3-创新扩散中广告投放效果的元胞自动机仿真

3-创新扩散中广告投放效果的元胞自动机仿真
3-创新扩散中广告投放效果的元胞自动机仿真

0引言

Rogers 将扩散定义为,创新通过一段时间,经由特定

的渠道,在社会系统成员中传播的过程[1]

。一项创新只有经过扩散,才可能被社会接受进而成为一项成功的产品,规模效应也才能体现出来,从而收到更好的社会经济效益。作为最主要的市场营销策略之一,广告对创新的扩散尤其重要,对广告问题的研究成为创新扩散及市场营销领域研究中的热点和难点。

Mansfield [2]最先对创新扩散进行定量的模型化研究,

此后出现了众多的扩散模型,其中,Bass [3]模型及其他学者对该模型的改进(统称Bass 模型族)是最有影响力的。这些模型建立数学方程对扩散过程进行描述和预测,可称之为宏观模型。但这类模型的不足之处在于它忽略了消费者的差异,将其视为完全相同的个体。现实中的消费者对广告等大众传播媒体和人际传播的选择偏好不同,个体属性的不同对产品扩散的速度和形态具有重要影响。数学模型的这一缺陷成为其最受非议之处,而以元胞自动机为代表的微观层面(Individual-level )的仿真模型在表达个体属性的差异方面具有相当的优势。

元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )是一种空间、时间、状态完全离散的微观仿真模型,上世纪中叶,由

John Von Neumann [4]提出,被广泛应用于交通[5]、金融[6]、传

染病[7]、舆论传播[8]等领域,是一种重要的复杂系统建模分

析工具。CA 能非常确切地描述现实中的传播现象,即“个体状态取决于邻居的状态,少数个体的状态逐步影响周围个体,以此引起了该状态的传播及扩散[9]”,因此,它非常适用于创新扩散[10,11]问题的研究。

1992年,Bhargava [12]首次将CA 应用于技术创新扩散

的研究,从此,CA 在创新扩散领域得到越来越广泛的应用:Goldenberg [13]建立创新扩散的异质CA 模型,并研究了宏-微观模型参数之间的关系,Moldovan [14]使用CA 模型研究了负的内部因素对创新扩散的影响并提出解决措施,但以上二人均没有对广告的投放效果专门进行解释。本文建立一个创新扩散的异质CA 模型,对其中广告的投放效果进行仿真研究。通过改变模型的参数研究了市场内部影响力、初始市场占有率、市场规模等各因素对广告投放效果的影响。

1模型

为使研究的问题明确,提出以下假设:①市场中只有

一种创新在传播;②市场潜在消费者数量不变,即假设一种创新一旦进入介绍期,则其市场潜量就已经是确定了的,并且在其整个生命周期中保持静态不变;③未接受创新的消费者可以选择该创新,已经接受创新的消费者在一定条件下也可能放弃该创新。

一个CA 模型由4个基本要素组成:元胞、元胞空间、邻域及规则,接下来分别进行定义。

创新扩散中广告投放效果的元胞自动机仿真

廷1,高宝俊2,宣慧玉1

(1.西安交通大学管理学院,陕西西安710049;2武汉大学经济与管理学院,湖北武汉430072)摘

要:传统的研究方法忽略了消费者的差异,将其视为完全相同的个体,忽视了个体差异对产品扩散的

速度和形态的重要影响,由此得到的结果并不能为厂商制定广告策略提供可靠的依据。元胞自动机作为一种空间、时间、状态完全离散的微观仿真模型,适用于扩散问题的研究。它从模拟个体行为入手,可以深入地刻画不同个体之间的差异,既可以得到扩散的宏观结果,也可以得到扩散的微观特征。通过仿真,论证了产品刚刚投放市场时应适当加大广告强度,而随着市场占有率的增加可以适当降低广造强度,这是一种最佳的广告策略;同时,得到了广告强度与市场占有率以及市场规模之间的量化关系。关键词:广告;创新扩散;元胞自动机;仿真;市场营销中图分类号:F713.8

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2009)01-0134-04

收稿日期:2007-08-16

基金项目:国家自然科学基金(70601023);中国博士后科学基金(20060390827)

作者简介:张廷(1982-),男,山东高唐人,西安交通大学管理学院博士研究生,研究方向为创新扩散的微观仿真;高宝俊(1976-),男,山

西阳泉人,博士后,武汉大学经济与管理学院副教授,研究方向为金融市场的微观仿真;宣慧玉(1942-),女,浙江宁波人,西安交通大学管理学院教授、博士生导师,研究方向为系统仿真。

第26卷%第1期

2009年1月科技进步与对策

Science &Technology Progress and Policy

Vol.26No.1%Jan.2009

第1期

(1)元胞及元胞空间。使用L×L的二维均匀网格表示两种产品竞争扩散的市场,其中每个格子为一个元胞,代表扩散区域内的一个消费者,是CA模型最基本的元素。元胞(i,j)在t时刻的状态用一个有序数组S t ij={1,0}表示,S t ij=1表示消费者(i,j)在t时刻接受创新,S t ij=0则表示未接受创新。

(2)邻域。与某一元胞(消费者)相邻的元胞组成的区域称为该元胞的邻域。二维CA模型最常见的邻域定义如图1所示,本模型采用摩尔邻域。

(i,j+1)

(i-1,j)(i,j)(i+1,j)

(i,j-1)

(a)冯·诺依曼邻域(i-1,j+1)(i,j+1)(i+1,j+1)(i-1,j)(i,j)(i+1,j)(i-1,j-1)(i,j-1)(i+1,j-1)

(b)摩尔邻域

图1CA模型的邻域类型

(3)规则。元胞根据邻域状态决定下一时刻状态。本模型中规定:当中心元胞的邻居中接受创新的元胞数量,多于未接受创新的元胞数量时,该中心元胞接受创新,反之则放弃创新,如果邻居中二者数量相等则保持原状态。得到规则1如下:

N t(i,j)(S=1)-N t(i,j)(S=0)≥2,则S t+1i,j=1;

N t(i,j)(S=0)-N t(i,j)(S=1)≥2,则S t+1i,j=0;

N t(i,j)(S=0)-N t(i,j)(S=1)=0,则各自状态保持不变。

其中N t(i,j)(·)为t时刻元胞(i,j)的邻域中满足条件(·)的邻居个数。且有N t(i,j)(S=1)+N t(i,j)(S=0)=8,容易看出N t(i,j)(S=1)-N t(i,j)(S=0)≥2等价于N t(i,j)(S=1)>N t(i,j)(S=0),此时的规则即为不包含广告的多数规则,也是一种确定型规则。

在模型中加入广告效应,引入参数h∈[0,1],实际意义为厂商采取的广告强度。规定:若一个消费者的邻居中未选择创新者多于选择创新者,则该消费者以概率h接受创新,以概率1-h不接受创新;若其邻居中二者数量相等,则未接受创新的消费者以概率h接受创新,已接受创新的消费者保持状态不变。显然,参数h越大,说明厂商的广告力度越大,反之亦然。由此将以上规则修改,得到规则2:N t(i,j)(S=1)-N t(i,j)(S=0)≥2,则S t+1i,j=1;

