交通流元胞自动机程序

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基于元胞自动机的流量模拟与交通优化研究

基于元胞自动机的流量模拟与交通优化研究

基于元胞自动机的流量模拟与交通优化研究摘要:随着城市交通流量的持续增长,交通拥堵已经成为现代城市面临的严重问题之一。

为了有效地解决交通拥堵问题并提高道路交通效率,本文采用基于元胞自动机的流量模拟与交通优化方法。

通过构建交通网络模型和交通流模型,本研究对不同的路网布局、交通信号控制策略等进行了模拟与实验,并通过优化策略对交通流进行调控,以提高道路通行能力和降低拥堵现象。

1. 引言交通拥堵问题严重影响着城市的发展和居民的生活质量。

在传统的交通规划中,设计者通常依赖于经验和静态的模型进行评估,然而这种方法无法全面考虑不同车辆的动态行为对交通流量的影响。

为了更准确地模拟和预测交通流量,研究者开始利用元胞自动机来建立交通流模型。

2. 基于元胞自动机的交通流模型元胞自动机是一种用于模拟复杂系统的计算模型。

在交通领域中,每个元胞代表一个车辆,通过定义元胞的状态和规则,可以模拟车辆在道路网络中的行驶。

2.1 元胞状态每个元胞可以有不同的状态,包括空闲、占据、等待等。

空闲状态表示道路上没有车辆,占据状态表示道路上有车辆占据,等待状态表示车辆需要等待。

2.2 元胞规则元胞的规则确定了车辆如何根据当前状态和周围环境进行决策。

规则包括车辆的加速、减速、换道等。

3. 数据采集与分析为了模拟真实交通情况,本研究通过车载传感器、交通摄像头、GPS等设备采集了大量的交通数据,包括车流量、速度、车道交叉等信息。

通过数据分析和处理,可以得到交通网络的结构和交通流量的特征。

4. 路网布局与交通信号控制策略优化本研究通过构建不同的路网布局,并设计不同的交通信号控制策略,对交通流模型进行模拟与实验。

通过对比不同策略下的交通流量、车辆等待时间等指标,可以确定最优的路网布局和交通信号控制策略,以提高交通效率并减少拥堵。

5. 交通流调控优化策略为了进一步提高道路通行能力并减少拥堵,本研究提出了交通流调控优化策略。

通过改变交通信号控制的周期、绿灯时长等参数,可以调整交通流的分布和流量,并通过元胞自动机模型进行实验验证。

基于元胞自动机的交通流计算机模拟_宇仁德

基于元胞自动机的交通流计算机模拟_宇仁德

收稿日期:2007-07-31 修回日期:2007-08-11第25卷 第8期计 算 机 仿 真2008年8月文章编号:1006-9348(2008)08-0271-04基于元胞自动机的交通流计算机模拟宇仁德,李大龙(山东理工大学,山东淄博255049)摘要:元胞自动机是把复杂系统量化为简单的个体,在元胞自动机模型中,空间、时间都被离散化,每一个相互作用的单元仅为有限的状态。

以元胞自动机理论为基础,把车辆在路段上交通流中运动的变化规律表述为元胞自动机的演化规则,建立了基于元胞自动机理论的交通流模拟模型,标定了元胞长度和最大速度等参数,分析了元胞变换的原则;详细探讨了元胞自动机在道路交通模拟中的应用,设计出了交通元胞自动机的结构,分析了交通元胞自动机所采取的状态变换原则,建立了一维(单车道)交通流模拟模型;并利用C 语言编程实现模拟。

