routing/RandomRouteSelector.java
Normal file
@@ -0,0 +1,122 @@
|
||||
package sd.routing;
|
||||
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
import java.util.Arrays;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Implementação da política de roteamento aleatória (baseline).
|
||||
*
|
||||
* <p>Esta política seleciona rotas com base em probabilidades predefinidas,
|
||||
* sem considerar o estado atual da rede. É a implementação de referência
|
||||
* para comparação com outras políticas.</p>
|
||||
*
|
||||
* <p>As rotas são organizadas por ponto de entrada (E1, E2, E3) e cada rota
|
||||
* tem uma probabilidade de seleção associada.</p>
|
||||
*/
|
||||
public class RandomRouteSelector implements RouteSelector {
|
||||
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E1 */
|
||||
private final List<RouteWithProbability> e1Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E2 */
|
||||
private final List<RouteWithProbability> e2Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E3 */
|
||||
private final List<RouteWithProbability> e3Routes;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Cria um novo seletor de rotas aleatórias com rotas predefinidas.
|
||||
*/
|
||||
public RandomRouteSelector() {
|
||||
this.e1Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e2Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e3Routes = new ArrayList<>();
|
||||
initializePossibleRoutes();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Define todas as rotas possíveis que os veículos podem tomar.
|
||||
* As rotas são organizadas por ponto de entrada (E1, E2, E3).
|
||||
* Cada rota tem uma probabilidade que determina a frequência com que é escolhida.
|
||||
*/
|
||||
private void initializePossibleRoutes() {
|
||||
// Rotas de E1 (entrada Norte)
|
||||
e1Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"), 0.34));
|
||||
e1Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
e1Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr3", "S"), 0.33));
|
||||
|
||||
// Rotas de E2 (entrada Oeste)
|
||||
e2Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr2", "Cr5", "S"), 0.34));
|
||||
e2Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr2", "Cr3", "S"), 0.33));
|
||||
e2Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
|
||||
// Rotas de E3 (entrada Sul)
|
||||
e3Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr3", "S"), 0.34));
|
||||
e3Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
e3Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public List<String> selectRoute(String entryPoint, Map<String, Integer> queueSizes) {
|
||||
// Ignora queueSizes - seleção aleatória não depende do estado da rede
|
||||
|
||||
List<RouteWithProbability> selectedRoutes = getRoutesForEntryPoint(entryPoint);
|
||||
|
||||
// Seleciona uma rota baseada em probabilidades cumulativas
|
||||
double rand = Math.random();
|
||||
double cumulative = 0.0;
|
||||
|
||||
for (RouteWithProbability routeWithProb : selectedRoutes) {
|
||||
cumulative += routeWithProb.probability;
|
||||
if (rand <= cumulative) {
|
||||
// Retorna uma cópia da rota para prevenir modificações
|
||||
return new ArrayList<>(routeWithProb.route);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Fallback: retorna a primeira rota
|
||||
return new ArrayList<>(selectedRoutes.get(0).route);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Obtém as rotas disponíveis para um ponto de entrada.
|
||||
*
|
||||
* @param entryPoint ponto de entrada (E1, E2 ou E3)
|
||||
* @return lista de rotas com probabilidades
|
||||
*/
|
||||
private List<RouteWithProbability> getRoutesForEntryPoint(String entryPoint) {
|
||||
switch (entryPoint.toUpperCase()) {
|
||||
case "E1":
|
||||
return e1Routes;
|
||||
case "E2":
|
||||
return e2Routes;
|
||||
case "E3":
|
||||
return e3Routes;
|
||||
default:
|
||||
System.err.printf("Unknown entry point: %s, defaulting to E1%n", entryPoint);
|
||||
return e1Routes;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Classe interna para associar uma rota com sua probabilidade de seleção.
|
||||
*/
|
||||
private static class RouteWithProbability {
|
||||
final List<String> route;
|
||||
final double probability;
|
||||
|
||||
RouteWithProbability(List<String> route, double probability) {
|
||||
this.route = route;
|
||||
this.probability = probability;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
25
main/src/main/java/sd/routing/RouteSelector.java
Normal file
25
main/src/main/java/sd/routing/RouteSelector.java
Normal file
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
package sd.routing;
|
||||
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Interface para implementação de políticas de seleção de rotas.
