基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究
生物计算中的元胞自动机模型
生物计算中的元胞自动机模型生物计算是一种广泛应用于生物医学、生态学、环境科学等领域的计算科学技术，在生命科学领域具有重要的应用价值。
其中，元胞自动机（CAC）模型是一种重要的生物计算模型，它利用计算机进行模拟，可以模拟复杂生物系统中的自组织现象、动态行为和时间演化等。
一、元胞自动机模型的基本理论元胞自动机是一种基于格点的离散动力学系统，又称为离散动力学系统。
其基本理论是将时间和空间坐标离散化，并将空间上的每个点分为一个小的正方形或立方体，称为元胞。
元胞自动机在空间上排列成一个网格状结构，称为元胞阵列。
元胞内有若干个状态，每个元胞根据其自身状态和周围元胞的状态，按照一定的规则进行演化。
这种演化是基于更高级别的规则，通过这些规则，元胞可以表现出一定的自组织特性，从而模拟生物系统中的某些现象。
二、元胞自动机模型的应用1. 生态系统模拟元胞自动机模型也可用于模拟生态系统的行为，例如森林通量和生态系统中种群的分布。
实际上，1986年，Thomas和，Peterman的研究中，模拟了一个湖泊生态系统，通过模拟 algal （微藻）的数量，在不同时间的分布，研究了外部进入的营养元素对湖泊生态系统的影响。
2. 疾病传播元胞自动机模型也可以用于模拟疾病传播，例如感染病毒或细菌。
利用元胞自动机模拟疾病的传播，可以研究不同人群之间传染病的传播机制，并预测疾病传播的趋势。
2020年初的 COVID-19 疫情中，元胞自动机模型被用于模拟病毒传播，并预测疫情趋势，为政府决策者提供了科学有效的决策依据。
3. 细胞模拟元胞自动机模型可以用来模拟细胞的行为，例如细胞的组织结构、生长、分裂和死亡。
最近的一项研究使用元胞自动机模拟了肠道细胞的发育，向我们展示了细胞在肠道中的组织结构、形态变化和生长模式。
三、元胞自动机模型的优缺点1. 优点元胞自动机模型的主要优点是简单易行，易于理解和应用。
它能够模拟自然系统的复杂行为，例如非线性现象、自组织等，而不需要进行复杂的统计或计算。
元胞自动机应用概述
元胞自动机应用概述元胞自动机的应用概述元胞自动机自产生以来被广泛地应用到社会、经济、军事和科学研究的各个领域。
到目前为止其应用领域涉及生物学、生态学、物理学、化学、交通科学、计算机科学、信息科学、地理、环境、社会学、军事学以及复杂性科学等。
下面我们将对元胞自动机在这些领域中的应用分别做简要介绍。
1.生物学领域：因为元胞自动机的设计思想本来就来源于生物学自繁殖的现象所以它在生物学上的应用更为自然而广泛。
例如元胞自动机用于肿瘤细胞的增长机理和过程模拟、人类大脑的机理探索、艾滋病病毒HIV的感染过程、自组织、自繁殖等生命现象的研究以及最新流行的克隆技术的研究等。
另外还可以用来模拟植物生长的过程。
2.物理学领域：在元胞自动机基础上发展出来的格子自动机和格子—波尔兹曼方法在计算机流体领域获得了巨大的成功。
其不仅能够解决传统流体力学计算方法所能解决的绝大多数问题并且在多孔介质、多相流、微小尺度方面具有其独特的优越性。
另外元胞自动机还被用来模拟雪花等枝晶的形成。
3.生态学领域：元胞自动机被用于兔子—草、鲨鱼—小鱼等生态系统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成功的应用于蚂蚁的行走路径大雁、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。
4.化学领域：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进而研究化学反应的过程。