模拟结果符合实际交通流的特点。

关键词:交通元胞自动机;交通流;元胞自动机模型;模拟;变换原则中图分类号:U49113 文献标识码:ATraffic F l o w Si m ulation by Co mputer Based on Cell ular Auto m ationYU R en-de ,L I Da-long(Shandong U n i versity o f T echno l ogy ,Z ibo Sandong 255049,Ch i na)AB STRACT :Ce ll u lar autom ata m ode ls quantize com plex behav i or i nto si m ple i ndiv i dua l co m ponen ts .In genera ,l CA are i dealizati on o f physica l syste m s i n which bo t h space and ti m e are assu m ed to be d iscrete and each o f the i nter -ac ti ng units can have only a finite number of discrete states .Based on t he cell ular automa ta t heory ,this pape r de -scr i bes the m ov i ng charac ter o f vehic l es i n tra ffic flow as chang ing rules of cell u l ar au t om ati on ,thus traffic fl ow si m u -lati on models based on cell u l ar auto m ation a re presen ted .A fter ca libra ting the basic para m ete rs such as ce ll u l a r length ,m ax i m u m speed and so on ,this paper first d iscusses and estab lishes the traffi c ce ll u lar automa ti on on tra ffi c si m u l a ti on ;second l y analyzes the updati ng ru l e and establi shes a traffic s i m u l ation m ode l for si ng le lane ;third l y ,a computer si m ulati on syste m is f u lfill ed w ith all ce ll u l a r autom ati on models i n C language .T he si m u lati ng resu lt ac -co rds to rea l tra ffic fl ow.K EY W ORDS :T ra ffi c ce llular autom ati on ;T raffi c fl ow ;Ce llular au t om ati on m ode;l S i m u l a ti on ;Invo l v i ng rule1 引言元胞自动机是由一些特定规则的格子所组成,每个格子看做是一个元胞;每一个元胞可以具有一些状态,但是在某一时刻只能处一种状态之中。

元胞自动机交通流模型.课件

元胞自动机交通流模型.课件
流量与密度关系的启示
模拟结果中流量与密度关系的曲线可以用来指导城市交通规划。在规划道路时,应考虑车辆密度对交通 流量的影响,合理设置道路宽度和车道数量。
模拟结果的比较与评价
不同模型之间的比较
我们将元胞自动机交通流模型的结果与其他经典交通流模型进行了比较。通过比较发现 ,元胞自动机模型能够更好地模拟实际交通情况,特别是在复杂路况和多车道情况下的
物流配送
利用元胞自动机模型模拟物流配 送过程中的车辆行驶和货物运输 ,优化配送路线和策略。
公共安全
元胞自动机模型可用于模拟人群 流动和应急疏散,为公共安全事 件提供决策支持。
环境影响评估
通过模拟污染物在环境中的扩散 和迁移,元胞自动机模型有助于 评估环境影响和制定环境保护措 施。
元胞自动机交通流模型的未来研究方向
元胞自动机的应用领域
交通流模拟
元胞自动机可以模拟和分析交通流的 行为和特性,如拥堵现象、车速分布 等。
城市规划
元胞自动机可以用于模拟城市的发展 和演化,预测城市扩张和人口分布等 。
生态学
元胞自动机可以用于模拟生态系统的 行为和演化,如物种竞争、群落演替 等。
社会学
元胞自动机可以用于模拟和分析社会 现象,如人口迁移、群体行为等。
表现更优。
模型的优缺点分析
元胞自动机交通流模型具有简单、易实现和可扩展性强的优点,但也存在计算量大、模 拟结果受参数设置影响较大的缺点。在实际应用中,需要根据具体需求和条件选择合适
的模型。
05
CHAPTER
元胞自动机交通流模型的应 用前景与展望
元胞自动机交通流模型在交通规划与管理中的应用前景
交通流模拟
阻塞波传播
在模拟中,我们观察到了阻塞波 在道路上的传播现象。当一辆慢 车出现时,后面的车辆会逐渐减 速并形成阻塞波,导致交通拥堵

