元胞自动机
元胞自动机简介
2 元胞自动机的构成
• 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。 状态可以是{0,1}的二进制形式。或是{s0,s2,……si……sk}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状态变量。 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。就设计实现了这样一种称之为“多元随机元胞自动机”模 型。在车辆交通元胞自动机模型中，对车辆占用的元胞，元胞中含有 车辆的位置和速度等
几种典型的元胞自动机
• 生命游戏
• 生命游戏（game of life）是非常著名的元胞自动机模型之一，它最初 是由剑桥大学的数学家John Horton Conway于1970年提出的一种计 算机游戏。
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“生命游戏”的构成及规则：（1）元胞分布规则划分的小网格里。 （2）每个元胞个体有0，1两种状态，0代表“生”，1代表“死”。 （3）元胞以邻近的8个元胞为邻居，即Moore邻居模式。 （4）一个元胞当前时刻的状态由它本身的生死状态和邻居的当前状 态一起决定：当前时刻如果一个元胞状态为“生”，当且仅当8个邻 居元胞中有且仅有2个或3个的状态为“生”，则在下一时刻该元胞才 继续保持为“生”；（4）但当8个邻居元胞中，有4个或者超过4个元 胞的状态为“生”时。则该元胞因拥挤而死亡。当前时刻，如果一个 元胞状态为“死”，且8个邻居元胞中正好有3个为“生”，则该元胞 在下个时刻“复活”，否则保持“死”的状态。
F : S t S t 1
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• •
这个动态演化又由各个元胞的局部演化规则f所决定的。 这个局部函数f通常又常常被称为局部规则。对于一维空 间，元胞及其邻居可以记为S2r+1，局部函数则可以记为: F(Sit+1)=f(sti-r,…,sti,…sti+r)
元胞自动机
元胞自动机元胞自动机是一种模拟和研究复杂系统的数学工具，它通过简单的局部规则来产生全局复杂的行为。
元胞自动机的概念最早由美国物理学家约翰·冯·诺依曼在20世纪40年代提出，随后被广泛应用于各个领域，如生物学、物理学、社会科学和计算机科学等。
元胞自动机的基本组成是一组个体元胞和一组规则。
每个个体元胞都有一个状态，并且根据事先设定的规则进行状态的更新。
元胞自动机的最常见形式是一维的，其中每个个体元胞只与其相邻的元胞进行交互。
但也可以拓展到二维或更高维的情况中。
元胞自动机的规则可以根据不同的应用领域和研究目的进行定制。
这些规则可以用布尔函数、数学公式或其他表达方式来表示。
无论规则的形式如何，元胞自动机的最终行为都是通过简单的局部交互生成的，这是元胞自动机的重要特点之一。
元胞自动机的行为模式具有很强的自组织性和演化性。
通过简单的局部规则，元胞自动机可以表现出出乎意料的全局行为。
这种全局行为可以是周期性的、随机的、混沌的或者有序的。
元胞自动机的行为模式不仅具有学术研究的价值，还有很多实际应用。
例如，在人工生命领域，元胞自动机可以用来模拟生物体的进化和自组织能力。
在交通流动领域，元胞自动机可以用来研究交通拥堵的产生和解决方法。
在市场分析领域，元胞自动机可以用来模拟市场的波动和价格的形成。
元胞自动机的研究方法和技术也在不断发展和创新。
近年来，随着计算机硬件和软件的发展，元胞自动机在研究和应用上取得了很多突破。
例如，基于图形处理器的并行计算可以加速元胞自动机模拟的速度。
人工智能领域的深度学习技术也可以与元胞自动机结合，从而对更复杂的系统进行建模和分析。
总之，元胞自动机是一种强大的数学工具，可以用来研究和模拟复杂系统的行为。
它的简单规则和局部交互能够产生出复杂的全局模式，具有很大的应用潜力。
通过不断的研究和创新，我们相信元胞自动机将在各个领域发挥出更大的作用，为人类的科学研究和社会发展做出更多贡献。
元胞自动机
一.元胞自动机的定义及构成
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.
