【元胞自动机】元胞自动机收费站交通问题【含Matlab源码 357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

%   iterations      =  迭代次数即计算次数     100
%   B               =  收费站的个数     定义的了是12个
%   L               =  车道数            6
%   Arrival         =  平均车流量
%   plazalength     =  收费区长度   101  但是这个是什么意思呢
%   Service         =  服务率         0.8
%   dt              =  时间步长   
%   plaza           =  收费区矩阵  
%                              1 = 有车, 0 =为空, -1 = 禁止, -3 = 收费站
%   v               =  速度矩阵  
%   vmax            =  最大速度
%   time            =  时间矩阵
%   t_h             =  时间因素
%   departurescount =  在一次计算中流出的车数
%   departurestime  =  流出的车经过收费区所花费的时间
%   influx          =  进车矢量
%   outflux         =  出车矢量
%   timecost        =  所有车辆花费的时间
%   h               =  句柄
clear;clc;
iterations = 100; % 迭代次数即计算次数
B = 12; % 收费站的个数
L = 6; % 车道数
Arrival=4; % 平均车流量

plazalength = 101; % 收费区长度  
[plaza, v, time] = create_plaza(B, L, plazalength);%子函数1构建收费区矩阵     
h = show_plaza(plaza, NaN, 0.01);%子函数2将收费区矩阵转换为图片（NaN任意值）

Service = 0.8; % 服务率
dt = 0.2; % 时间步长
t_h = 1; % 时间因素
vmax = 5; % 最大速度
influx=[];%不同
outflux=[];%不同
%                1 = 有车, 0 = 为空, -1 = 禁止, -3 = 收费站
%        v = 速度矩阵
%        time = 时间矩阵
%        vmax = 最大速度
Service = 0.8; % 服务率   exp(-Service*dt）
dt = 0.2; %时长
probac = 0.7;% 加速概率
probdc = 1;% 减速的可能性
probrd = 0.3;% 随机减速的可能性
t_h = 1; % 时间因素
[L,W] = size(plaza);% 构建（i，j）位置的距离矩阵
gap = zeros(L,W);
f = find(plaza==1);%找到收费区中有车的位置并记录
for k=f'
    [i,j] = ind2sub([L,W], k);%将矩阵中k位置，用[i,j]表示
    d = plaza(i+1:end, j);%距离
    gap(k) = min( find([d~=0;1]) )-1;%找到k车前方最近（min）的不为零的元胞，测距；find([d~=0;1]查
end
gap(end,:) = 0;%最后一行距离为0 

%% 速度更新规则
% 1 加速：间隔大于速度
k = find((gap(f) > v(f)*t_h) & (v(f) + 1 <= vmax) & (rand(size(f)) <= probac));%gap(f)到前面车的距离
v(f(k)) = v(f(k)) + 1;
% 2 排除碰撞
k = find((v(f)*t_h > gap(f)) & (rand(size(f)) <= probdc));
v(f(k)) = gap(f(k))/t_h;
% 3 随机减速
k = find(rand(size(f)) <= probrd);
v(f(k)) = max(v(f(k)) - 1,0);
% 进出收费站
%% 收费亭
function [plaza, v, time, departurescount, departurestime] = clear_boundary(plaza, v, time)
% clear_boundary  最后一行车的移动
%        plaza = 收费区矩阵
%                1 = 有车,0=为空,-1 = 禁止, -3 = 收费站
%        v = 速度矩阵
%        time = 时间矩阵
departurescount = 0;%出口离去车辆数
departurestime = [];%离去车辆时刻
[a,b] = size(plaza);
booth_row = ceil(L/2);%找到收费区的位置
for i = 2:W-1  
    if (plaza(booth_row,i) ~= 1)%如果该收费站没车
        if (plaza(booth_row-1,i) == 1)%如果收费站之前有车
            v(booth_row - 1 ,i) = 1;%该车速度为1
        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