N t(i,j)(S=0)-N t(i,j)(S=1)≥2,则以概率h有S t+1i,j=1,以概率1-h有S t+1

i,j

=0;

N t(i,j)(S=1)-N t(i,j)(S=0)=0,当S t i,j=0时,以概率h有S t+1

i,j

=

1,当S t i,j=1时,有S t+1

i,j

=1。

显然,规则1是规则2在h=0时的特例。

2仿真结果

模型在L×L的网格中运行,采用循环边界条件,初始接受者所占的比例,用n0表示,显然n0∈[0,1],初始采用者均匀分布于网格上。P(t)为t时刻创新采用者所占的比例,称为创新采用率。模型有3个主要参数:

L:模型网格的规模,表示潜在市场的大小;

n0:在t=0时刻系统中值为1的元胞所占的比例,也就是系统中产品的初始市场占有率,n0∈[0,1];

h:广告的投放强度。

对3个参数的一组取值进行仿真,为消除随机干扰对实验的影响,每组组合仿真100次,每次仿真运行至稳态,直到创新采用率p(t)趋于稳定,其中一种极端情况为创新全占市场,即P(∞)=1。定义M为100次仿真中P(∞)=1的比例,则M为L、h和n0的函数,记为M(L,h,n0)。

2.1没有广告的情形

取L=50,h=0,此时模型的规则是确定型的规则1,仿真结果只与初始市场占有率有关。创新完全占领市场以及完全被排挤出市场的概率如图2所示,完全占领市场的概率即为M(50,0,n0),完全被排挤出市场的概率为M'(50,0,n0),即100次仿真中P(∞)=0的比例。

a仿真初始时均匀分布于网格上b仿真终止时产生聚集

图3L=50,h=0,n0=0.4的程序演化

注:黑色代表创新采用者,白色代表未采用者。

初始状态有40%的创新采用者,当仿真进入稳态时,只有10%的消费者选择采用创新,而且这些采用者不再是均匀分布于网格上,而是产生了明显的聚集。在0.37≤n0≤0.65的范围内,改变初始采用者的比例,总有可能产生这种聚集行为。结合现实说明这样一种现象:不同产品针对的目标市场不同,例如低价甚至过时的产品可能针对

张廷,高宝俊,宣慧玉:创新扩散中广告投放效果的元胞自动机仿真135

··

科技进步与对策2009年的是农村市场,仍然有一定的生存空间。这种结果也说明

本模型可以很好地再现创新扩散的“微观上的扩散,宏观上的聚集”的具体特征,适用于研究此类扩散问题。

2.2有广告的情形

取L=50,h和n0的取值范围均为[0,1],步长设定为0.01,h和n0取其取值范围内任意一组组合分别进行仿真。两参数均有101个不同取值,这样便有101×101种不同组合,得到101×101个M值。图4为函数M(50,0,n0)(h∈[0,0.14],n0∈[0,1])的曲面图。观察结果发现,当参数h>0.14时,无论n0取值如何,P均等于1,也就是说,厂商的广告强度达到0.14时,肯定可以独占市场。但并非必须达到0.14才可以独占市场,为了节约广告成本,需要尽量降低广告强度。因为市场占有率n0容易获得,针对不同的n0,如何以最低的广告强度达到独占市场的目的才是厂商关心的问题,因此h∈[0,0.14]才是厂商关心的区域

图4函数M(50,0,n0)(h∈[0,0.14],n0∈[0,1])的曲面

分别对图4的h轴和n0轴做数据剖面:

(1)对h轴做剖面,对于一定的广告强度h,可以找到n0*使:

M(50,h,n0)=1(当n0≥n0*)

M(50,h,n0)<1(当n0

(2)对n0轴做剖面,对于一定的初始占有率n0,可以找到h*使:

M(50,h,n0)=1(当h≥h*)

M(50,h,n0)<1(当h

图5(a)为h=0.01,0.02,0.05,0.1时h轴的剖面,有圆圈的数据点对应的即为n0*,显然,随h不断增大,n0*不断减小。当h增大到0.14时,即使是进入一个全新市场(n0=0),产品也可以最终达到独占。当没有广告时,至少需要n0= 0.79创新才可能独占市场,说明广告在一个创新的扩散过程中起到非常重要的作用,广告强度越大越有利于创新的扩散。但广告强度的增加也会增加成本,需要寻找合适的广告强度。图5(b)为n0=0.2,0.3,0.4,0.5时n0轴的剖面,有圆圈的数据点对应的即为h*,同样,随着n0的增大,h*也不断减小,说明当产品逐步提高市场占有率之后,独占市场所需要的广告强度也不断降低。Horsky和Leonard曾经在论文中指出,在产品初入市场时可以增加广告力度,随着产品使用者的增加,可以适当降低广告力度[15],本模型得到的结

果验证了这一结论。根据这些数据,厂商可以根据创新当前的市场占有率调整广告投入力度。

(a)对h轴

(b)对n0轴

图5对图4的数据剖面

除了广告的影响,市场规模对扩散的影响也是非常显著的。从图6可以看出:当h=0时,随市场规模的变大,对应的n0*不断增加,说明在没有广告的情形下,越在规模大的市场下,创新独占市场需要的初始占有率越高;当h>0时,情况恰恰相反,随市场规模的变大,相同的广告强度对应的n0*却在不断减少。L=30,50,70,100,300的5条曲线相交于h=0及h=0.01之间,将这区间的情况放大后如图6中的小图所示,可见5条曲线的交点处于h=0及h=0.002之间,说明在有无广告的情况下,市场规模对创新扩散的影响孑然不同。

第1期

h**为0.0557。由此可知,当市场规模足够大时,广告影响

程度只要达到5.57%即可使一种创新在进入一个全新市

场后逐步完全占领该市场。

Simulate the Effects of Advertising on the Diffusion of Innovation

with Cellular Automata

Zhang Ting1,Guo Baojun2,Xuan Huiyu1

(1.Shool of Management,Xi'an Jiaotong University,Xi'an710049,China;

2.School of Economics and Management Wuhan University,Wuhan430072,China)

Abstract:Classical research methods ignored all the difference between the consumers,but it's quite the contrary that the dif-ference between the consumers has an important influence of the diffusion speed and pattern.The paper examins the effects of advertising on the diffusion process of the innovation by Cellular Automata model.CA model could simulate the individuals'be-havior,and describe the difference between the individuals.By simulations,it received the relationship between the advertising strength and the sales,market size.It also demonstrates that the optimal advertising policy is to advertise heavily when the inno-vation is introduced and reduce the level of advertising as sales increasing.