融合多源信息的元胞自动机交通流模型

融合多源信息的元胞自动机交通流模型

融合多源信息的元胞自动机交通流模型随着城市化进程的不断发展和交通流量的快速增长,如何合理优化城市交通系统成为了亟待解决的问题。

为了解决交通流量管理中遇到的挑战,研究人员开始使用元胞自动机交通流模型作为一种有效的工具。

元胞自动机交通流模型结合了多源信息,并能够对城市道路网络中的交通流进行模拟和预测。

本文将重点介绍融合多源信息的元胞自动机交通流模型,并详细分析其优势和应用前景。

一、元胞自动机交通流模型简介元胞自动机交通流模型是一种基于交通流动的个体自动行为的模拟方法。

它将整个道路网络划分为多个元胞,每个元胞代表一个交通单元,如车辆或行人等。

通过定义元胞之间的规则和交互方式,模型可以刻画城市道路系统中的交通流动情况。

元胞自动机交通流模型使用自动机理论和网络拓扑结构相结合的方法,具有模拟真实交通行为的优势。

二、多源信息融合的意义和方法多源信息的融合对于提高交通流模型的准确度和预测能力至关重要。

常见的多源信息包括道路网络拓扑结构、车辆速度、交通信号灯状态、道路岔口等。

通过合理融合这些信息,可以更好地模拟城市交通流动的实际情况。

在元胞自动机交通流模型中,多源信息融合的方法主要包括以下几种:数据融合、模型融合和参数融合。

数据融合是将来自不同数据源的交通数据进行处理和整合,以获取全面准确的信息。

模型融合是将不同类型的交通模型进行整合,并基于多种模型的结果进行预测和优化。

参数融合是将不同参数的评估结果进行整合,以获取更加全面和准确的评估结果。

三、融合多源信息的元胞自动机交通流模型的优势融合多源信息的元胞自动机交通流模型相比传统模型具有以下优势:1. 准确性提高:多源信息的融合使得模型更加贴近真实交通情况,模拟结果更准确可靠。

2. 鲁棒性增强:多源信息的融合使得模型对于数据噪声和不确定性具有更好的适应和鲁棒性。

3. 预测能力增强:多源信息的融合使得模型在预测和优化交通流方面具有更高的准确性和可信度。

四、融合多源信息的元胞自动机交通流模型的应用前景融合多源信息的元胞自动机交通流模型在城市交通系统优化和管理中具有广阔的应用前景。

双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真

双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真

双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真
双向航道船舶交通是指船舶在一个双向航道中相互交错行驶的交通模式。

在双向航道中,船舶需要遵守严格的通航规则,以保证交通顺畅和安全。

为了研究双向航道船舶交通
流的行为和性质,可以采用元胞自动机模型进行仿真。

元胞自动机是一种离散动力学系统模型,它通过将空间划分成小的元胞,并规定每个
元胞的状态和规则来模拟系统的演化过程。

在双向航道船舶交通流的元胞自动机模型中,
每个元胞代表一个船舶,并具有状态、位置、速度等属性。

模型中的规则包括通航规则和
动力学规则。

通航规则描述了船舶在双向航道中的行驶规则,例如限速、交叉时互相避让等。

通过
定义船舶的状态和位置,可以根据通航规则决定船舶的行驶方向和速度。

如果两艘船舶在
交叉口相遇,根据通航规则,先来先行,可以决定哪个船舶可以继续前进。

动力学规则描述了船舶的运动方式和速度变化规律。

船舶的运动受到水流、风力、操
纵力等影响,可以根据这些因素来确定船舶的加速度和速度变化。

通过模拟船舶的运动,
可以研究船舶交通流的行为和性质。

通过元胞自动机模型进行双向航道船舶交通流的仿真,可以得到交通流的密度、流量、速度等统计数据,并进行可视化展示。

这些数据可以用于评估航道的通行能力和安全性,
优化航线规划和交通管制措施,提高航道交通的效率和安全性。

双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真是一种研究航道交通流行为和性质的有效
方法,可以为航道管理和交通控制提供科学依据和决策参考。

