【元胞自动机】元胞自动机模拟小区车流量【含Matlab源码 358期】

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⛄一、元胞自动机简介

1 元胞自动机发展历程
最初的元胞自动机是由冯 · 诺依曼在 1950 年代为模拟生物 细胞的自我复制而提出的. 但是并未受到学术界重视.
1970 年, 剑桥大学的约翰 · 何顿 · 康威设计了一个电脑游戏 “生命游戏” 后, 元胞自动机才吸引了科学家们的注意.

1983 年 S.Wolfram 发表了一系列论文. 对初等元胞机 256 种 规则所产生的模型进行了深入研究, 并用熵来描述其演化行 为, 将细胞自动机分为平稳型, 周期型, 混沌型和复杂型.

2 对元胞自动机的初步认识
元胞自动机（CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。典型的元胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。典型的变化规则，决定于元胞的状态，以及其（ 4 或 8 ）邻居的状态。

3 元胞的变化规则&元胞状态
典型的变化规则，决定于元胞的状态，以及其（ 4 或 8 ）邻居的状态。

4 元胞自动机的应用
元胞自动机已被应用于物理模拟，生物模拟等领域。

5 元胞自动机的matlab编程
结合以上，我们可以理解元胞自动机仿真需要理解三点。一是元胞，在matlab中可以理解为矩阵中的一点或多点组成的方形块，一般我们用矩阵中的一点代表一个元胞。二是变化规则，元胞的变化规则决定元胞下一刻的状态。三是元胞的状态，元胞的状态是自定义的，通常是对立的状态，比如生物的存活状态或死亡状态，红灯或绿灯，该点有障碍物或者没有障碍物等等。

6 一维元胞自动机——交通规则
定义：
6.1 元胞分布于一维线性网格上.
6.2 元胞仅具有车和空两种状态.

7 二维元胞自动机——生命游戏
定义：
7.1 元胞分布于二维方型网格上.
7.2 元胞仅具有生和死两种状态.

元胞状态由周围八邻居决定.
规则：

骷髅：死亡；笑脸：生存
周围有三个笑脸，则中间变为笑脸
少于两个笑脸或者多于三个，中间则变死亡。

8 什么是元胞自动机
离散的系统: 元胞是定义在有限的时间和空间上的, 并且元 胞的状态是有限.
动力学系统: 元胞自动机的举止行为具有动力学特征.
简单与复杂: 元胞自动机用简单规则控制相互作用的元胞 模拟复杂世界.

9 构成要素

（1）元胞 (Cell)

元胞是元胞自动机基本单元：
状态: 每一个元胞都有记忆贮存状态的功能.
离散: 简单情况下, 元胞只有两种可能状态; 较复杂情况下, 元胞具有多种状态.
更新: 元胞的状态都安照动力规则不断更新.
（2）网格 (Lattice)
不同维网格

常用二维网格

（3）邻居 (Neighborhood)

（4）边界 (Boundary)

反射型：以自己作为边界的状态
吸收型：不管边界（车开到边界就消失）

（5）规则（状态转移函数）
定义：根据元胞当前状态及其邻居状况确定下一时刻该元胞状态的动力学函数, 简单讲, 就是一个状态转移函数.
分类 ：
总和型: 某元胞下时刻的状态取决于且仅取决于它所有邻居 的当前状态以及自身的当前状态.
合法型: 总和型规则属于合法型规则. 但如果把元胞自动机 的规则限制为总和型, 会使元胞自动机具有局限性.
（6）森林火灾