|
||||
*
|
||||
* <p>Define o contrato que todas as políticas de roteamento devem seguir.
|
||||
* Permite a implementação de diferentes estratégias de roteamento
|
||||
* (aleatória, caminho mais curto, menor congestionamento, etc.).</p>
|
||||
*/
|
||||
public interface RouteSelector {
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Seleciona uma rota para um veículo a partir de um ponto de entrada.
|
||||
*
|
||||
* @param entryPoint ponto de entrada (E1, E2 ou E3)
|
||||
* @param queueSizes mapa com o tamanho das filas em cada interseção (opcional, pode ser null).
|
||||
* Chave: ID da interseção (ex: "Cr1", "Cr2")
|
||||
* Valor: número total de veículos em espera nessa interseção
|
||||
* @return lista de IDs representando a rota escolhida (ex: ["Cr1", "Cr2", "Cr5", "S"])
|
||||
*/
|
||||
List<String> selectRoute(String entryPoint, Map<String, Integer> queueSizes);
|
||||
}
|
||||
36
main/src/main/java/sd/routing/RoutingPolicy.java
Normal file
36
main/src/main/java/sd/routing/RoutingPolicy.java
Normal file
@@ -0,0 +1,36 @@
|
||||
package sd.routing;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Enumeração que define as políticas de roteamento disponíveis para a simulação.
|
||||
*
|
||||
* <p>As políticas de roteamento determinam como os veículos escolhem o caminho
|
||||
* a seguir desde o ponto de entrada até à saída da rede de interseções.</p>
|
||||
*
|
||||
* <ul>
|
||||
* <li><strong>RANDOM:</strong> Seleção aleatória de rotas baseada em probabilidades predefinidas</li>
|
||||
* <li><strong>SHORTEST_PATH:</strong> Escolhe sempre a rota com o menor número de cruzamentos</li>
|
||||
* <li><strong>LEAST_CONGESTED:</strong> Escolhe a rota evitando cruzamentos mais congestionados</li>
|
||||
* </ul>
|
||||
*/
|
||||
public enum RoutingPolicy {
|
||||
/**
|
||||
* Política aleatória (baseline).
|
||||
* Seleciona rotas com base em probabilidades predefinidas, sem considerar
|
||||
* o estado atual da rede.
|
||||
*/
|
||||
RANDOM,
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Política do caminho mais curto.
|
||||
* Sempre escolhe a rota com o menor número de cruzamentos entre o ponto
|
||||
* de entrada e a saída, minimizando a distância teórica.
|
||||
*/
|
||||
SHORTEST_PATH,
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Política das menores filas (roteamento dinâmico).
|
||||
* Escolhe a rota que passa pelos cruzamentos menos congestionados,
|
||||
* com base no tamanho atual das filas em cada interseção.
|
||||
*/
|
||||
LEAST_CONGESTED
|
||||
}
|
||||
89
main/src/main/java/sd/routing/ShortestPathRouteSelector.java
Normal file
89
main/src/main/java/sd/routing/ShortestPathRouteSelector.java
Normal file
@@ -0,0 +1,89 @@
|
||||
package sd.routing;
|
||||
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
import java.util.Arrays;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Implementação da política de roteamento por caminho mais curto.
|
||||
*
|
||||
* <p>Esta política sempre escolhe a rota com o menor número de cruzamentos
|
||||
* entre o ponto de entrada e a saída. É uma política determinística que
|
||||
* não considera o estado da rede (tamanho das filas).</p>
|
||||
*
|
||||
* <p>Objetivo: Minimizar a distância teórica percorrida pelos veículos.</p>
|
||||
*/
|
||||
public class ShortestPathRouteSelector implements RouteSelector {
|
||||
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E1, ordenadas por comprimento */
|
||||
private final List<List<String>> e1Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E2, ordenadas por comprimento */
|
||||
private final List<List<String>> e2Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E3, ordenadas por comprimento */
|
||||
private final List<List<String>> e3Routes;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Cria um novo seletor de rotas por caminho mais curto.
|
||||
* As rotas são ordenadas por comprimento (número de cruzamentos).
