为解决直接对Vissim二次开发编程难度大、耗时长且难以实现复杂自适应控制算法等问题,提出了集成Vissim和Python的车联网仿真平台构建方法。上述方法充分利用Vissim的动态交通仿真技术和Python丰富和强大的对象库、擅长数据挖掘和易于实现算法等优点,构建了车联网仿真平台。具体地,Python为主控程序,通过与Vissim COM接口通信来获取Vissim中的各种交通信息;然后,基于这些信息实现各种交通控制算法和优化模型;最后将优化结果通过Vissim COM接口反馈到Vissim中,实现了对Vissim中对象的控制和优化。并通过一个基于该仿真平台的自适应交叉口信号配时优化实例,结果表明:与传统的感应控制相比,交叉口的延误降低了19. 18%。