基于元胞自动机的模拟城市交通流

基于元胞自动机的模拟城市交通流

基于元胞自动机的模拟城市交通流随着城市化进程的不断加速,城市交通也成为人们生活中不可避免的问题。

如何合理地规划城市交通,使其具有高效性和安全性,成为城市规划者和交通管理者共同关心的问题。

而基于元胞自动机的模拟城市交通流技术,成为了解决这一问题的重要手段。

1. 元胞自动机的介绍和应用领域元胞自动机是一种基于离散化的动态系统,由一些规则简单的微观的运动组成。

在元胞自动机中,每个格子可以存在多种状态,根据其中的规则实现状态的转变和演化。

元胞自动机的应用领域非常广泛,如人工神经网络、分形几何、城市模拟等。

2. 基于元胞自动机的交通流模拟基于元胞自动机的交通流模拟是一种通过建立规则体系对交通流进行建模和模拟的技术。

在该技术下,城市道路被看作是由相邻的元胞(交叉路口)组成的格子面板。

车辆在道路上行驶,具有速度和转向的自由。

这种模拟可以帮助人们更好地了解城市交通的运行规律,同时可以辅助城市规划师更好地规划路网,以使交通流更稳定、高效和安全。

3. 城市交通流模拟的实现方法(1)建立城市交通网络首先需要建立城市交通网络,该网络由交叉路口和道路组成。

为了使模拟更加真实,需要采用实际城市道路网络中的数据,并加入如红绿灯、车道、限速等规则。

(2)建立车辆模型在城市交通流模拟中,车辆模型是非常重要的一部分。

车辆模型需要考虑到车辆的大小、速度、转弯半径等各种因素,以便更真实地模拟车辆在道路上的行驶。

(3)建立交通流模型交通流模型是整个模拟的核心部分。

交通流模型需要考虑到交叉路口中车辆之间的互动以及车辆与路面环境之间的互动。

通过对模型中的各种因素进行权衡和计算,可以模拟出城市交通流的运行规律。

4. 基于元胞自动机的交通流模拟应用之举例在实际的应用中,基于元胞自动机的交通流模拟可以帮助城市规划师更加准确地规划路网和优化城市交通系统。

例如,在俄罗斯的某个城市中,采用元胞自动机的交通流模拟技术,成功地解决了该市区域交通拥堵的问题。

元胞自动机的交通流模拟算法

元胞自动机的交通流模拟算法

元胞自动机的交通流模拟算法元胞自动机(Cellular Automata,CA)是一种离散的空间模型,由许多相同形态和行为的元胞组成,每个元胞根据一定的规则与周围的元胞进行交互作用。