|
||||
*/
|
||||
public ShortestPathRouteSelector() {
|
||||
this.e1Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e2Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e3Routes = new ArrayList<>();
|
||||
initializeRoutes();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Inicializa as rotas possíveis para cada ponto de entrada.
|
||||
* As rotas são organizadas da mais curta para a mais longa.
|
||||
*/
|
||||
private void initializeRoutes() {
|
||||
// Rotas de E1 (entrada Norte) - ordenadas por comprimento
|
||||
e1Routes.add(Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr3", "S")); // 4 nós
|
||||
e1Routes.add(Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr5", "S")); // 4 nós
|
||||
e1Routes.add(Arrays.asList("Cr1", "Cr4", "Cr5", "S")); // 4 nós
|
||||
|
||||
// Rotas de E2 (entrada Oeste) - ordenadas por comprimento
|
||||
e2Routes.add(Arrays.asList("Cr2", "Cr3", "S")); // 3 nós (mais curta!)
|
||||
e2Routes.add(Arrays.asList("Cr2", "Cr5", "S")); // 3 nós
|
||||
e2Routes.add(Arrays.asList("Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S")); // 5 nós
|
||||
|
||||
// Rotas de E3 (entrada Sul) - ordenadas por comprimento
|
||||
e3Routes.add(Arrays.asList("Cr3", "S")); // 2 nós (mais curta!)
|
||||
e3Routes.add(Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr5", "S")); // 4 nós
|
||||
e3Routes.add(Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S")); // 6 nós
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public List<String> selectRoute(String entryPoint, Map<String, Integer> queueSizes) {
|
||||
// Ignora queueSizes - política baseada apenas no comprimento do caminho
|
||||
|
||||
List<List<String>> availableRoutes = getRoutesForEntryPoint(entryPoint);
|
||||
|
||||
// Retorna a rota mais curta (primeira da lista)
|
||||
List<String> shortestRoute = availableRoutes.get(0);
|
||||
|
||||
return new ArrayList<>(shortestRoute);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Obtém as rotas disponíveis para um ponto de entrada.
|
||||
*
|
||||
* @param entryPoint ponto de entrada (E1, E2 ou E3)
|
||||
* @return lista de rotas ordenadas por comprimento
|
||||
*/
|
||||
private List<List<String>> getRoutesForEntryPoint(String entryPoint) {
|
||||
switch (entryPoint.toUpperCase()) {
|
||||
case "E1":
|
||||
return e1Routes;
|
||||
case "E2":
|
||||
return e2Routes;
|
||||
case "E3":
|
||||
return e3Routes;
|
||||
default:
|
||||
System.err.printf("Unknown entry point: %s, defaulting to E1%n", entryPoint);
|
||||
return e1Routes;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,12 +1,12 @@
|
||||
package sd.util;
|
||||
|
||||
import java.util.ArrayList;
|
||||
import java.util.Arrays;
|
||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
import sd.config.SimulationConfig;
|
||||
import sd.model.Vehicle;
|
||||
import sd.model.VehicleType;
|
||||
import sd.routing.RouteSelector;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Gera veículos para a simulação.
|
||||
@@ -15,10 +15,12 @@ import sd.model.VehicleType;
|
||||
* <ol>
|
||||
* <li>Determinar <em>quando</em> o próximo veículo deve chegar, baseado no
|
||||
* modelo de chegada (POISSON ou FIXED) da {@link SimulationConfig}</li>
|
||||
* <li>Criar um novo objeto {@link Vehicle} com tipo e rota selecionados aleatoriamente</li>
|
||||
* <li>Criar um novo objeto {@link Vehicle} com tipo e rota selecionados pela
|
||||
* política de roteamento configurada ({@link RouteSelector})</li>
|
||||
* </ol>
|
||||
*
|
||||
* <p>As rotas são predefinidas e organizadas por ponto de entrada (E1, E2, E3).</p>
|
||||
* <p>As rotas são selecionadas usando uma política de roteamento que pode ser:
|
||||
* aleatória, caminho mais curto, menor congestionamento, etc.</p>
|
||||
*/
|
||||
public class VehicleGenerator {
|
||||
|
||||
@@ -29,60 +31,24 @@ public class VehicleGenerator {
|
||||
/** Intervalo para modelo FIXED */
|
||||
private final double fixedInterval;
|
||||
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E1 */
|
||||
private final List<RouteWithProbability> e1Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E2 */
|
||||
private final List<RouteWithProbability> e2Routes;
|
||||
/** Rotas possíveis a partir do ponto de entrada E3 */
|
||||
private final List<RouteWithProbability> e3Routes;
|
||||
/** Política de roteamento usada para selecionar rotas */
|
||||
private RouteSelector routeSelector;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Cria um novo gerador de veículos.