应当说,格子气自动机是一种特殊的元胞自动机 模型,或者说是一个扩展的元胞自动机模型 (Extended Cellular Automata).以早期的格子气模 型为例,描述其特征如下: (1)由于流体粒子不会轻易从模型空间中消失, 这个特征需要格子气自动机是一个可逆元胞自动 机模型. (2)格子气自动机的邻居模型通常采用Margulos 类型,即它的规则是基于一个2X2的网格空间的. 它的规则形似如下:
4. Langton和"能自我复制的元胞 和 自动机" 自动机"
Langton在von Neumann和Codd工作的基础上, 设计了一个能自我复制的"圈".元胞状态在 (0, 1,2,3,4,5,6,7)中取值,其中,0,1,2, 3构成元胞自动机的基本结构,04,05,06,07 代表信号.l代表"核"元胞;2代表"壳"元胞,是边 界;2包围的部分构成信息通道或称数据路径.邻 居模型采用Von Neumann的4邻居模型. 元胞自动机通过信号元胞替代相邻的元胞,如 状态为1的元胞,而完成信号传递.信号传播的 过程可以通过下面的例子说明:
数据路径可以分支,在分支的节点处, 信号在各个分支中复制本身,产生多 个复制品. 下图中,07信号在T形的交叉点处, 复制自身:
元胞自动机概念
元胞自动机概念一、简介元胞自动机（Cellular Automaton，简称CA）是一个离散的、并行的动力学系统，它的基本组成单元是规则排列的元胞。
每个元胞可以处于有限的状态集合中的一种状态，且它的下一状态由其当前状态和周围元胞的状态决定。
元胞自动机在复杂系统建模、计算机科学、生物学、物理学等领域有着广泛的应用。
二、基本概念1. 元胞：元胞是元胞自动机的基本单位，它可以代表任何一种物理实体或抽象对象。
例如，一个元胞可以代表一个棋盘上的格子，或者一个机器人在网格中的位置。
2. 状态：每个元胞都有一个有限的状态集合。
在任意给定的时间步，元胞都处于这个状态集合中的某一状态。
3. 邻居：在元胞自动机中，每个元胞都有一个邻居集合，这个集合包含了与它直接相邻的所有元胞。
4. 更新规则：每个元胞在每一时刻t的状态St+1是由其在时刻t的状态St以及其邻居在时刻t的状态决定的。
这就是所谓的更新规则或演化规则。
三、分类根据元胞的邻居数量和更新规则的不同，元胞自动机可以分为四种类型：1. 一维元胞自动机：每个元胞只有一个邻居。
这是最简单的元胞自动机类型。
2. 二维元胞自动机：每个元胞有两个邻居，通常为上下或左右邻居。
这是最常见的元胞自动机类型。
3. 三维及更高维的元胞自动机：每个元胞有三个或更多的邻居。
这种类型的元胞自动机的复杂性随着维度的增加而增加。
四、特点1.离散性：元胞自动机是基于离散时间和空间的模型，每个元胞的状态和更新都是在离散的时间步上进行的。
2.局部性：元胞的状态更新是基于其自身状态和周围元胞的状态，而不需要全局信息。
这种局部性使得元胞自动机的演化过程可以并行地进行。
3.同步性：所有元胞按照相同的规则同时更新，即在每个时间步上，所有元胞的状态都会被同时更新。
4.简单性：元胞自动机的规则通常非常简单，由一组条件语句或转换规则定义。
然而，简单的规则可能会导致复杂的全局行为。
五、应用元胞自动机在许多领域都有应用，包括但不限于：1. 复杂系统建模：元胞自动机可以用来模拟自然界中的复杂现象，如森林火灾的传播、交通流的动态等。
元胞自动机原理 最简单讲解
元胞自动机原理最简单讲解元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种数学模型，由一组简单的规则组成，模拟了由离散的元胞（cells）组成的空间，并根据相邻元胞的状态进行演化和互动的过程。
元胞自动机的主要理论基础是斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）于1983年提出的。
它在多学科领域中得到了广泛的应用，包括复杂系统研究、计算机科学、生物学、物理学等。
元胞自动机的基本结构由网格（grid of cells）和一组规则（set of rules）组成。
网格是由一些离散的元胞（通常是正方形或六边形）组成的空间，每个元胞都具有一个状态（state）。
元胞的状态可以是离散的，例如0或1，也可以是连续的，代表某种物理量的值。
规则定义了元胞之间的相互作用方式，它描述了当周围元胞的状态发生变化时，当前元胞的状态如何更新。
元胞自动机的演化过程可以分为离散和连续两种。
在离散的情况下，每个元胞的状态在每个时刻都是离散的，不能取连续的值。
每个时刻，根据规则，元胞的状态会根据其周围元胞的状态进行更新。
更新可以是同步的，即所有元胞同时更新，也可以是异步的，即元胞按一定的顺序依次更新。
在连续的情况下，元胞的状态可以是连续的，更新过程是基于微分方程的。
元胞自动机按照规则的类型可以分为确定性（Deterministic）和随机（Stochastic）两种。
确定性的元胞自动机意味着每个元胞的状态更新是根据一条特定的规则进行的，与其他元胞的状态无关。