Key Words:Advertising;Diffusion of Innovation;Cellular Automata;System Simulation;Marketing

元胞自动机(CA)代码及应用

元胞自动机(CA)代码及应用 引言 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。元胞自动机已被应用于物理模拟,生物模拟等领域。本文就一些有趣的规则,考虑如何编写有效的MATLAB的程序来实现这些元胞自动机。 MATLAB的编程考虑 元胞自动机需要考虑到下列因素,下面分别说明如何用MATLAB实现这些部分。并以Conway的生命游戏机的程序为例,说明怎样实现一个元胞自动机。 ●矩阵和图像可以相互转化,所以矩阵的显示是可以真接实现的。如果矩阵 cells的所有元素只包含两种状态且矩阵Z含有零,那么用image函数来显示cat命令建的RGB图像,并且能够返回句柄。 imh = image(cat(3,cells,z,z)); set(imh, 'erasemode', 'none') axis equal axis tight ●矩阵和图像可以相互转化,所以初始条件可以是矩阵,也可以是图形。以下 代码生成一个零矩阵,初始化元胞状态为零,然后使得中心十字形的元胞状态= 1。 z = zeros(n,n); cells = z; cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1; cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1; ●Matlab的代码应尽量简洁以减小运算量。以下程序计算了最近邻居总和,并 按照CA规则进行了计算。本段Matlab代码非常灵活的表示了相邻邻居。 x = 2:n-1; y = 2:n-1; sum(x,y) = cells(x,y-1) + cells(x,y+1) + ... cells(x-1, y) + cells(x+1,y) + ... cells(x-1,y-1) + cells(x-1,y+1) + ... cells(x+1,y-1) + cells(x+1,y+1); cells = (sum==3) | (sum==2 & cells); ●加入一个简单的图形用户界面是很容易的。在下面这个例子中,应用了三个 按钮和一个文本框。三个按钮,作用分别是运行,停止,程序退出按钮。文框是用来显示的仿真运算的次数。 %build the GUI %define the plot button plotbutton=uicontrol('style','pushbutton',...

元胞自动机简史

元胞自动机简史 元胞自动机的诞生是人类探索人的认识本质的结果,也是计算技术巨大进步推动的结果。自古以来,人类认识一般问题的根本方法就是,建模和计算(推演)。模型是人类智力能理解自然世界的唯一方式。而元胞自动机正是一种可以用来建模也非常容易进行计算的理论框架和模型工具。最早从计算的视角审视问题的是关心人的认识本质的哲学家。笛卡尔认为, 人的理解就是形成和操作恰当的表述方式。洛克认为, 我们对世界的认识都要经过观念这个中介, 思维事实上不过是人类大脑对这些观念进行组合或分解的过程。霍布斯更是明确提出, 推理的本质就是计算。莱布尼兹也认为, 一切思维都可以看作是符号的形式操作的过程。进入20 世纪, 弗雷格, 怀特海、罗素等人通过数理逻辑把人类的思维进一步形式化, 形成了所谓的命题逻辑及一阶和高阶逻辑。在他们看来, 逻辑和数学, 都是根据特定的纯句法规则运作的。在这里, 所有的意义都被清除出去而不予考虑。在弗雷格和罗素的基础上, 维特根斯坦在他的早期哲学中把哲学史上自笛卡尔以来的原子论的理性主义传统发展到了一个新的高度。在维特根斯坦看来, 世界是逻辑上独立的原子事实的总和, 而不是事物的总和; 原子事实是一些客体的结合, 这些事实和它们的逻辑关系都在心灵中得到表达: 我们在心灵中为自己建造了事实的形象。人工智能事实上就是试图在机器中实现这种理性主义理想的一门学科。 在计算理论发展过程中, 阿兰·图灵(A. Turing) 的思想可以说是最关键的。在1936 年发表的论文中, 图灵提出了著名的图灵机概念。图灵机的核心部分有三: 一条带子、一个读写头、一个控制装置。带子分成许多小格, 每小格存一位数; 读写头受制于控制装置, 以一小格为移动量相对于带子左右移动, 或读小格内的数, 或写符号于其上。可以把程序和数据都以数码的形式存储在带子上。这就是“通用图灵机”原理。图灵在不考虑硬件的前提下, 严格描述了计算机的逻辑构造。这个理论不仅解决了纯数学基础理论问题, 而且从理论上证明了研制通用数字计算机的可行性。 图灵认为, 人的大脑应当被看作是一台离散态机器。尽管大脑的物质组成与计算机的物质组成完全不同, 但它们的本质则是相同。。离散态机器的行为原则上能够被写在一张行为表上, 因此与思想有关的大脑的每个特征也可以被写在一张行为表上, 从而能被一台计算机所仿效。1950 年, 图灵发表了《计算机器和智能》的论文, 对智能问题从行为主义的角度给出了定义, 设计出著名的“图灵测验,论证了心灵的计算本质, 并反驳了反对机器能够思维的9 种可能的意见。 与图灵提出人的大脑是一台离散态的计算机的思想几乎同一时期, 计算机科学的另一个 开创者冯·诺伊曼(J . von Neumann) 则开始从计算的视角思考生命的本质问题。一个人工的机器能够繁殖它自己吗? 当年笛卡尔在声称动物是机器的时候, 就曾被这个问题所难住。但冯·诺伊曼要回答这个问题, 他要找到自动机产生后代的条件, 他要证明机器可以繁殖! 为此, 冯·诺伊曼作了一个思想实验。他想象一台机器漂浮在一个池塘的上面, 这个池塘里有许多机器的零部件。这台机器是一台通用的建造器: 只要给出任何一台机器的描述,这台机器就会在池塘中寻找合适的部件, 然后再制造出这台机器。如果能够给出它自身的描述, 它就可以创造出它本身。不过, 这还不是完全的自我繁殖, 因为后代机器还没有对自身的描述, 它们因此不能复制自己。所以, 冯·诺伊曼继续假定最初的机器还必须包含一个描述复制器, 一旦后代机器产生出来, 它也从亲代那里复制一份关于自身的描述, 这样, 后代机器就可以无穷无尽地繁殖下去。 冯·诺伊曼的试验揭示了一个深刻的问题:任何自我繁殖的系统的基因材料, 无论是自然的还是人工的, 都必须具有两个不同的基本功能: 一方面它必须起到计算机程序的作用, 是一种在繁殖下一代时能够运行的算法, 另一方面它必须起到被动数据的作用, 是一个能够复制和传给下一代的描述。1953 年沃森和克里克揭示的DNA 结构和自我复制的机理。DNA 的特性正好具备冯·诺伊曼所指出的两个要求。 然而, 冯·诺伊曼对他自己的动力学模型并不十分满意。他不能充分地获得最小的逻辑前提, 因为该模型仍然以具体的原材料的吸收为前提。冯·诺伊曼感到, 该模型没有很好地把过程的