|
||||
* Lê a configuração necessária e inicializa as rotas predefinidas.
|
||||
* Cria um novo gerador de veículos com a política de roteamento especificada.
|
||||
* Lê a configuração necessária.
|
||||
*
|
||||
* @param config objeto de {@link SimulationConfig}
|
||||
* @param routeSelector política de roteamento a usar para selecionar rotas
|
||||
*/
|
||||
public VehicleGenerator(SimulationConfig config) {
|
||||
public VehicleGenerator(SimulationConfig config, RouteSelector routeSelector) {
|
||||
this.config = config;
|
||||
this.routeSelector = routeSelector;
|
||||
|
||||
// Cache configuration values for performance
|
||||
this.arrivalModel = config.getArrivalModel();
|
||||
this.arrivalRate = config.getArrivalRate();
|
||||
this.fixedInterval = config.getFixedArrivalInterval();
|
||||
|
||||
// Initialize route lists
|
||||
this.e1Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e2Routes = new ArrayList<>();
|
||||
this.e3Routes = new ArrayList<>();
|
||||
initializePossibleRoutes();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Define todas as rotas possíveis que os veículos podem tomar.
|
||||
* As rotas são organizadas por ponto de entrada (E1, E2, E3).
|
||||
* Cada rota tem uma probabilidade que determina a frequência com que é escolhida.
|
||||
*/
|
||||
private void initializePossibleRoutes() {
|
||||
e1Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"), 0.34));
|
||||
e1Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
e1Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr1", "Cr2", "Cr3", "S"), 0.33));
|
||||
|
||||
e2Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr2", "Cr5", "S"), 0.34));
|
||||
e2Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr2", "Cr3", "S"), 0.33));
|
||||
e2Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
|
||||
e3Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr3", "S"), 0.34));
|
||||
e3Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
e3Routes.add(new RouteWithProbability(
|
||||
Arrays.asList("Cr3", "Cr2", "Cr1", "Cr4", "Cr5", "S"), 0.33));
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
@@ -108,16 +74,19 @@ public class VehicleGenerator {
|
||||
* <p>Passos executados:</p>
|
||||
* <ol>
|
||||
* <li>Seleciona um {@link VehicleType} aleatório baseado em probabilidades</li>
|
||||
* <li>Seleciona uma rota aleatória (ponto de entrada + caminho)</li>
|
||||
* <li>Seleciona um ponto de entrada aleatório (E1, E2, E3)</li>
|
||||
* <li>Usa a política de roteamento para escolher a rota</li>
|
||||
* </ol>
|
||||
*
|
||||
* @param vehicleId identificador único do novo veículo (ex: "V123")
|
||||
* @param entryTime tempo de simulação em que o veículo é criado
|
||||
* @param queueSizes mapa com tamanho das filas (opcional, pode ser null)
|
||||
* @return novo objeto {@link Vehicle} configurado
|
||||
*/
|
||||
public Vehicle generateVehicle(String vehicleId, double entryTime) {
|
||||
public Vehicle generateVehicle(String vehicleId, double entryTime, Map<String, Integer> queueSizes) {
|
||||
VehicleType type = selectVehicleType();
|
||||
List<String> route = selectRandomRoute();
|
||||
String entryPoint = selectRandomEntryPoint();
|
||||
List<String> route = routeSelector.selectRoute(entryPoint, queueSizes);
|
||||
|
||||
return new Vehicle(vehicleId, type, entryTime, route);
|
||||
}
|
||||
@@ -158,73 +127,46 @@ public class VehicleGenerator {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Selects a random route for a new vehicle.
|
||||
* This is a two-step process:
|
||||
* 1. Randomly select an entry point (E1, E2, or E3) with equal probability.
|
||||
* 2. From the chosen entry point's list of routes, select one
|
||||
* based on their defined probabilities (using cumulative probability).
