基于MATLAB的保守策略元胞自动机:车道交通流模型

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本文介绍了如何使用MATLAB建立一个基于保守策略的元胞自动机模型来模拟车道交通流。模型通过设置元胞数量、车辆参数等,根据车辆间的间距和最大速度计算车辆移动,避免碰撞。通过调整参数,可以模拟不同交通场景,理解交通行为和性质。

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车道交通流模型是研究车辆在道路上的运动和交通流动性的重要工具。在这篇文章中,我们将介绍如何使用MATLAB编写一个基于保守策略的元胞自动机模型来模拟车道交通流,并提供相应的源代码。

元胞自动机是一种用于模拟多智能体系统行为的计算模型。在车道交通流模型中,道路被划分成若干个离散的元胞,每个元胞表示一个固定长度的道路段。每个元胞上可以存在一个或多个车辆,车辆按照一定的规则在元胞之间移动。

下面是我们的MATLAB代码实现:

% 参数设置
numCells = 100; % 元胞数量
maxSpeed = 5; % 车辆最大速度
density = 0.3; 
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