基于元胞自动机模型的城市历史文化街区的仿真

文章编号: 1673 9965(2009)01 079 05 基于元胞自动机模型的城市历史文化街区的仿真* 杨大伟1,2,黄薇3,段汉明4 (1.西安工业大学建筑工程系,西安710032;2.西安建筑科技大学建筑学院,西安710055; 3.陕西师范大学历史文化学院,西安710061; 4.西北大学城市与资源学系,西安710069) 摘 要: 为了探讨当前城市规划中远期预测的科学性和准确性问题,将自组织理论与元胞自动机模型结合,在一定的时空区域,构建了一个城市增长仿真模型.将元胞自动机模型应用于西安市最具历史文化特色的区域中,形成自下而上的规划模型.元胞自动机模型对于西安回民区的空间发展城市历史文化特色街区的模拟具有一定的原真性和时效性,在时空中能反应当前的空间格局.元胞自动机在城市规划的预测中具有图式与范式结合的特点,在中长期的预测中形成符合城市规划发展战略的空间格局. 关键词: 元胞自动机;自组织;历史文化特色街区;空间演化 中图号: T U984 文献标志码: A 自组织理论是当前城市复杂性研究的主要研究方向之一.自组织是相对他组织而言,即自我、本身自主地组织化、有机化,意味着一种自动的、自发性的行为,一种自下而上、由内至外的发展方式.其主要涵义可以简单概括:在大多数情况下,作用于系统的外部力量并不能直接对系统的行为产生作用,而是作为一种诱因,即引入序参量引发系统内部发生相变,系统通过这一系列的变化自发地组织起来,最终大量微观个体的随机过程表现出宏观有序的现象[1]. 20世纪40年代U lam提出元胞自动机模型(Cellular Autom at o n M odel,CA),V on N eu m ann将其用于研究自复制系统的逻辑特性,且很快用于研究自组织系统的演变过程,其中对城市系统自组织过程的模拟是焦点问题[2 9]. CA是定义在一个具有离散状态的单元(细胞)组成的离散空间上,按一定的局部规则在离散时间维演化的动力学系统.一个CA模型通常包括单元、状态、邻近范围和转换规则4要素[9],单元是其最小单位,而状态则是单元的主要属性.根据转换规则,单元可以从一个状态转换为另外一个状态,转换规则通过多重控制函数来实现. 自组织理论的提出,对于解释相对封闭,具有自身演化规律的复杂适应系统中的复杂现象和问题具有重要意义和应用前景.而CA 自下而上的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的并行计算能力、高度动态特征以及具有空间概念等特征,使其在模拟空间复杂系统的时空演变方面具有很强的能力,在城市学研究中具有天然优势[9 15].本文将自组织理论引入CA模型,并将该模型首次应用于西安回民区这一复杂的相对独立的历史街区中,就是为了得出其在自组织的作用下,未来20年空间发展的变化模型,为城市规划的制定做出科学的预测.下面对西安回民区做一简单介绍. 西安回民区位于西安旧城中心的中西地段,东接西安历史文化遗产钟楼和北大街,西接洒金桥,南到西大街,北到莲湖路,面积约为93.4公顷,人口约为77600人,在此居住的居民中有43.6%以 第29卷第1期 西 安 工 业 大 学 学 报 V o l.29No.1 2009年02月 Jo urnal o f Xi!an T echnolo g ical U niver sity Feb.2009 *收稿日期:2008 06 04 基金资助:国家自然科学基金(50678149) 作者简介:杨大伟(1981 ),男,西安工业大学助教,西安建筑科技大学博士研究生,主要研究方向为城市空间复杂性. E mail:yangdaw ei@https://www.360docs.net/doc/4312365072.html,.

元胞自动机简史

元胞自动机简史元胞自动机的诞生是人类探索人的认识本质的结果,也是计算技术巨大进步推动的结果。自古以来,人类认识一般问题的根本方法就是,建模和计算(推演)。模型是人类智力能理解自然世界的唯一方式。而元胞自动机正是一种可以用来建模也非常容易进行计算的理论框架和模型工具。最早从计算的视角审视问题的是关心人的认识本质的哲学家。笛卡尔认为, 人的理解就是形成 和操作恰当的表述方式。洛克认为, 我们对世界的认识都要经过观念这个中介, 思维事实上不过是 人类大脑对这些观念进行组合或分解的过程。霍布斯更是明确提出, 推理的本质就是计算。莱布尼兹也认为, 一切思维都可以看作是符号的形式操作的过程。进入20 世纪, 弗雷格, 怀特海、罗素等人通过数理逻辑把人类的思维进一步形式化, 形成了所谓的命题逻辑及一阶和高阶逻辑。在他们看来, 逻辑和数学, 都是根据特定的纯句法规则运作的。在这里, 所有的意义都被清除出去而不 予考虑。在弗雷格和罗素的基础上, 维特根斯坦在他的早期哲学中把哲学史上自笛卡尔以来的原 子论的理性主义传统发展到了一个新的高度。在维特根斯坦看来, 世界是逻辑上独立的原子事实 的总和, 而不是事物的总和; 原子事实是一些客体的结合, 这些事实和它们的逻辑关系都在心灵中得到表达: 我们在心灵中为自己建造了事实的形象。人工智能事实上就是试图在机器中实现这种理性主义理想的一门学科。 在计算理论发展过程中,阿兰图灵(A. Turing)的思想可以说是最关键的。在1936年发表的论 文中, 图灵提出了著名的图灵机概念。图灵机的核心部分有三: 一条带子、一个读写头、一个控制装置。带子分成许多小格, 每小格存一位数; 读写头受制于控制装置, 以一小格为移动量相对于带子左右移动, 或读小格内的数, 或写符号于其上。可以把程序和数据都以数码的形式存储在带子上。这就是“通用图灵机”原理。图灵在不考虑硬件的前提下, 严格描述了计算机的逻辑构造。这个理论不仅解决了纯数学基础理论问题, 而且从理论上证明了研制通用数字计算机的可行性。 图灵认为, 人的大脑应当被看作是一台离散态机器。尽管大脑的物质组成与计算机的物质组成完全不同, 但它们的本质则是相同。。离散态机器的行为原则上能够被写在一张行为表上, 因此与思想有关的大脑的每个特征也可以被写在一张行为表上, 从而能被一台计算机所仿效。1950 年, 图灵发表了《计算机器和智能》的论文, 对智能问题从行为主义的角度给出了定义, 设计出著名的“图灵测验,论证了心灵的计算本质, 并反驳了反对机器能够思维的9 种可能的意见。 与图灵提出人的大脑是一台离散态的计算机的思想几乎同一时期, 计算机科学的另一个 开创者冯诺伊曼J . von Neumann)则开始从计算的视角思考生命的本质问题。一个人工的机器能 够繁殖它自己吗?当年笛卡尔在声称动物是机器的时候,就曾被这个问题所难住。但冯诺伊曼要回答这个问题, 他要找到自动机产生后代的条件, 他要证明机器可以繁殖! 为此,冯诺伊曼作了一个思想实验。他想象一台机器漂浮在一个池塘的上面,这个池塘里有许多机器的零部件。这台机器是一台通用的建造器: 只要给出任何一台机器的描述,这台机器就会在 池塘中寻找合适的部件, 然后再制造出这台机器。如果能够给出它自身的描述, 它就可以创造出它本身。不过, 这还不是完全的自我繁殖, 因为后代机器还没有对自身的描述, 它们因此不能复制自己。所以,冯诺伊曼继续假定最初的机器还必须包含一个描述复制器,一旦后代机器产生岀来,它也从亲代那里复制一份关于自身的描述, 这样, 后代机器就可以无穷无尽地繁殖下去。 冯诺伊曼的试验揭示了一个深刻的问题:任何自我繁殖的系统的基因材料,无论是自然的还是人工的, 都必须具有两个不同的基本功能: 一方面它必须起到计算机程序的作用, 是一种在繁殖下一代时能够运行的算法, 另一方面它必须起到被动数据的作用, 是一个能够复制和传给下一代的描述。1953 年沃森和克里克揭示的DNA 结构和自我复制的机理。DNA 的特性正好具备冯诺伊曼所指岀的两个要求。 然而, 冯诺伊曼对他自己的动力学模型并不十分满意。他不能充分地获得最小的逻辑前提, 因为该模型仍然以具体的原材料的吸收为前提。冯诺伊曼感到, 该模型没有很好地把过程的 逻辑形式和过程的物质结构区分开。作为一个数学家,冯诺伊曼需要的是完全形式化的抽象理