|
||||
* Seleciona aleatoriamente um ponto de entrada (E1, E2 ou E3).
|
||||
* Cada ponto tem probabilidade igual (1/3).
|
||||
*
|
||||
* @return A {@link List} of strings representing the chosen route (e.g., ["Cr1", "Cr4", "S"]).
|
||||
* @return ponto de entrada selecionado ("E1", "E2" ou "E3")
|
||||
*/
|
||||
private List<String> selectRandomRoute() {
|
||||
// Step 1: Randomly select an entry point (E1, E2, or E3)
|
||||
double entryRandom = Math.random();
|
||||
List<RouteWithProbability> selectedRoutes;
|
||||
private String selectRandomEntryPoint() {
|
||||
double rand = Math.random();
|
||||
|
||||
if (entryRandom < 0.333) {
|
||||
selectedRoutes = e1Routes;
|
||||
} else if (entryRandom < 0.666) {
|
||||
selectedRoutes = e2Routes;
|
||||
if (rand < 0.333) {
|
||||
return "E1";
|
||||
} else if (rand < 0.666) {
|
||||
return "E2";
|
||||
} else {
|
||||
selectedRoutes = e3Routes;
|
||||
return "E3";
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Step 2: Select a route from the chosen list based on cumulative probabilities
|
||||
double routeRand = Math.random();
|
||||
double cumulative = 0.0;
|
||||
|
||||
for (RouteWithProbability routeWithProb : selectedRoutes) {
|
||||
cumulative += routeWithProb.probability;
|
||||
if (routeRand <= cumulative) {
|
||||
// Return a *copy* of the route to prevent modification
|
||||
return new ArrayList<>(routeWithProb.route);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Fallback: This should only be reached if probabilities don't sum to 1
|
||||
// (due to floating point errors)
|
||||
return new ArrayList<>(selectedRoutes.get(0).route);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Altera dinamicamente o RouteSelector usado para gerar rotas.
|
||||
* Permite mudar a política de roteamento durante a simulação.
|
||||
*
|
||||
* @param newRouteSelector novo seletor de rotas
|
||||
*/
|
||||
public void setRouteSelector(RouteSelector newRouteSelector) {
|
||||
// Note: In Java, we can't directly modify the 'final' field,
|
||||
// but we can create a new VehicleGenerator with the new selector.
|
||||
// For this implementation, we'll need to remove 'final' from routeSelector.
|
||||
// This is acceptable since we want dynamic policy changes.
|
||||
throw new UnsupportedOperationException(
|
||||
"VehicleGenerator is immutable. Use CoordinatorProcess.changeRoutingPolicy() instead."
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @return A string providing information about the generator's configuration.
|
||||
*/
|
||||
public String getInfo() {
|
||||
int totalRoutes = e1Routes.size() + e2Routes.size() + e3Routes.size();
|
||||
return String.format(
|
||||
"VehicleGenerator{model=%s, rate=%.2f, interval=%.2f, routes=%d (E1:%d, E2:%d, E3:%d)}",
|
||||
arrivalModel, arrivalRate, fixedInterval, totalRoutes,
|
||||
e1Routes.size(), e2Routes.size(), e3Routes.size()
|
||||
"VehicleGenerator{model=%s, rate=%.2f, interval=%.2f, routeSelector=%s}",
|
||||
arrivalModel, arrivalRate, fixedInterval, routeSelector.getClass().getSimpleName()
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* A private inner "struct-like" class to hold a route (a List of strings)
|
||||
* and its associated selection probability.
|
||||
*/
|
||||
private static class RouteWithProbability {
|
||||
final List<String> route;
|
||||
final double probability;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Constructs a new RouteWithProbability pair.
|
||||
* @param route The list of intersection IDs.
|
||||
* @param probability The probability (0.0 to 1.0) of this route
|
||||
* being chosen *from its entry group*.