其中,交通流模拟算法是元胞自动机在交通领域的应用之一。

本文将介绍交通流模拟算法的基本原理、应用场景和发展趋势。

一、交通流模拟算法的基本原理交通流模拟算法基于元胞自动机的思想,将道路划分为一系列的元胞,并对每个元胞进行状态的定义和更新。

在交通流模拟中,每个元胞可以表示一个车辆,其状态包括位置、速度、加速度等。

通过定义元胞之间的交互规则,模拟车辆在道路上的运动和交通流的演化。

交通流模拟算法的核心是规则的制定和更新。

常用的规则包括加速规则、减速规则、保持规则等。

加速规则可以使车辆在没有障碍物的情况下提高速度;减速规则可以使车辆在遇到障碍物或交通拥堵时减速;保持规则可以使车辆保持一定的距离和速度,以保证交通流的稳定性。

二、交通流模拟算法的应用场景交通流模拟算法广泛应用于城市交通规划、交通信号优化、交通拥堵预测等领域。

通过模拟交通流的运动和演化,可以评估不同交通策略对交通流的影响,优化交通信号控制,预测交通拥堵情况,提供科学依据和决策支持。

在城市交通规划中,交通流模拟算法可以模拟城市道路网络的运行情况,评估不同道路规划方案对交通流的影响。

通过模拟交通流的运动和演化,可以评估道路的通行能力、交通拥堵程度和交通状况的稳定性,为城市交通规划提供科学依据。

在交通信号优化中,交通流模拟算法可以模拟交通信号的控制策略,评估不同信号控制方案对交通流的影响。

通过模拟交通流的运动和演化,可以评估信号配时的合理性、交通信号的协调性和交通状况的改善程度,为交通信号优化提供科学依据。

在交通拥堵预测中,交通流模拟算法可以模拟交通拥堵的演化过程,预测交通拥堵的发生时间和地点。

通过模拟交通流的运动和演化,可以评估不同交通拥堵预测模型的准确性和可靠性,为交通拥堵预测提供科学依据。

于细胞自动机模型的交通流模拟程序

于细胞自动机模型的交通流模拟程序

!%&’ ()*+, &- (*+,&&. -&+ (*+ /&01/1., 2+&#+*/
" $ # 道路绘制
设置计算机的显示分辨率为 $!% & !’%, 即屏幕 上的水平像素为 $!% 个, 垂直像素为 !’% 个 $ 设水平 方向为 ! 坐标, 垂直方向为 " 坐标, 则屏幕中任何 一点都可用坐标来表示 $ 以屏幕左上角为原点, 其坐 标为 (%, %) $ 在道路平面的设计中, 以最基本的图形像素为 基础 $ 像素是显示屏上的每个点, 显示屏按像素分成 行 ( ! 方向) 和列 ( " 方向) # 确定以下比例: ! 方向的 一 个 像 素 代 表 % $ " /," 方 向 的 一 个 像 素 代 表 在这样的比例下, 模拟的车辆图 % $ ( /$ 经试验可知, 形能够以适当的尺寸清晰地显示在屏幕上 $ 这样, 水 平地画一条从屏幕左端到右端的道路, 其长度只有 , 达不到本模拟程序中要求的 $!% & % $ " ) *(%( /) 采用分段式设 # %%% /的路段长度 $ 为了延长路段, 计, 即将一条路分为平行的 ! 段, 它们同时出现在屏 幕上, 一辆车走完上一段会继续进入下一段行驶 $ 这 样在保持车辆图形大小和清晰度不变的前提下, 将 模拟路段的长度增大到了 # (’% /$ 这种设计的效果 尽管与实际视觉效果不完全相同, 但由于在比例不 变的情况下延长了路段, 因而能够在较好地观察各 辆车之间的相对位置及运动情况的同时, 直观地把
$
模拟实验及结果分析
模拟结果以图表形式表示, 用交通流参数关系
来分析实验结果,对交通模型特别是其中的新细胞 自动机模型作初步检验 ! 模拟实验输入的参数是观 测到的 %!!! 年 && 月 ’ 日长春市人民大街工农广场 — — —友谊商店由南向北慢车道上车流的车型比例、 车头时距分布、 车速分布值经拟合检验得到的 !
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% 车流密度不变下的多车道仿真(包括单车道)% nc:车道数目(1或2),nl:车道长度% v:平均速度,d:换道次数(1000次)p:车流密度% dt:仿真步长时间,nt:仿真步长数目% fp:车道入口处新进入车辆的概率v = 0;p=0;d=0;nl = 100;nc = 1;dt=0.01;nt=1000;fp = 0.5;[ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt );function [ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt )% 在某一特定车流密度下的(车流密度由fp决定)单、双车道仿真模型% nc:车道数目(1或2),nl:车道长度——输入参数% v:平均速度,d:换道次数(1000次)p:车流密度——输出参数% dt:仿真步长时间,nt:仿真步长数目——输入参数% fp:车道入口处新进入车辆的概率——输入参数% test:% nl = 400;fp = 0.5;% nc = 2;dt=0.01;nt=500;%构造元胞矩阵B=ones(2*nc+1,nl+2);%奇数行为不可行车道B(1:2:(2*nc+1),:)=1.2;%初始化仿真元胞状态(1为无车,0为有车)bb=B(2:2:2*nc,:);bb(bb~=0)=1;B(2:2:2*nc,:)=bb;B(2:2:2*nc,end)=0;%显示初始交通流图figure(1);H=imshow(B,[]);set(gcf,'position',[241 