元胞自动机与Matlab

元胞自动机与MATLAB 引言 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。元胞自动机已被应用于物理模拟,生物模拟等领域。本文就一些有趣的规则,考虑如何编写有效的MATLAB的程序来实现这些元胞自动机。 MATLAB的编程考虑 元胞自动机需要考虑到下列因素,下面分别说明如何用MATLAB实现这些部分。并以Conway的生命游戏机的程序为例,说明怎样实现一个元胞自动机。 ●矩阵和图像可以相互转化,所以矩阵的显示是可以真接实现的。如果矩阵 cells的所有元素只包含两种状态且矩阵Z含有零,那么用image函数来显示cat命令建的RGB图像,并且能够返回句柄。 imh = image(cat(3,cells,z,z)); set(imh, 'erasemode', 'none') axis equal axis tight ●矩阵和图像可以相互转化,所以初始条件可以是矩阵,也可以是图形。以下 代码生成一个零矩阵,初始化元胞状态为零,然后使得中心十字形的元胞状态= 1。 z = zeros(n,n); cells = z; cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1; cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1; ●Matlab的代码应尽量简洁以减小运算量。以下程序计算了最近邻居总和,并 按照CA规则进行了计算。本段Matlab代码非常灵活的表示了相邻邻居。 x = 2:n-1; y = 2:n-1; sum(x,y) = cells(x,y-1) + cells(x,y+1) + ... cells(x-1, y) + cells(x+1,y) + ... cells(x-1,y-1) + cells(x-1,y+1) + ... cells(x+1,y-1) + cells(x+1,y+1); cells = (sum==3) | (sum==2 & cells); ●加入一个简单的图形用户界面是很容易的。在下面这个例子中,应用了三个 按钮和一个文本框。三个按钮,作用分别是运行,停止,程序退出按钮。文框是用来显示的仿真运算的次数。

元胞自动机的定义与构成及其特征

元胞自动机的定义与构成及其特征 https://www.360docs.net/doc/4312365072.html, 2005-4-17 15:05:00 来源:生命经纬 尽管元胞自动机有着较为宽松,甚至近乎模糊的构成条件。但作为一个数理模型,元胞自动机有着严格的科学定义。同时,元胞自动机是一个地地道道的"混血儿"。是物理学家、数学家,计算机科学家和生物学家共同工作的结晶。因此。对元胞自动机的含义也存在不同的解释,物理学家将其视为离散的、无穷维的动力学系统;数学家将其视为描述连续现象的偏微分方程的对立体,是一个时空离散的数学模型;计算机科学家将其视为新兴的人工智能、人工生命的分支;而生物学家则将其视为生命现象的一种抽象。下面给出几种常见的定义: 1.元胞自动机的物理学定义 元胞自动机是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上,并按照一定局部规则,在离散的时间维上演化的动力学系统。 具体讲,构成元胞自动机的部件被称为"元胞",每个元胞具有一个状态。这个状态只琵取某个有限状态集中的一个,例如或"生"或"死",或者是256中颜色中的一种,等等;这些元胞规则地排列在被你为"元胞空间"的空间格网上;它们各自的状态随着时间变化。而根据一个局部规则来进行更新,也就是说,一个元胞在某时刻的状态取决于、而且仅仅家决于上一时刻该元胞的状态以及该元胞的所有邻居元胞的状态;元胞空间内的元胞依照这样的局部规则进行同步的状态更新,整个元胞空间则表现为在离散的时间维上的变化。 2.元胞自动机的数学定义 美国数学家L.P.Hurd和K·Culik等人在90年代初,对元胞自动机分别从集合论和拓扑学等角度进行了严格地描述和定义 (谢惠民,1994; Culik,II K,1990;李才伟,1997) 1)基于集合论的定义 设d代表空间维数,k代表元胞的状态,并在一个有限集合S中取值,r表元胞的邻居半径。Z是整数集,表示一维空间,t代表时间。 为叙述和理解上简单起见,在一维空间上考虑元胞自动机,即假定d=1。那么整个元胞空间就是在一维空间,将整数集Z上的状态集S的分布,记为S Z。元胞自动机的动

数学建模常用算法模型

按模型的数学方法分: 几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等 按模型的特征分: 静态模型和动态模型,确定性模型和随机模型,离散模型和连续性模型,线性模型和非线性模型等 按模型的应用领域分: 人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。 按建模的目的分: 预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等 一般研究数学建模论文的时候,是按照建模的目的去分类的,并且是算法往往也和建模的目的对应 按对模型结构的了解程度分: 有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等 比赛尽量避免使用,黑箱模型、灰箱模型,以及一些主观性模型。 按比赛命题方向分: 国赛一般是离散模型和连续模型各一个,2016美赛六个题目(离散、连续、运筹学/复杂网络、大数据、环境科学、政策) 数学建模十大算法 1、蒙特卡罗算法 (该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,比较好用的算法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 (比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 (建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现) 4、图论算法 (这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 (这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法 (这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法 (当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法 (很多问题都是从实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的) 9、数值分析算法 (如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法 (赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的这些图形如何展示,以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理) 算法简介 1、灰色预测模型(必掌握)

基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型

2005年5月重庆大学学报(自然科学版)May2005第28卷第5期Journal of Chongqing University(Natural Science Editi on)Vol.28 No.5 文章编号:1000-582X(2005)05-0086-04 基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型3 孙 跃,余 嘉,胡友强,莫智锋 (重庆大学自动化学院,重庆 400030) 摘 要:描述了一种对高速路上的交通流仿真和预测的模型。该模型应用了元胞自动机原理对复杂的交通行为进行建模。这种基于元胞自动机的方法是将模拟的道路量离散为均匀的格子,时间也采用离散量,并采用有限的数字集。同时,在每个时间步长,每个格子通过车辆跟新算法来变换状态,车辆根据自定义的规则确定移动格子的数量。该方法使得在计算机上进行仿真运算更为可行。同时建立了跟车模型、车道变换的超车模型,并根据流程对新建的VP算法绘出时空图。提出了一个设想:将具备自学习的神经网络和仿真系统相结合,再根据安装在高速路上的传感器所获得的统计数据,系统能对几分钟以后的交通状态进行预测。 关键词:元胞自动机;交通仿真;数学模型 中图分类号:TP15;TP391.9文献标识码:A 1 元胞自动机 生物体的发育过程本质上是单细胞的自我复制过程,50年代初,计算机创始人著名数学家冯?诺依曼(Von Neu mann)曾希望通过特定的程序在计算机上实现类似于生物体发育中细胞的自我复制[1],为了避免当时电子管计算机技术的限制,提出了一个简单的模式。把一个长方形平面分成若干个网格,每一个格点表示一个细胞或系统的基元,它们的状态赋值为0或1,在网格中用空格或实格表示,在事先设定的规则下,细胞或基元的演化就用网格中的空格与实格的变动来描述。这样的模型就是元胞自动机(cellular aut omata)。 80年代,元胞自动机以其简单的模型方便地复制出复杂的现象或动态演化过程中的吸引子、自组织和混沌现象而引起了物理学家、计算机科学家对元胞自动机模型的极大兴趣[1]。一般来说,复杂系统由许多基本单元组成,当这些子系统或基元相互作用时,主要是邻近基元之间的相互作用,一个基元的状态演化受周围少数几个基元状态的影响。在相应的空间尺度上,基元间的相互作用往往是比较简单的确定性过程。用元胞自动机来模拟一个复杂系统时,时间被分成一系列离散的瞬间,空间被分成一种规则的格子,每个格子在简单情况下可取0或1状态,复杂一些的情况可以取多值。在每一个时间间隔,网格中的格点按照一定的规则同步地更新它的状态,这个规则由所模拟的实际系统的真实物理机制来确定。格点状态的更新由其自身和四周邻近格点在前一时刻的状态共同决定。不同的格子形状、不同的状态集和不同的操作规则将构成不同的元胞自动机。由于格子之间在空间关系不同,元胞自动机模型分为一维、二维、多维模型。在一维模型中,是把直线分成相等的许多等分,分别代表元胞或基元;二维模型是把平面分成许多正方形或六边形网格;三维是把空间划分出许多立体网格。一维模型是最简单的,也是最适合描述交通流在公路上的状态。 2 基于元胞自动机的交通仿真模型的优点目前,交通模型主要分为3类: 1)流体模型(Hydr odyna m ic Model),在宏观上,以流体的方式来描述交通状态; 2)跟车模型(Car-f oll owing Model),在微观上,描述单一车辆运动行为而建立的运动模型; 3)元胞自动机模型(Cellular Aut omat on),在微观 3收稿日期:2005-01-04 基金项目:重庆市自然科学基金项目(6972) 作者简介:孙跃(1960-),浙江温州人,重庆大学教授,博士,研究方向:微观交通仿真、电力电子技术、运动控制技术及系统。