而随机的元胞自动机则加入了一定的随机性，元胞的状态更新可能依赖于随机的概率。
元胞自动机的一个典型应用是康威生命游戏（Conway's Game of Life）。
康威生命游戏中，每个元胞的状态只能是“存活”或“死亡”，更新规则是基于元胞周围8个邻居的状态。
根据不同的初始状态和规则设定，康威生命游戏展示了丰富多样的生命演化形态，包括周期性的振荡、稳定的构造和复杂的混沌状态。
元胞自动机
除了格子气元胞自动机在流体力学上的成功应用。元胞自动机还应用于磁场、电场等场的模拟，以及热扩散、 热传导和机械波的模拟。另外。元胞自动机还用来模拟雪花等枝晶的形成。
元胞自动机可用来通过模拟原子、分子等各种微观粒子在化学反应中的相互作用，而研究化学反应的过程。 例如李才伟 (1997）应用元胞自动机模型成功模拟了由耗散结构创始人I·Prgogine所领导的Brussel学派提出 的自催化模型---Brusselator模型，又称为三分子模型。Y·BarYam等人利用元胞自动机模型构造了高分子的聚 合过程模拟模型，在环境科学上，有人应用元胞自动机来模拟海上石油泄露后的油污扩散、工厂周围废水、废气 的扩散等过程的模拟。
元胞自动机
格动力学模型
01 基本介绍
03 具体解释 05 应用
目录
02 通俗解释 04 分别描述
元胞自动机(cellular automata，CA)是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局 部的格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。
基本介绍
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。
元胞自动机用于兔子-草，鲨鱼-小鱼等生态动态变化过程的模拟，展示出令人满意的动态效果；元胞自动机 还成功地应用于蚂蚁、大雁、鱼类洄游等动物的群体行为的模拟；另外，基于元胞自动机模型的生物群落的扩散 模拟也是当前的一个应用热点。在信息学中。元胞自动机用于研究信息的保存、传递、扩散的过程。另外。 Deutsch(1972）、Sternberg(1980）和Rosenfeld(1979）等人还将二维元胞自动机应用到图像处理和模式识别 中 (WoIfram.S.，1983）。
元胞自动机(CellularAutomata),简称CA,也有人译为细胞
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。
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。
故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。
除此之外，在1990年， Howard A.Gutowitz提出了基于元胞自动机行为的马尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系(Gutowitz, H.A. ,1990)。
下面就上述的前两种分类作进一步的介绍。
同时就几种特殊类型的元胞自动机进行介绍和探讨S. Wolfrarm在详细分忻研究了一维元胞自动机的演化行为，并在大量的计算机实验的基础上，将所有元胞自动机的动力学行为归纳为四大类 (Wolfram. S.，1986):(1)平稳型:自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间平稳的构形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。
不随时间变化而变化。
(2)周期型:经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构(Stable Paterns)或周期结构(Perlodical Patterns)。
基于元胞自动机-概述说明以及解释
基于元胞自动机-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种模拟分布式系统的计算模型，由数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）和斯坦利斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）于20世纪40年代末提出。
它被广泛应用于各个领域，如物理学、生物学、社会科学等，并且在计算科学中也具有重要地位。
元胞自动机模型由一系列的离散的、相互联系的简单计算单元组成，这些计算单元分布在一个规则的空间中，每个计算单元被称为细胞。
细胞根据一组规则进行状态转换，通过与其相邻细胞的相互作用来改变自身的状态。
这种相邻细胞之间的相互作用可以通过直接交换信息实现，也可以通过间接地通过规则来实现。
元胞自动机的基本原理是根据细胞的局部状态和相邻细胞的状态来决定细胞下一时刻的状态。