132 560 420]) ;%241 132 560 420set(gcf,'doublebuffer','on'); %241title('cellular-automation to traffic modeling','color','b');%初始化化存储元胞上车辆状态的矩阵S(1:nc,nl) = 0;Q(1:nc,1:2) = 0;Acc(1:nc,1:(nl+2))=0;%初始化换道频率、平均速度、车流密度相关变量ad = 0;av(1:nt) = 0;ap(1:nt) = 0;c = 1;for n = 1:ntA=B(2:2:2*nc,:);%确定前n-2个车辆的状态S(:,:) = 0;S(A(:,1:end-2)==0&A(:,2:end-1)==1&A(:,3:end)==1)=2;%加速的车S(A(:,1:end-2)==0&A(:,2:end-1)==0)=3;%停车的车S(A(:,1:end-2)==0&A(:,2:end-1)==1&A(:,3:end)==0)=1;%减速行驶的车%确定最后2两个元胞的状态Q(:,:) = 0;Q(A(:,end-1)==0&A(:,end)==0) = 1;Q(A(:,end-1)==0&A(:,end)==1) = 2;Q(A(:,end-1)==1&A(:,end)==0) = 2;Q(:,end) = 1;%获得所有元胞上车辆的状态Acc = [ S Q ];%换路规则if(nc>1&&n>nl/2)%遍历每一个元胞for g = 1:length(Acc(1,:))%停车状态车辆如另一条路有2空位则换路if( Acc(1,g)==3&&Acc(2,g)==0&&Acc(2,g+1)==0)A(1,g)=1;A(2,g)=0;ad=ad+1;elseif( Acc(2,g)==3&&Acc(1,g)==0&&Acc(1,g+1)==0 )A(1,g)=0;A(2,g)=1;ad=ad+1;%均速行驶车辆如另一条路有3空位则换路elseif( Acc(1,g)==1&&Acc(2,g)==0&&Acc(2,g+1)==0&&Acc(2,g+1)==0 ) A(1,g)=1;A(2,g)=0;ad =ad+1;elseif( Acc(2,g)==1&&Acc(1,g)==0&&Acc(1,g+1)==0&&Acc(1,g+1)==0 ) A(1,g)=0;A(2,g)=1;ad=ad+1;endend%换路后重新设置元胞上的车辆状态S(:,1:end) = 0;S(A(:,1:end-2)==0&A(:,2:end-1)==1&A(:,3:end)==1)=2;%寻找加速的车S(A(:,1:end-2)==0&A(:,2:end-1)==0)=3;%寻找停车的车S(A(:,1:end-2)==0&A(:,2:end-1)==1&A(:,3:end)==0)=1;%寻找减速行驶的车%确定最后2两个元胞的状态Q(:,1:end) = 0;Q(A(:,end-1)==0&A(:,end)==0) = 1;%Q(A(:,end-1)==0&A(:,end)==1) = 2;Q(A(:,end-1)==1&A(:,end)==0) = 2;Q(:,end) = 1;%获得所有元胞状态Acc = [ S Q ];end%根据当前状态改变元胞位置%匀速运行车辆向前走1格A( Acc(:,1:end)==1 ) = 1;A( [ zeros(nc,1) Acc(:,1:end-1)]==1 ) = 0;%高速运行车辆向前走2格A( Acc(:,1:end)==2) = 1;A( [ zeros(nc,2) Acc(:,1:end-2)]==2) = 0;%计算平均速度、换道频率、车流密度等参数%获得运行中的车辆数目NmatN = A<1;N = sum(sum(matN));%获得运行中的车辆速度之和VE = S((S==1)|(S==2));V = sum(E);%计算此时刻的车流密度并保存ap(n) = N/( nc*(nl+2) );%计算此时刻的平均速率并保存if(N~=0&&n>nl/2)av(c) = V/N;c = c+1;end%在车道入口处随机引入新的车辆A = [ round(fp*rand(nc,1))&A(1:nc,1) A(:,2:end)];A(A~=0)=1;%将新的车辆加入元胞矩阵中B(2:2:2*nc,:)=A;%显示交通流图set(H,'CData',B);%仿真步长pause(dt);end%仿真结束,计算结果d = ad;p = mean(ap);v = sum(av)/c;end%初始化仿真参量v = 0;p=0;d=0;nl = 100;nc = 2;dt=0.01;nt=1000;n=1;fp = 1.2;[ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt );% 车流密度变化时的单车道仿真程序% nc:车道数目(1或2),nl:车道长度% v:平均速度,d:换道次数(1000次)p:车流密度% dt:仿真步长时间,nt:仿真步长数目% fp:车道入口处新进入车辆的概率v = 0;p=0;d=0;nl = 100;nc = 1;dt=0.01;nt=1000;n=1;for fp = 2.5:-0.25:0.5[ v