疏散问题元胞自动机仿真方法

姓名:张雪蕾学号:201211131114 姓名:崔星宇学号:201211131072 姓名:王佳颖学号:201211131054 基于元胞自动机的人员疏散仿真研究 摘要: 本文要仿真模拟学校某层教学楼中的人员疏散[1],主要方法是建立元胞自动机模型。 本文首先规定了学校教室和走廊的规格,并将教室和走廊平面均匀地划分成大小相等且符合实际的正方形网格,每个网格作为一个元胞,可以由教室中的学生或者障碍物占据。模型的建立是先将此楼层的人员疏散过程分成教室和走廊两个部分分别考虑、并分别建立模型。 在教室中,根据每一个元胞距离教室门口的位置长短,建立了元胞位置危险度矩阵,然后在此基础上给出教室中书桌所在元胞的位置和教室墙壁所在元胞的位置。我们采用Moore neighborhood的元胞邻居方式,学生的行走方式取决于其邻居八个元胞及其本身在位置危险度矩阵中所对应的危险度的大小;有多个学生竞争同一元胞时,则采用生成随机数作为前进概率的方法,概率最大的可以成功抢到该目标元胞位置。这样每一次时间步的更新,都会有至多一个人走出本间教室,一间90人的教室需要大约26.25s就可使教室人员全部走出教室。 在走廊中,我们考虑走廊只能至多三排学生并行的情况,并规定走廊上的行走规则与教室里的一致。我们采用扩展的Von-Neumann neighborhood的元胞邻居方式,学生的行走方式取决于其邻居五个元胞及其本身在位置危险度矩阵中所对应的值的大小。每一时间步的更新会有至多三个人走出走廊。 最终,我们将教室和走廊的情况整合在一起考虑,得到了模拟学校学生在进行疏散时的元胞自动机模型。用此元胞自动机模型对该层教学楼的人员疏散问题进行仿真模拟,若每一时间步为0.25秒,我们得到时间步更新次数为333(即83.25s),四间教室共360人均可全部逃离教学楼,该结果与实际情况十分相符。关键字: 人员疏散元胞自动机位置危险度随机数法

基于元胞自动机的土地资源节约利用模拟

第24卷 第5期 自 然 资 源 学 报V ol 24N o 5 2009年5月J OURNAL OF NATURAL RESOURCES M ay ,2009 收稿日期:2008-08-22;修订日期:2008-12-02。 基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(40830532);国家自然科学基金资助项目(40801236);国家杰出青年基金资助项目(40525002);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA12Z206)。 作者简介:杨青生(1974-),男,青海乐都人,讲师,博士,主要研究遥感与地理信息模型及应用。E m ai :l qs y ang2002@https://www.360docs.net/doc/4312365072.html, 基于元胞自动机的土地资源节约利用模拟 杨青生1,2 (1 广东商学院资源环境学院,广州510230;2 中山大学地理科学与规划学院,广州510275) 摘要:为模拟节约土地资源的城市可持续发展形态,以珠江三角洲城市快速发展的东莞市为 例,运用元胞自动机(C A )、地理信息系统(G IS)和遥感(RS)从历史数据中建立城市空间扩展的 C A,将土地资源节约利用程度与城市用地空间聚集程度相结合,在评价城市用地空间聚集程度 的基础上,通过不断增加离市中心距离权重和离公路距离权重,调整CA 的参数,模拟节约土地 资源,城市用地在空间上紧凑布局的城市形态,并以调整参数的模型(离市中心距离权重为 -0 006,离公路权重为-0 024)模拟结果为基础,分析了实现城市用地空间上紧凑发展,土地 资源节约利用的政策:到2010年,东莞市离市中心27k m 范围内的适宜地区可规定为鼓励城市 发展区,27~34k m 范围内的适宜地区可规定为限制性城市发展区,其它地区为非城市发展区。 关 键 词:土地资源;节约利用;紧凑;元胞自动机 中图分类号:F301 24;P208 文献标识码:A 文章编号:1000-3037(2009)05-0753-10 1 引言 元胞自动机(C ellular Auto m ata ,简称CA )具有强大的空间运算能力,可以有效地模拟复杂的动态系统。近年来,CA 已被越来越多地运用在城市模拟中,取得了许多有意义的研究成果[1~3]。CA 可以模拟虚拟城市,验证城市发展的相关理论,也可以模拟真实城市的发展, 如W u 等模拟了广州市的城市扩展 [4];黎夏和叶嘉安模拟了东莞市的城市扩张[5]。同时,用CA 可以模拟未来的城市规划景观,如黎夏等模拟了珠江三角洲地区城市不同发展条件下的规划景观[6,7]。这些研究表明,C A 能模拟出与实际城市非常接近的特征,可以由此预测未来城市的发展及土地利用变化,为城市和土地利用规划提供决策依据。 CA 的特点是通过一些简单的局部转换规则,模拟出全局的、复杂的空间模式。为了模拟城市,除了运用CA 的局部转换规则外,还要在转换规则中引入影响城市扩展的区域变量和全局变量。转换规则中的这些变量对应着很多参数,这些参数值反映了不同变量对模型的 贡献 程度。研究表明,这些参数值对模拟的结果影响很大。目前,C A 主要通过多准则判断(MCE ) [8]、层次分析法(AH P)[9]和主成分分析[10]、自适应模型[11]、人工神经网络模型 [5]、决策树[12]等方法确定模型的参数值。笔者也采用粗集[13]、支持向量机[14]、贝叶斯分类[15]、空间动态转换规则[16]等方法研究了非线性、动态转换规则模拟城市发展。目前,采用CA 模拟虚拟城市系统和真实城市系统已经非常成熟,模型的精度也越来越高,而模拟可