这种局部的状态转换会逐步扩散并影响整个空间，从而产生出复杂的全局行为。
元胞自动机非常适合用于模拟大规模复杂系统中的行为，如群体行为、自组织系统、流体力学等。
元胞自动机的应用领域非常广泛。
在物理学中，它可以用于模拟晶体的生长、相变过程等。
在生物学中，元胞自动机可以模拟细胞的生命周期、生物群体的演化过程等。
在社会科学中，它可以模拟群体行为的形成、传播等。
此外，元胞自动机还被应用于计算科学中，用于解决许多复杂的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
尽管元胞自动机具有许多优势和广泛的应用，但它也存在一些局限性。
首先，由于元胞自动机的状态转换是基于局部规则进行的，因此难以精确地模拟某些复杂系统中的具体行为。
其次，元胞自动机的规模和计算复杂度随着细胞数量的增加而增加，这限制了其在大规模系统中的应用。
此外，元胞自动机模型的抽象性也使得人们难以解释其内部机制及产生的全局行为。
在未来，元胞自动机仍将继续发展。
随着计算能力的提高，我们可以采用更精确的数值方法和更复杂的规则来描述系统的行为。
元胞自动机名词解释
元胞自动机名词解释嘿，朋友们！今天咱来聊聊元胞自动机呀！这玩意儿可有意思啦！你可以把元胞自动机想象成一个小小的世界，里面有好多好多的小格子，就像咱们小时候玩的方格游戏。
每个小格子呢，就像是这个世界里的一个小居民。
这些小格子可不是随便待着的哟，它们有自己的状态呢，可能是黑的，可能是白的，或者其他什么颜色呀、数字呀之类的。
而且呀，这些小格子的状态还会根据一些特定的规则来变化呢！这就好像小格子们在玩一个超级有趣的游戏。
比如说吧，规定如果一个小格子周围有几个特定状态的邻居，那它下一刻就会变成另外一种状态。
这不就跟咱们生活中有时候会根据周围人的情况来调整自己一样嘛！元胞自动机的神奇之处可不止于此呢！通过设定不同的规则和初始状态，就能演变出各种各样奇妙的现象。
有时候会出现一些有规律的图案，哇，那可真是漂亮极了，就像大自然中的那些美丽的图案一样。
难道不是很神奇吗？你想想看，这么简单的小格子，通过一些规则的作用，就能产生这么多复杂又有趣的结果，这多像咱们的社会呀！每个人就像一个小格子，我们的行为和选择也会受到周围人的影响，然后整个社会就会呈现出各种各样的状态和变化。
而且元胞自动机还能应用在好多地方呢！在科学研究中，它可以帮助科学家们更好地理解一些复杂的现象，比如流体的流动、生态系统的变化等等。
在计算机领域，它也是一个很重要的工具呢，可以用来模拟各种场景和过程。
这元胞自动机不就像是一个隐藏的宝藏嘛，等待着我们去挖掘和发现它更多的奇妙之处。
它就像一个充满无限可能的魔法盒子，只要我们用心去探索，就能看到让人惊叹的景象。
所以啊，可别小瞧了这小小的元胞自动机，它里面蕴含的智慧和乐趣可多着呢！我们可以尽情地在这个小世界里遨游，去感受它的独特魅力，去创造属于我们自己的精彩！怎么样，是不是觉得元胞自动机超级有趣呀？。
元胞自动机在金属材料研究中的应用
元胞自动机在金属材料研究中的应用一、引言金属材料是人类社会发展过程中不可或缺的重要材料，其性质的研究对于工业生产和科学研究都具有重要意义。
元胞自动机（Cellular Automata，CA）作为一种离散化的模型方法，在金属材料研究中得到了广泛应用。
本文将从元胞自动机的基本原理、金属材料的特性及其模拟方法以及元胞自动机在金属材料研究中的应用三个方面进行详细阐述。
二、元胞自动机基本原理元胞自动机是一种简单的离散化模型，它由一个网格（或称为“世界”）和一组状态转移规则组成。
网格上每个小区域称为“元胞”，每个元胞处于若干个离散状态之一，而状态转移规则描述了每个元胞如何更新其状态。
在CA中，每个时间步长都会根据当前状态更新所有元胞的状态，这样就形成了一个连续不断地演化过程。
三、金属材料特性及其模拟方法金属材料具有诸多特性，例如晶体结构、微观组织、力学性质等。
这些特性可通过多种模拟方法进行研究，其中常用的方法有分子动力学（Molecular Dynamics，MD）、有限元法（Finite Element Method，FEM）和元胞自动机等。
四、元胞自动机在金属材料研究中的应用1. 晶体生长模拟晶体生长是金属材料中重要的加工过程之一。
利用CA可以模拟晶体生长的过程，以便更好地理解其机理。
例如，通过控制不同的状态转移规则和初始条件，可以研究不同晶体结构的形成过程。
2. 金属腐蚀预测金属腐蚀是金属材料在环境中遭受损害的重要原因之一。
利用CA可以模拟金属表面上化学反应和电化学反应的过程，以预测其腐蚀行为。
3. 金属焊接模拟焊接是金属加工中常见的连接技术之一。
利用CA可以模拟焊接时材料熔化、凝固和晶体生长等复杂过程，以研究焊缝质量及其影响因素。
4. 金属变形分析金属材料在受力作用下会发生变形，这对于材料的力学性质研究具有重要意义。
利用CA可以模拟金属变形过程，以研究不同应变速率、应变路径和晶体方向等因素对材料力学性质的影响。
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……