d p ] = multi_driveway( nl,nc,fp,dt,nt );va(n) = v;pa(n) = p;da(n) = d;n=n+1;%绘制平均速率-车流密度(v-p)曲线figure(2)plot(pa,va);%绘制车流密度的变化曲线figure(3)plot(pa);endclfclear all%build the GUI%define the plot buttonplotbutton=uicontrol('style','pushbutton',...'string','Run', ...'fontsize',12, ...'position',[100,400,50,20], ...'callback', 'run=1;');%define the stop buttonerasebutton=uicontrol('style','pushbutton',...'string','Stop', ...'fontsize',12, ...'position',[200,400,50,20], ...'callback','freeze=1;');%define the Quit buttonquitbutton=uicontrol('style','pushbutton',...'string','Quit', ...'fontsize',12, ...'position',[300,400,50,20], ...'callback','stop=1;close;');number = uicontrol('style','text', ...'string','1', ...'fontsize',12, ...'position',[20,400,50,20]);%CA setupn=100; %数据初始化z=zeros(1,n); %元胞个数z=roadstart(z,5); %道路状态初始化,路段上随机分布5辆cells=z;vmax=3; %最大速度v=speedstart(cells,vmax); %速度初始化x=1; %记录速度和车辆位置memor_cells=zeros(3600,n);memor_v=zeros(3600,n);imh=imshow(cells); %初始化图像白色有车,黑色空元胞set(imh, 'erasemode', 'none')axis equalaxis tightstop=0; %wait for a quit button pushrun=0; %wait for a drawfreeze=0; %wait for a freeze(冻结)while (stop==0)if(run==1)%边界条件处理,搜素首末车,控制进出,使用开口条件 a=searchleadcar(cells);b=searchlastcar(cells);[cells,v]=border_control(cells,a,b,v,vmax);i=searchleadcar(cells); %搜索首车位置for j=1:iif i-j+1==n[z,v]=leadcarupdate(z,v);continue;else%======================================加速、减速、随机慢化if cells(i-j+1)==0; %判断当前位置是否非空continue;else v(i-j+1)=min(v(i-j+1)+1,vmax); %加速%=================================减速k=searchfrontcar((i-j+1),cells); %搜素前方首个非空元胞位置if k==0; %确定于前车之间的元胞数d=n-(i-j+1);else d=k-(i-j+1)-1;endv(i-j+1)=min(v(i-j+1),d);%==============================%减速%随机慢化v(i-j+1)=randslow(v(i-j+1));new_v=v(i-j+1);%======================================加速、减速、随机慢化%更新车辆位置z(i-j+1)=0;z(i-j+1+new_v)=1;%更新速度v(i-j+1)=0;v(i-j+1+new_v)=new_v;endendendcells=z;memor_cells(x,:) =cells; %记录速度和车辆位置memor_v(x,:) =v;x=x+1;set(imh,'cdata',cells) %更新图像%update thestep number diaplaypause(0.2);stepnumber = 1 + str2num(get(number,'string'));set(number,'string',num2str(stepnumber))endif (freeze==1)run = 0;freeze =0;enddrawnowenddensity in v ehicles/cell f l u x i n v e h i c l e s /t i m e012345density in v ehicles/cell v e l o c i t y i n c e l l /t i m e。

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