基于元胞自动机模型的沙堆稳定模型建立

基于元胞自动机模型的沙堆稳定模型建立 摘要: 世界上任何一个有休闲海滩的地方,似乎都有人在海边建沙堡。不可避免地,海浪的流入和涨潮侵蚀了沙堡。然而,并非所有沙坑对波浪和潮汐的反应都是一 样的。本文旨在通过建立数学模型来建立更稳定的沙堡。 为了保持沙堡基础在波浪和潮汐作用下的稳定性,从结构力学和流体力学的 知识出发,有必要尽可能减轻水流对地基的影响,减少地基砂的损失,保证地基 的稳定。受鱼流线的启发,基座是由四分之一椭圆曲线和旋转180°的抛物线组成 的半旋转结构。建立了半旋转体D0的最大半径、四分之一椭圆的半长轴LE、抛 物线的水平投影长度LR、地基的总长度L和冲击力与地基体积的比值之间的函数 关系。采用最优模型求解地基的最小冲击力与体积比D0= 0.22L,LE=0.63L,LR= 0.37 L,是最佳的三维砂土地基模型。 利用元胞自动机模拟砂土地基的形成过程,对砂地基模型进行优化,以两个 砂桩的塌陷间隔长度为指标,测量砂桩基础的稳定性;从而确定了雨作用下沙基 基础最稳定的三维形状。 关键词:流线结构、元胞自动机模型 一、问题分析 我们针对海浪和潮汐对沙堆基础的影响分析中,我们主要考虑了来自侧向的 水流冲击力对基础的影响,此时保持沙堆基础稳定性的一大主要因素是沙堆水平 方向上的粘接力,如果将沙堆基础视为一个整体,那么基础整体与沙滩的水平向 摩擦力保持了沙堆基础的稳定性。而雨水对于沙堆的作用力主要表现垂直方向上 的冲击力,如果将沙堆基础视为一个整体,那么沙滩对沙堆垂直向上方向的支持 力作为保持沙堆基础稳定性的主要因素。由受力结构分析,第一问所建立的模型 为流线型结构,对雨水垂直向下的的作用有一定缓解作用,但显然不是抵抗雨水 的最优结构。 我们对上述模型进行优化,假设沙堆基础受到每一滴雨水的性质相同,那么 基础结构仍为半旋体结构,为了方便分析我们对沙堆基础的侧面进行分析。 二、模型建立 我们这里使用元胞自动机对沙堆模型进行模拟,从上至下掉落的沙粒将使沙 堆不断堆积,当达到一定的临界高度后沙堆即发生崩塌,我们认为崩塌后的沙堆 基础本身是一个比较稳定的结构,而两次崩塌之间的时间间隔的长度也就代表了 沙堆基础的稳定型结构。 假设元胞个体的堆积和崩塌的最微小的运动都发生在一个 4×4 的单元块内,每次将一个 4×4 的元胞块做统一处理。这个小单元的划分方式是:在每个周期,单元 区域分别向右和向下移动一格,在所有周期中循环这一过程,得到两次崩塌时间 间隔最长的模型。 我们假设雨水的性质都是相同的,因此抵抗雨水的最优沙基模型应为上述最稳定 模型绕中心竖轴旋转过后所形成的三维图形。 三、模型分析: 利用元胞自动机模拟砂堡基础的形成过程,计算两个坍塌时间,确定最稳定 的砂基模型。根据以上分析,我们将该模式的优缺点总结如下: 优点:根据相关公式和规律对问题进行了仿真分析,证明了模型的有效性;利用MATLAB软件对砂桩模型进行仿真,生动地展示了砂桩的形成过程;模型通过合

元胞自动机理论基础

元胞自动机理论基础 Chapter1 元胞自动机(Cellular Automata,简称CA,也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子自动机或单元自动机)。是一时间和空间都离散的动力系统。散布在规则格网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态,遵循同样的作用规则,依据确定的局部规则作同步更新。大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。不同于一般的动力学模型,元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定,而是用一系列模型构造的规则构成。凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。因此,元胞自动机是一类模型的总称,或者说是一个方法框架。其特点是时间、空间、状态都离散,每个变量只取有限多个状态,且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。 1. 自动机 自动机(Automaton)通常指不需要人们逐步进行操作指导的设备(夏培肃,1984)。例如,全自动洗衣机可按照预先安排好的操作步骤作自动地运行;现代计算机能自动地响应人工编制的各种编码指令。完成各种复杂的分析与计算;机器人则将自动控制系统和人工智能结合,实现类人的一系列活动。另一方面,自动机也可被看作为一种离散数字动态系统的数学模型。例如,英国数学家A.M.Turing于1936年提出的图灵机就是一个描述计算过程的数学模型(TuringA M.,1936)。它是由一个有限控制器、一条无限长存储带和一个读写头构成的抽象的机器,并可执行如下操作: ·读写头在存储带上向左移动一格; ·读写头在存储带上向右移动一格; ·在存储的某一格内写下或清除一符号; ·条件转移。 图灵机在理论上能模拟现代数字计算机的一切运算,可视为现代数字计算机的数学模型。实际上,一切"可计算"函数都等价于图灵机可计算函数,而图灵机可计算函数类又等价于一般递归函数类。 根据存储带是否有限,可将自动机划分为有限带自动机(Finite Automaton)和无限带自动机(Infinite Automaton)。由于图灵机有无限长的存储带,所以为一种无限带自动机。有限带自动机常用作数字电路的数学模型,也用来描述神经系统和算法;而无限带自动机主要用来描述算法,也用来描述繁殖过程 (如细胞型自动机和网络型自动机)。 有限自动机是一种控制状态有限、符号集有限的自动机,是一种离散输入输出系统的数学模型。可将有限自动机设想成由一条划分为许多方格的输入带和一个控制器组成的机器:在输入带的每一个小格中可以容 纳一个符号,这些符号取自一个有限符号集S-控制器具有有限个可能状态(构成集合Q)。并在每一时刻仅处于其中的一个状态q;控制器有一个读入头,可以从输入带中读入符号;时间是离散的,初始时控制器处在状态;控制器的功能是根据其当前状态g和读入头从输入带上得到的符号a,来确定控制器的下一时刻的状态实现从状态q到状态q',实现从状态q到状态铲q'的转移,并将读入头右移一格。控制器另一功能是识别终止状态(它们构成Q的一个子集F),也可将该识别功能视为有限自动机的输出。 从数学上来定义,有限自动机是一个五元组: FA=(Q,S,δ,q0,F) 其中,Q是控制器的有限状态集、S是输入符号约有限集、δ是控制状态转移规律的Q×S到Q的映射(可用状态转移图或状态转移表表示),q0是初始状态、F是终止状态集。若δ是单值映射,则称M为确定性有限自动机;若δ是多值映射,则称M为非确定性有限自动机。