5.交通科学领域：因为涉及到车辆、司机、行人、道路条件等因素以及它们之间的相互影响和联系交通系统通常被看做是一个多粒子构成的复杂巨系统。
元胞自动机在交通中的应用沿着两条主线展开：对城市交通流的研究；对城市交通网络的研究。
由于交通元素从本质上来说是离散的而元胞自动机又是一个完全离散化的模型所以用元胞自动机理论来研究交通问题具有独特的优越性。
另外20世纪80年代以来计算机水平日新月异的发展为元胞自动机的应用提供了强有力的支持。
因此在进入20世纪90年代以后元胞自动机在交通流理论研究领域中得到了广泛的应用。
可变步长的元胞自动机智能决策疏散模型的仿真研究
可变步长的元胞自动机智能决策疏散模型的仿真研究张艳芳;赵宜宾;张丽娟;曾文艺【摘要】将基于模糊推理的方向选择模型和通道吸引力模型,与疏散时间模型等模块进行组合,构建了基于元胞自动机的智能决策模型.在对疏散过程的描述中引入有效通道密度概念,以使密度数值能够直观反映疏散过程各个时段通道的拥挤情况,并通过对个体变步长行进方式的执行,实现对复杂疏散行为更为合理的描述.利用变步长智能决策模型对大型超市疏散过程进行描述,仿真过程能够对个体疏散路线,通道和出口密度变化等疏散特征直观表现,对疏散时间等仿真数据分析表明模型是有效的.【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》【年(卷),期】2014(036)002【总页数】7页(P92-98)【关键词】元胞自动机;变步长;疏散模型;模拟仿真【作者】张艳芳;赵宜宾;张丽娟;曾文艺【作者单位】防灾科技学院基础部,北京065201;防灾科技学院基础部,北京065201;防灾科技学院基础部,北京065201;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TP391.41元胞自动机[1](Cellular Automata,简称CA)的概念是由Von Neumann在1966年提出来的.由于其是一种时空离散的局部动力学模型，比较适用于空间和时间复杂的系统的动态模拟研究，从而被广泛应用于交通流[2]等多个领域.如果将模糊逻辑引入到经典的元胞自动机中，建立具有模糊规则的模糊元胞自动机(Fuzzy cellular automaton 简称FCA)可以解决实际问题中的信息模糊和条件不确定的问题.因此研究者对模糊元胞自动机进行了深入理论研究,如[3～5]，研究了FCA和CA的关系.FCA模型也被广泛应用于城市发展[6]、疾病预防[7]、交通流[8] 等各个领域.在人口密集场所中当突发事件发生时，积极有效的人员疏散是最大限度地减少生命财产损失的核心问题.利用元胞自动机研究疏散仿真问题是一个重要方向[9～11]，若结合元胞自动机和智能体两者优势,将元胞看作是一个智能体,理论上对疏散过程的描述将更加贴近真实情形:[12]利用智能体疏散模型对不同移动速度人员疏散情况进行了研究;[13]通过引入健康度的概念来研究火灾环境下不同速度人员的疏散情况;[14]借助规则处理和数值演算相结合的方法来控制智能体的行为特性,对疏散过程的整体特性与个体行为进行了综合研究;谢积鉴等[5]研究了行人博弈对疏散效率的影响,模拟了不同行人密度,出口宽度下疏散总时间受到的影响.上述基于智能体的疏散模型对智能体在信息处理和决策过程方面的研究还不是很系统.本文将在[16，17]的研究工作基础上,通过建立基于模糊推理的通道吸引力模型和方向选择模型,来构建模拟人员疏散的智能决策模型.文中引入有效疏散密度的概念及算法,以更直观表现疏散通道的拥挤程度. 现有疏散模型元胞的移动步长都是一个单元格长度,这与真实疏散过程有很大偏差,本文将采用变步长的元胞移动方式来更真实地反映疏散情景.