绿色：树木；红色：火；黑色：空地。
三种状态循环转化：
树：周围有火或者被闪电击中就变成火。
空地：以概率p变为树木
理性分析：红为火；灰为空地；绿是树

元胞三种状态的密度和为1

火转化为空地的密度等于空地转换为树的密度（新长出来的树等于烧没的树）

f是闪电的概率:远远小于树生成的概率；T s m a x T_{smax}T smax
​是一大群树被火烧的时间尺度
程序实现
周期性边界条件
购进啊

其中的数字为编号
构建邻居矩阵

上面矩阵中的数字编号，对应原矩阵相同位置编号的上邻居编号，一 一对应
同样道理：

（7）交通概念
车距和密度

流量方程

守恒方程

时空轨迹（横轴是空间纵轴为时间）

红线横线与蓝色交点表示每个时间车的位置。
如果是竖线则表示车子在该位置对应的时间

宏观连续模型：

最常用的规则：

红色条表示速度是满的。

1 加速规则：不能超过v m a x （ 2 格 / s ） v_{max}（2格/s）v
max（2格/s）
2 防止碰撞：不能超过车距

理论分析：

结果分析: 密度与流量

第一个图：横坐标是归一化后的密度，纵坐标是车流量。第二个图：理论值与CA的结果

结果分析: 时空轨迹

中间的深色区域是交通堵塞的区域。

⛄二、部分源代码

%% 初始化运行空间
clear all;
%clc;
warning off;
dbstop if error
W = 0;
%% 模型主要参数设置
red_light_time = 60;%红灯时间
green_light_time = 40;%绿灯时间
fresh_frequency = 0.1;%刷新速率
num_of_street = 4;%小区道路的数量,也就是交叉口的数量
global pixellength;%定义全局变量车道长度
pixellength = 30;%主道的长度
side_length = 25;%小区边长
%% 用来统计数据的变量
global speed_index
speed_index=0;
loop_times = 10;%循环`次数;
time_step_length = loop_times*(red_light_time+green_light_time)/2;
avr_move_steps = ones(1,time_step_length);
store_num_of_cars = ones(1,time_step_length);
store_num_of_jam_cars = ones(1,time_step_length);
avr_mainroad_move_steps = ones(1,time_step_length);
%% 生成运行改进后的N-S模型所需的变量.
B = side_length+1;
L = 1;
pixel = create_pixel(B,L,side_length);%生成元胞空间的状态矩阵
pixel = create_street(pixel , num_of_street+1 ,side_length);%生成小区道路
pixel_speed = zeros(size(pixel));%小车的速度矩阵,对应所在位置的小车的速度
temp_handle = show_pixel(pixel,B,NaN);%显示元胞矩阵
%% 循环刷新每一时步的图像,统计数据.
for i = 1:loop_times
waiting_time = 0;
output = 0;
entry = 0;
traffic_capacity = 0;
if mod(i,2)~=0
pixel(end,end-1) = 0;%红灯变绿灯
for xx=1:green_light_time
[pixel,pixel_speed,move_step,num_of_cars,num_of_jam_cars,avr_mainroad_move_step] = go_forward(pixel,pixel_speed); %前进规则
[pixel,pixel_speed] = new_cars(pixel,1,pixel_speed); %将生成的车辆加到元胞空间矩阵中
entry = entry + 1;
%waiting_time = waiting_time + compute_wait(pixel); %进行求和求总的时间
%==============
temp_handle = show_pixel(pixel,B,temp_handle);%刷新图像
%drawnow
%==============
pixel = clear_boundary(pixel);%将要离开系统的车辆，需要将车辆从系统中移除
%k = k+1;
pause(fresh_frequency);
speed_index=speed_index+1;
avr_move_steps(speed_index)=move_step;
store_num_of_cars(speed_index) = num_of_cars;
store_num_of_jam_cars(speed_index)=num_of_jam_cars;
avr_mainroad_move_steps(speed_index)=avr_mainroad_move_step;
end
else
pixel = red_light_on(pixel);%绿灯变红灯
for xx=1:red_light_time

        [pixel,pixel_speed,move_step,num_of_cars,num_of_jam_cars,avr_mainroad_move_step] = go_forward(pixel,pixel_speed); %前进规则
        
