【元胞自动机】基于matlab元胞自动机模拟小区车流量【含Matlab源码 358期】-北京尧图网络

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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/svmax2格/s2 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 errorW 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_indexspeed_index0;loop_times 10;%循环次数;time_step_length loop_times*(red_light_timegreen_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_length1;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_street1 ,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_timeswaiting_time 0;output 0;entry 0;traffic_capacity 0;if mod(i,2)~0pixel(end,end-1) 0;%红灯变绿灯for xx1: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 k1;pause(fresh_frequency);speed_indexspeed_index1;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;endelsepixel red_light_on(pixel);%绿灯变红灯for xx1: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_indexspeed_index1; 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 endendfunction [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 dimensionsprob 0.9;temp_pixel pixel;global total_speed;num_of_cars0;speed_max 3;%最大速度jam_cars 0;move_steps0;main_road_move_steps0;%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-4pixel-10) pixel(pixel-4pixel-10)1;%endmove_steps0;%% 车辆前进的逻辑for i (L-1)1for j 1: W-1if temp_pixel(i,j) 1%主干路的移动情况if temp_pixel(i1, j) ~ 0%堵车啦if temp_pixel(i, j-1)0(temp_pixel(i1, j)temp_pixel(i2, 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;endpixel_speed(i,j) 0;elseif prob rand%向前移动if ipixel_speed(i,j)L%越过边界时next find(temp_pixel(i1:L,j),1);%判断下一次的加速移动是否会碰撞ifisempty(next)next1%会碰到则按照N-S规则,移动至前车n后并速度降为Vn-1total_speedtotal_speed(next-1);move_stepsmove_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_speedtotal_speedpixel_speed(i,j);move_steps move_stepspixel_speed(i,j);endbreak;endtemp_pixel(temp_pixel-2)3;%将红绿灯转成正数方便判断next find(temp_pixel(i1:(ipixel_speed(i,j)),j),1);%判断下一次的加速移动是否会碰撞ifisempty(next)next1%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-1total_speedtotal_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(ipixel_speed(i,j), j) 1;total_speedtotal_speedpixel_speed(i,j);move_steps move_stepspixel_speed(i,j);if (pixel_speed(i,j)1)speed_maxpixel_speed(ipixel_speed(i,j), j)speed_max;elsepixel_speed(ipixel_speed(i,j), j)pixel_speed(i,j)1;endendend⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 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仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化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

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