元胞自动机在土地利用变化中应用
长期以来，CA 模型被广泛模拟土地利用模式随时间、空 间的演化规律和影响，通过引入栅格来表示土地本身及相 邻土地的利用形式，引入社会因素和非经济因素，例如就 业、交通、土地利用和增长管理政策的影响，预测土地利 用变化。CA 模拟城市土地利用的关键是使用一系列空间 变量和局部变量来确定模型的转换规则，目前较为流行的 方法包括主成分分析方法、神经网络方法、粗集和逻辑回 归方法等。
一角度，元胞自动机可视为动力系统，因而可将初试点、轨道、不动点、周期轨和终极
轨等一系列概念用到元胞自动机的研究中
三、CA分类
——基于维数的元胞自动机
• 一维元胞自动机 • 二维元胞自动机 • 三维元胞自动机
• 高维元胞自动机
四、CA应用
在地理学上的应用
土地利用变化 城市扩展 人口迁移
CA应用
火灾蔓延 沙漠化 洪水掩没 交通控制
具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行
为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是 最简单和最常用的划分。
三、CA分类
——基于动力学行为的元胞自动机
• (1)平稳型:自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间平稳的构 形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。不随时间变化而变化。
物理属性，交通可达性等
交通分配
土地利用模型
交通规划模型
土地利用预测模型框架
土地利用预测模型 （Multinomial Logistic回归模型）
土地利用分配模型 （得到第t+1年土地利用状态）
结果是否满足要求 是 得到最终第t+1年土地利用状态
否
土地利用预测模型
2.CA模拟土地利用原理
CA 模拟土地利用通常将所研究的区域划分为若干个单元( 称为 元胞) ，每个元胞有对应的状态和邻居，其当前状态及邻居状 况确定下一时期该元胞的状态．土地利用变化的历史趋势、土 地适宜性及相关的政策、经济因素构成规则，共同决定着元胞 类型转换的可能性． 虽然 CA 具备强大的建模能力，但单个 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱA 很难准确地模拟出复杂城市系统的各种特征，需引入与城市发 展相关的空间变量和局部变量，提高 CA 模拟的准确度． 这些 变量主要包括与商业中心的最短距离; 与居住中心的最短距离; 与各类道路以及河流等地理要素的最短距离;以及与城市经济 发展相关的要素等．
土地利用规划模型课堂报告
元胞自动机在土地利用 变化中应用
资源环境监测与规划 牟婷婷
一、CA概念
• CA英文全称是Celluar Automata，中文译名为元胞自动机，又 有人称之为细胞自动机。
• CA是一种时间、空间、状态都离散，(空间上的)相互作用和(时
间上的)因果关系皆局部的格网动力学模型。具有模拟复杂系统 时空演化过程的能力。 • 1948年，数学家Von Neumann首次提出元胞自动机(CA)的概 念。
• (2)周期型:经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构(Stable Paterns)
或周期结构(Perlodical Patterns)。由于这些结构可看作是一种滤波器(Filter)，故可应 用到图像处理的研究中。 • (3)混沌型:自任何初始状态开始，经过一定时间运行后，元胞自动机表现出混沌的非周 期行为，所生成的结构的统汁特征不再变止，通常表现为分形分维特征。 • (4)复杂型:出现复杂的局部结构，或者说是局部的混沌，其中有些会不断地传播。从另
土地利用预测模型
1.模型介绍
土地利用变化是一个复杂的、不可重复的过程， 建立土地利用模型必须考虑到的因素包括: 土地 需求的增长、经济发展、元胞土地状态的空间 适宜性、居民决策过程、雇佣者、土地拥有者 和政策的改变等．
土地利用预测与交通的相互作用
土地利用分配模型
交通生成
交通分布 土地利用概率模型 交通方式划分
土地利用 CA 模型的转换规则
转换概率或转换潜力来表示． 采用元胞本身的适宜性、邻域的集聚影响 及随机扰动因素来计算模型的转换潜力。 运用聚集、繁殖、扩散、坡度限制和道路 的影响来定义模型的转换力． 采用逻辑回归模型来获取该转换规则．
土地利用规划布局流 程图
二、CA组成
• CA由 “元胞” 、“邻域”和“转换规则” 三部分组成， 元胞具有“状态”属性
…… t时刻状态 转换规则 t+1时刻状态 ……
三、CA分类
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂， 变种很多，行为复杂，故其分类难度也较大 。 基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类 。其中，最