        [pixel,pixel_speed] = new_cars(pixel,1,pixel_speed); %将生成的车辆加到元胞空间矩阵中
        temp_handle = show_pixel(pixel,B,temp_handle);%更新图像
        drawnow
        pause(fresh_frequency);
        pixel = clear_boundary(pixel);
        speed_index=speed_index+1;
        avr_move_steps(speed_index)=move_step;
        store_num_of_cars(speed_index) = num_of_cars;
        store_num_of_jam_cars(speed_index)=num_of_jam_cars;
        avr_mainroad_move_steps(speed_index)=avr_mainroad_move_step;
    end
end               

end
function [pixel,pixel_speed,move_steps,num_of_cars,jam_cars,main_road_move_steps] = go_forward(pixel,pixel_speed)
%前进规则
%否则，该车以概率为prob前进到它前面的位置
[L, W] = size(pixel); %get its dimensions
prob = 0.9;
temp_pixel = pixel;
global total_speed;
num_of_cars=0;
speed_max = 3;%最大速度
jam_cars= 0;
move_steps=0;
main_road_move_steps=0;
%if ~isempty(find(pixel(:,W-1)-3,1))%在这一步时,消除拐玩进入小区道路时占用的pixel(i,j)
pixel(pixel(:,W-1)-3,W-1) =0;
pixel(pixel<=-4&pixel>=-10) = pixel(pixel<=-4&pixel>=-10)+1;
%end
move_steps=0;
%% 车辆前进的逻辑

for i = (L-1)👎1
for j =1: W-1
if temp_pixel(i,j) == 1%主干路的移动情况
if temp_pixel(i+1, j) ~= 0%堵车啦
if temp_pixel(i, j-1)0&&(temp_pixel(i+1, j)&temp_pixel(i+2, j)) ~= 0%当车的右侧有入口且前方阻塞时右拐入小区
pixel(i,j) = -8;%在此时步占用 pixel(i,j)，下一时步再将pixel(i,j)设为0，以此来表示进入口对道路通行的影响
pixel(i, j-1) = -8;
end
pixel_speed(i,j) = 0;
elseif prob >= rand%向前移动
if i+pixel_speed(i,j)>L%越过边界时
next = find(temp_pixel(i+1:L,j),1);%判断下一次的加速移动是否会碰撞
if _{isempty(next)&&next}=1%会碰到则按照N-S规则,移动至前车n后并速度降为Vn-1
total_speed=total_speed+(next-1);
move_steps=move_steps+(next-1);
next = next + i;
pixel(next-1,j) = 1;
%disp(next)
pixel(i,j)=1;%既占用小区路口又占用
pixel_speed(i,j)=0;
pixel_speed(next-1,j)=1;
elseif isempty(next)
pixel(i,j)=0;
total_speed=total_speed+pixel_speed(i,j);
move_steps = move_steps+pixel_speed(i,j);
end
break;
end
temp_pixel(temp_pixel-2)=3;%将红绿灯转成正数方便判断
next = find(temp_pixel(i+1:(i+pixel_speed(i,j)),j),1);%判断下一次的加速移动是否会碰撞
if _{isempty(next)&&next}=1%会撞到前车到则按照NaSch规则,移动至前车n后并速度降为Vn-1
total_speed=total_speed+(next-1);
move_steps = move_steps+(next - 1);
next = next + i;
%disp(next)
pixel(i,j)=0;
pixel(next-1,j) = 1;
pixel_speed(i,j)=0;
pixel_speed(next-1,j)=1;
elseif isempty(next)
pixel(i,j)=0;
pixel(i+pixel_speed(i,j), j) = 1;
total_speed=total_speed+pixel_speed(i,j);
move_steps = move_steps+pixel_speed(i,j);
if (pixel_speed(i,j)+1)>speed_max
pixel_speed(i+pixel_speed(i,j), j)=speed_max;
else
pixel_speed(i+pixel_speed(i,j), j)=pixel_speed(i,j)+1;
end
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]党珊,蒋太刚,巫承军.基于元胞自动机方法的消防疏散仿真研究[J].现代电子技术. 2022,45(21)
[2]帅斌,秦梦瑶,许旻昊.基于元胞自动机的高速铁路列车运行仿真研究[J].计算机仿真. 2022,39(08)
[3]张睿洋.元胞自动机在两类传染病模型中的应用[J].现代信息科技. 2022,6(10)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，请联系删除

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5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合