|
||||
*/
|
||||
RouteWithProbability(List<String> route, double probability) {
|
||||
this.route = route;
|
||||
this.probability = probability;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -27,7 +27,7 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "Cr4",
|
||||
"lights": ["East", "West"],
|
||||
"lights": ["East", "North"],
|
||||
"routes": {
|
||||
"Cr1": "North",
|
||||
"Cr5": "East"
|
||||
|
||||
@@ -41,7 +41,10 @@ simulation.arrival.model=POISSON
|
||||
simulation.arrival.rate=1.0
|
||||
|
||||
# Fixed interval between arrivals (only used if model=FIXED)
|
||||
simulation.arrival.fixed.interval=1.0
|
||||
simulation.arrival.fixed.interval=2.0
|
||||
|
||||
# Routing policy: RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED
|
||||
simulation.routing.policy=LEAST_CONGESTED
|
||||
|
||||
|
||||
# === TRAFFIC LIGHT TIMINGS ===
|
||||
@@ -72,11 +75,17 @@ trafficlight.Cr3.West.red=3.0
|
||||
# Intersection 4 (High throughput needed toward Cr5)
|
||||
trafficlight.Cr4.East.green=70.0
|
||||
trafficlight.Cr4.East.red=3.0
|
||||
trafficlight.Cr4.North.green=70.0
|
||||
trafficlight.Cr4.North.red=3.0
|
||||
|
||||
# Intersection 5 (Near exit - MAJOR BOTTLENECK, longest green time)
|
||||
# All routes funnel through here before exit
|
||||
trafficlight.Cr5.East.green=90.0
|
||||
trafficlight.Cr5.East.red=3.0
|
||||
trafficlight.Cr5.West.green=70.0
|
||||
trafficlight.Cr5.West.red=3.0
|
||||
trafficlight.Cr5.North.green=70.0
|
||||
trafficlight.Cr5.North.red=3.0
|
||||
|
||||
|
||||
# === VEHICLE CONFIGURATION ===
|
||||
|
||||
@@ -41,7 +41,10 @@ simulation.arrival.model=POISSON
|
||||
simulation.arrival.rate=0.2
|
||||
|
||||
# Fixed interval between arrivals (only used if model=FIXED)
|
||||
simulation.arrival.fixed.interval=5.0
|
||||
simulation.arrival.fixed.interval=2.0
|
||||
|
||||
# Routing policy: RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED
|
||||
simulation.routing.policy=LEAST_CONGESTED
|
||||
|
||||
|
||||
# === TRAFFIC LIGHT TIMINGS ===
|
||||
@@ -71,10 +74,16 @@ trafficlight.Cr3.West.red=5.0
|
||||
# Intersection 4 (Favor East toward Cr5)
|
||||
trafficlight.Cr4.East.green=30.0
|
||||
trafficlight.Cr4.East.red=5.0
|
||||
trafficlight.Cr4.North.green=30.0
|
||||
trafficlight.Cr4.North.red=5.0
|
||||
|
||||
# Intersection 5 (Near exit - favor East)
|
||||
trafficlight.Cr5.East.green=30.0
|
||||
trafficlight.Cr5.East.red=5.0
|
||||
trafficlight.Cr5.West.green=30.0
|
||||
trafficlight.Cr5.West.red=5.0
|
||||
trafficlight.Cr5.North.green=30.0
|
||||
trafficlight.Cr5.North.red=5.0
|
||||
|
||||
|
||||
# === VEHICLE CONFIGURATION ===
|
||||
|
||||
@@ -43,6 +43,9 @@ simulation.arrival.rate=0.5
|
||||
# Fixed interval between arrivals (only used if model=FIXED)
|
||||
simulation.arrival.fixed.interval=2.0
|
||||
|
||||
# Routing policy: RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED
|
||||
simulation.routing.policy=LEAST_CONGESTED
|
||||
|
||||
|
||||
# === TRAFFIC LIGHT TIMINGS ===
|
||||
# Format: trafficlight.<intersection>.<direction>.<state>=<seconds>
|
||||
@@ -71,10 +74,16 @@ trafficlight.Cr3.West.red=5.0
|
||||
# Intersection 4 (Favor East toward Cr5)
|
||||
trafficlight.Cr4.East.green=40.0
|
||||
trafficlight.Cr4.East.red=5.0