进一步,本文将对变步长情况通道和出口处的密度变化,以及疏散时间进行系统研究,通过仿真和数据分析来验证模型的有效性.1 变步长的元胞自动机智能决策疏散模型元胞自动机(CA) 模型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，并按照一定的局部规则，在离散的时间维上演化的动力学系统，具有空间离散性与齐性、时间离散性、状态离散和有限性、同步性等基本特征.这里的空间是一个二维平面，按照均匀的网格划分，每个网格占据的空间为0.5 m×0.5 m.每个网格或被障碍物占据，或被人员占据，或为空.CA模型的更新规则是:第i个元胞在t+1时刻的状态由其自身及邻居在t时刻的状态共同决定. 本文元胞邻居用摩尔(Moore)型定义，与此相对应的,元胞的移动方向将有如图1所示的8个方向.下文将详细阐述通过基于模糊推理的通道吸引力模型、方向选择模型和疏散时间模型构建人员疏散的智能决策模型过程.1.1 基于模糊推理的疏散通道吸引力模型在大型公共场所中,都设有专用的疏散通道,通道上标有指示疏散方向标识,如果疏散人员对所处环境不熟悉,则在疏散路线的选择上会优先考虑疏散通道.如果周围有多条疏散通道,则疏散人员会根据所处位置到通道距离和通道上人员密度综合考虑选择哪条通道.考虑获取信息的模糊性,本文建立基于模糊推理的疏散通道吸引力模型. 智能体cell(i,j)在第k个方向对应的疏散通道吸引力pa_attraction{i,j}(k)按如下原则计算:距离通道近,且通道比较宽,人员密度小,则选择可能性大.为此取通道固有特征指数和通道上人员密度做为确定通道吸引力的两个因素.取智能体的第k个方向距最近通道距离为1d，通道宽度为cw,则第k个方向通道固有特征指数pa_feature(k)=1d/cw，将其8个方向对应特征归一化后仍记为pa_feature(k)(1,2,…,8).将特征指数分为三个模糊集PF={low,middle,high}={数值小，数值中，数值大}.隶属函数为梯型和三角形(如图2所示).在智能体的第k个方向对应最近通道上取以智能体所在行(列)为对称轴,长为7个元胞,宽为疏通宽度ch_w的区域, 计算通道密度为pa_density(k)=Np/7×ch_w,(k=1,2,…，8),其中Np表示对应区域上人员总数.将通道密度分成三个模糊集PD={low,middle,high}={数值小，数值中，数值大}.隶属函数为梯型(如图3所示).将第k(k=1,2,…，8)个方向上距智能体cell(i,j)最近的通道对其吸引力pa_attraction{i,j}(k)(作为输出)划分成5个模糊集,分别是P={NB,NM,ZO,PM,PB}={负大,负中,零,正大,正中},取模糊集隶属函数为梯形和三角形(如图4所示).构建推理规则表如表1所示,可完成第k个方向通道对智能体吸引力pa_attraction{i,j}(k)(k=1,2,…,8)的计算.表1 模糊推理规则表Tab.1 Table of the fuzzy reference ruleslowmiddlehighlowPBPMZOmiddlePMZONMhighZONMNB1.2 智能决策的方向选择模型[17]对环境熟悉的智能体在方向决策的时候主要考虑所处位置到门口的距离和选择方向上障碍物的密度两个因素,根据获取的信息具有模糊性的特点,本文沿用[17]构建的以距出口距离、目标方向密度为输入,以第k个方向移动可能性move_probability(k),(k=1,2,…，8)为输出的模糊推理模型.同时沿用[17]中的路线参考因子rout_factor来实现智能体的避障行为；沿用方向参考因子direction_factor使智能体保持路线选择方向的一致性.