最新中山大学GIS考研部分总结

元胞自动机Cellular Automate CA具有强大的空间运算能力,常用于自组织系统演变过程。它是时间空间状态都离散,空间相互作用和时间因果关系都为局部的网格动力学模型,具有模拟复杂系统演化过程的能力。自下而上的研究思路,充分体现了复杂系统局部的个体行为产生全局有秩序模式的理念。 地理现象属于典型的动态复杂系统,具有开放性、动态性、自组织性、非平衡性等耗散结构特征。CA可以模拟复杂城市系统的某些特征,但是单个的CA很难准确模拟复杂城市系统的所有特征,可以将复杂城市系统进行分解,用不同的CA模拟城市系统的不同特征。 GIS能够很好的解决部分空间相关问题以及静态问题但对复杂的时空动态变化地理现象难以实现,空间建模方面具有一定的局限性。 动态系统的建模: 计算领域的动态影响,大量的迭代运算,确定与空间位置相关的具有指示性的因素,多层叠加要素信息的提取,通达性的动态变化,迭代过程中空间变量的更新,动态变化过程的可视化,模型的校正 CA增强GIS空间动态建模的功能,可谓GIS空间分析的引擎。GIS在空间分析和空间决策方面有很好的应用,但在动态空间建模和操作方面有较大的局限性。CA强大的时间建模能力能够丰富GIS现有的时空分析功能。模拟各种现象随时空变化的动态性。 多智能体系统成为一种进行复杂系统分析与模拟的思想方法和工具,单个AGEnt具备一定的功能,但对现实中复杂的大规模的问题,单个Agent无法描述和解决,多个智能体之间具有互动性交互性反应性自主性特点,相互协作达到共同的整体目标。定义为有多个可以相互交互的Agent 计算单元所组成的系统。 地理空间系统是一个典型的复杂系统,动态发展是基于微观空间个体相互作用的结果。多智能体系统思想的核心就是微观个体的相互作用能够产生宏观全局的格局。当把多智能体系统引进地理模拟时,多智能体就带有空间属性和空间位置,其空间位置往往是变化的,与传统的多智能体有明显的不同。 CA侧重的是自然环境要素,无法考虑复杂的空间决策行为及人文因素,CA与多智能体系统结合起来,将社会经济及行为等属性赋给多智能体,使模型可以反映影响土地利用格局演变的人文因素。 GIS空间分析一般方法 空间查询和检索,空间量算。空间插值,叠置分析,缓冲区分析 CA基本特征 元胞分布在按照一定规则划分的离散的元胞空间上 系统的演化按照等间隔时间分步进行,时间变量取等步长的时刻点 每个元胞都有明确的状态,并且元胞的状态只能取有限个离散值 元胞下一刻演化的状态值是由确定的转换规则所决定 每个元胞的转换规则只由局部邻域内的元胞状态所决定 优点: 在CA中,物理和计算过程直接的联系是非常清晰 CA能用比数学方程更为简单的局部规则产生更为复杂的结果 能用计算机对其进行建模,而无精度损失 能模拟任何可能的自然系统行为 CA不能在约简 GIS提供了丰富的空间信息和强有力的空间数据处理平台,满足在空间格局方面分析的需要,但是时空动态发展过程比最终形成的空间格局更为重要。GIS与时空动态模型的耦合将会极大的增强现有GIS分析复杂自然现象的能力。GIS能解决时空动态模型海量数据的获取储存

元胞自动机总结

元胞自动机 元胞自动机的概念 元胞自动机是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上,并按照一定局部规则,在离散的时间维上演化的动力学系统。 具体讲,构成元胞自动机的部件被称为"元胞",每个元胞具有一个状态。这个状态只琵取某个有限状态集中的一个,例如或"生"或"死",或者是256中颜色中的一种,等等;这些元胞规则地排列在被你为"元胞空间"的空间格网上;它们各自的状态随着时间变化。而根据一个局部规则来进行更新,也就是说,一个元胞在某时刻的状态取决于、而且仅仅家决于上一时刻该元胞的状态以及该元胞的所有邻居元胞的状态;元胞空间内的元胞依照这样的局部规则进行同步的状态更新,整个元胞空间则表现为在离散的时间维上的变化。 元胞自动机的构成 元胞自动机最基本的组成元胞、元胞空间、邻居及规则四部分。简单讲,元胞自动机可以视为由一个元胞空间和定义于该空间的变换函数所组成。 1.元胞 元胞又可称为单元。或基元,是元胞自动机的最基本的组成部分。元胞分布在离散的一维、二维或多维欧几里德空间的晶格点上。 2.状态 状态可以是{0,1}的二进制形式。或是{s0,s2,……s i……s k}整数形式的离散集,严格意义上。元胞自动机的元胞只能有一个犬态变量。但在实际应用中,往往将其进行了扩展。例如每个元胞可以拥有多个状态变量。李才伟(1997)在其博士论文工作中,就设计实现了这样一种称之为"多元随机元胞自动机"模型。并且定义了元胞空间的邻居(Neighbor)关系。由于邻居关系,每个元胞有有限个元胞作为它的邻居; 3.元胞空间(Lattice)

元胞所分布在的空间网点集合就是这里的元胞空间。 (l)元胞空间的几何划分:理论上,它可以是任意维数的欧几里德空间规则划分。目前研究多集中在一维和二维元胞自动机上。对于一维元抱自动机。元胞空间的划分只有一种。而高维的元胞自动机。元胞空间的划分则可能有多种形式。对于最为常见的二维元胞自动机。二维元胞空间通常可按三角、四万或六边形三种网格排列(图2-5)。 这三种规则的元胞空间划分在构模时各有优缺点: 三角网格的优点是拥有相对较少的邻居数目,这在某些时候很有用;其缺点是在计算机的表达与显示不方便,需要转换为四方网格。 四方网格的优点是直观而简单,而且特别适合于在现有计算机环境下进行表达显示;其缺点是不能较好地模拟各向同性的现象,例如后面提到的格子气模型中的HPP模型。 六边形网格的优点是能较好地模拟各向同性的现象,因此,模型能更加自然而真实,如格气模型中的FHP模型;其缺点同三角网格一样,在表达显示上较为困难、复杂。 (2)边界条件:在理论上,元胞空间通常是在各维向上是无限延展的,这有利于在理论上的推理和研究。但是在实际应用过程中,我们无法在计算机上实现这一理想条件,因此,我们需要定义不同的边界条件。归纳起来,边界条件主要有三种类型:周期型、反射型和定值型。有时,在应用中,为更加客观、自然地模拟实际现象,还有可能采用随机型,即在边界实时产生随机值。 周期型(Pehodic Boundary)是指相对边界连接起来的元胞空间。对于一维空间,元胞空间表现为一个首尾相接的"圈"。对于二维空间,上下相接,左右相接。而形成一个拓扑圆环面(Torus),形似车胎或甜点圈。周期型空间与无限空间最为接近,因而在理论探讨时,常以此类空间型作为试验。 反射型(Reflective Boundary)指在边界外邻居的元胞状态是以边界为轴的镜面反射。例如在一维空间中,当r=1时的边界情形: 定值型(Constant Boundary)指所有边界外元胞均取某一固定常量,如0,1等。需要指出的是,这三种边界类型在实际应用中,尤其是二维或更高维数的构模时,可以相互结合。如在二维空间中,上下边界采用反射型,左右边界可采用周期型(相对边界中。不能一方单方面采用周期型)。

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