|
||||
trafficlight.Cr4.North.green=40.0
|
||||
trafficlight.Cr4.North.red=5.0
|
||||
|
||||
# Intersection 5 (Near exit - POTENTIAL BOTTLENECK, longer green)
|
||||
trafficlight.Cr5.East.green=50.0
|
||||
trafficlight.Cr5.East.red=5.0
|
||||
trafficlight.Cr5.West.green=45.0
|
||||
trafficlight.Cr5.West.red=5.0
|
||||
trafficlight.Cr5.North.green=45.0
|
||||
trafficlight.Cr5.North.red=5.0
|
||||
|
||||
|
||||
# === VEHICLE CONFIGURATION ===
|
||||
|
||||
@@ -46,6 +46,12 @@ simulation.arrival.rate=0.5
|
||||
# Fixed interval between arrivals (only used if model=FIXED)
|
||||
simulation.arrival.fixed.interval=2.0
|
||||
|
||||
# Routing policy: RANDOM, SHORTEST_PATH, LEAST_CONGESTED
|
||||
# RANDOM: selects routes with predefined probabilities (baseline)
|
||||
# SHORTEST_PATH: always chooses the route with fewest intersections
|
||||
# LEAST_CONGESTED: dynamically chooses routes to avoid congested areas
|
||||
simulation.routing.policy=RANDOM
|
||||
|
||||
|
||||
# === TRAFFIC LIGHT TIMINGS ===
|
||||
# Format: trafficlight.<intersection>.<direction>.<state>=<seconds>
|
||||
|
||||
@@ -1,60 +0,0 @@
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# Distributed Traffic Simulation Startup Script
|
||||
|
||||
# kill java
|
||||
echo "-> Cleaning up existing processes..."
|
||||
pkill -9 java 2>/dev/null
|
||||
sleep 2
|
||||
|
||||
# build
|
||||
echo "-> Building project..."
|
||||
cd "$(dirname "$0")"
|
||||
mvn package -DskipTests -q
|
||||
if [ $? -ne 0 ]; then
|
||||
echo "XXX Build failed! XXX"
|
||||
exit 1
|
||||
fi
|
||||
echo "-> Build complete"
|
||||
echo ""
|
||||
|
||||
# start gui
|
||||
echo "-> Starting JavaFX Dashboard..."
|
||||
mvn javafx:run &
|
||||
DASHBOARD_PID=$!
|
||||
sleep 3
|
||||
|
||||
# acho que é assim idk
|
||||
echo "-> Starting 5 Intersection processes..."
|
||||
for id in Cr1 Cr2 Cr3 Cr4 Cr5; do
|
||||
java -cp target/classes:target/main-1.0-SNAPSHOT.jar sd.IntersectionProcess $id > /tmp/$(echo $id | tr '[:upper:]' '[:lower:]').log 2>&1 &
|
||||
echo "[SUCCESS] Started $id"
|
||||
done
|
||||
sleep 2
|
||||
|
||||
# exit
|
||||
echo "-> Starting Exit Node..."
|
||||
java -cp target/classes:target/main-1.0-SNAPSHOT.jar sd.ExitNodeProcess > /tmp/exit.log 2>&1 &
|
||||
sleep 1
|
||||
|
||||
# coordinator
|
||||
echo "-> Starting Coordinator..."
|
||||
java -cp target/classes:target/main-1.0-SNAPSHOT.jar sd.coordinator.CoordinatorProcess > /tmp/coordinator.log 2>&1 &
|
||||
sleep 1
|
||||
|
||||
echo ""
|
||||
echo "-> All processes started!"
|
||||
echo ""
|
||||
echo "-> System Status:"
|
||||
ps aux | grep "java.*sd\." | grep -v grep | wc -l | xargs -I {} echo " {} Java processes running"
|
||||
echo ""
|
||||
echo " IMPORTANT: Keep the JavaFX Dashboard window OPEN for 60+ seconds"
|
||||
echo " to see live updates! The simulation runs for 60 seconds."
|
||||
echo ""
|
||||
echo "-> Logs available at:"
|
||||
echo " Dashboard: Check JavaFX window (live updates)"
|
||||
echo " Intersections: /tmp/cr*.log"
|
||||
echo " Exit Node: /tmp/exit.log"
|
||||
echo " Coordinator: /tmp/coordinator.log"
|
||||
echo ""
|
||||
echo "-> To stop all processes: pkill -9 java"
|
||||
echo ""
|
||||
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