基于上述工作,可得智能体cekk(i,j)对第k个方向的选择可能性的计算公式如下:choice_vector{i,j}(k)=move_probability(k)×route_factor×direction_factor. (1)1.3 个体移动的速度与时间模型本文沿用[17]的速度模型:其速度大小的计算公式为:(2)其中V0=1.25 m/s，D表示视野范围内人员和障碍物密度.按每个元胞对应0.5m×0.5 m的空间划分,本文智能体每次移动步长step_length可为0.5 m或1 m.进而个体的每个时间步耗时为step_length/V s,疏散时间计算方法如下:(1) 由公式(2)计算个体疏散速度;(2) 计算疏散个体每一步实际耗时ti.该个体实际疏散时间其中n为疏散个体的个数;(3) 最终的疏散时间T=max {Ti,i=1,2,…,n}.1.4 智能决策疏散模型算法设计为了体现疏散出口对人员的吸引,本文引入出口影响因子exit_factor,其取值规则为：在距出口一定距离范围内,若第k个方向距出口的距离比现位置不远,则exit_factor(k)=1,否则exit_facto r(k)=0,(1,2,…,8).为了体现不同元胞对于同一位置的竞争能力不同,本文引入个体竞争力CP,其依然考虑身体强壮程度和等待次数两方面因素,按如下公式计算:(3)其中等待次数waite_time在下文的实例中最大取值为5;疏散人员体力值physical_strength∈{1.5,1.25,1}，分别表示体力强,中,弱;D为两相邻元胞距离,当目标元胞与现在元胞处在同一行(列)时,D=1,否则距离调节因子下文实例取reg_factor=0.8.下面通过对模型算法的描述详细阐述采用模块化结构构建变步长智能决策疏散模型的思路:步骤1：计算智能体(元胞)cell(i,j)对移动位置的选择可能性.如果人员对环境熟悉,则1.2节的方向选择模型choice_vector{i,j}(k),(k=1,2,…,8);当人员对环境不熟悉时,其头脑中对自己的先进路线及所处位置虽不及对环境熟悉的人,但还是有一定的感知的.所以当疏散人员对环境不熟悉时,则用1.1通道吸引力模型ch_grvitation{i,j}对上述模型进行修正,即choice_vector{i,j}(k)=β×choice_vector{i,j}(k)+(1-β)×ch_grvitation{i,j}(k)，k=1,2,…,8,其中β越大,表示对通道吸引力依赖越小,本文取β=0.3;如果智能体到达门口附近一定范围(本文设定距门口距离5 m以内),再用出口影响因子exit_factor 对方向选择可能性修正,即choice_vector{i,j}(k)=choice_vector{i,j}(k)×exit_factor(k)，k=1,2, (8)(4)步骤2：选择移动位置.计算智能体对周围邻居选择可能性choice_vector{i,j}(k)的最大值为cv_max及其对应的网格位置.若cv_max=0,则智能体不动;若cv_max>0,且与选择位置在同一直线上的下一个网格为空,则智能体对下一网格的选择可能性为cv_max*α,其中α为调节因子,表示个体对目标位置选择可能性随距离增加而减小,下文的仿真实例中取α=0.7,通过上述选择策略,本文可以实现人员在疏散过程中每次移动一步或两步的变速过程.当多个智能体选择同一位置格作为移动目标时,计算个体竞争力CP,竞争力大的移动,若多个智能体个体竞争力相同,则从中随机地选择一个移动到目标位置;其他人员再按上述规则选择各自邻居中的次优网格作为移动目标;若所有可选择的方向均不能作为目标位置,则智能体等待.步骤3：按照步骤2中每个智能体选择的目标位置,所有智能体同时移动,同时按照1.3的时间模型记录所有智能体的疏散时间、疏散速度等疏散过程数据.步骤4：重复上述过程直到所有智能体全部疏散完毕.2 基于变步长智能决策模型的大型超市疏散过程仿真及结果分析我们以大型仓贮超市为背景对疏散过程模拟仿真,对疏散现象进行更细致的研究.设定超市的长80 m,宽60 m,主疏散通道为3.5 m宽,其他通道大部分在1.5～2 m宽,紧急疏散通道上设有引导线,紧急出口有4个,宽度分别为3.5 m和3 m.对超市的平面空间进行均匀的网格划分,每个网格对应0.5 m×0.5 m的空间.每个时间步,每个网格可能被障碍物或智能体占有,也可能为空.对于不同体力的人员本文用三角形和圆点表示,其中对环境熟悉与不熟悉的人各占50%,每个人员所处位置在紧急疏散前随机确定.图5表示人员总数为1 100人的初始化疏散环境.应用第2节构建的疏散模型及算法,在matlab软件平台上对疏散过程进行模拟仿真.下方首先说明变步长疏散的合理性，然后利用模型对疏散过程仿真的数据来对疏散通道和出口人员密度随人数和时间的变化进行描述,通过合理的情景再现和数据分析表明模型的有效性与可行性.(1) 由于真实疏散环境中个体的行进本身是变步长,这样才使得疏散开始时个体快速向出口聚集,在出口疏散能力有限的情况下导致拥挤,使疏散时间变长.而固定步长的决策模型对上述现象不能很好地反映.在仿真人数为1 100人时,图6给出了第80时间步时固定步长(左图)和变步长(右图)模型的仿真结果对比，能够直观表现这一现象.从图6中左右出口疏散情况对比还可以看出,出口的障碍物形状及大小对于出口拥挤人群的形状会产生很大的影响,当出口没有障碍物或其尺寸较小时,人群的整体形状才会呈半圆形,否则会出现其他形状,这也与实际情况吻合.(2) 现有文献中对于疏散通道密度的计算基本上都是通过通道上现有个体数量与通道上能够容纳最大个体数量的比值来描述,此数字特征的大小并不能够完全反映通道真实的拥挤程度,比如疏散后期,虽然个体数量总和较小,但由于人员都集中于出口,所以对疏散影响还是比较大,但按现有计算方法得到的数字特征值很小.为此,本文引入有效通道疏散密度概念,其计算方法如下:如果通道上某一元胞周围一定范围(本文取2.5 m)内有行人,则此元胞被定义为有效元胞,有效通道疏散密度的数值由通道上个体总数与有效元胞总数的比值确定.有效通道疏散密度数值可以直观反映通道上个体的拥挤情况,图7给出不同人数的疏散中，通道密度随时间的变化曲线.从图中可以看出当人数大于800人时,疏散后期有效通道密度明显高于疏散中期(有效通道密度相对稳定的时期),表明当人数大于800人时,疏散后期会在出口处出现人员大量拥堵情况.(3) 由于大型公共场所疏散过程中的拥堵主要发生在出口,因此对各个出口的拥堵情况的分析可以为紧急疏散预案的制定提供很有价值的参考,图8给出了疏散环境中从左边开始的出口1到出口4在不同人数下的疏散情况对比.其中出口处人员密度这一数字特征是通过以出口为中心,以r(本文r=5 m)为半径的半圆内人员总数与这一范围内空格总数相除得到.从数据分析可得,如果不加任何疏散指示条件,个体根据自己判断选择方向,则出口1和出口4疏散过程持续时间最长.但由于出口1的障碍物尺寸较小,且没有隔离墙阻碍行人,所以人员聚集较快,高密度持续时间比较长.由于在选择出口4时,部分行人要绕过隔离墙,所以人员聚集速度不会太快,同时由于出口障碍物特点决定绝大部分行人不会选择沿靠墙的窄通道出去,所以出口密度不会太大,这有利于保持疏散速度.出口2和出口3疏散过程持续时间比较短,说明这两个出口的疏散能力没有得到充分利用,如果在疏散过程中加入疏散指示信息,充分利用这些空余的疏散能力,将会极大提高疏散效率.以上的数据分析结果将可为超市货柜摆放,应急疏散预案制定提供重要参考,以利于真正发生灾害时人员的快速疏散.(4) 大型公共场所的最佳容纳人数的确定对于控制灾害发生时的损失具有重要意义,图9给出了本文疏散环境下疏散时间(单位:s)随人数的变化趋势.由于曲线在人数为800时,疏散时间的变化率增加很快,表明此点是此疏散环境拥堵与否的分界点.当疏散人数从800增加到1 100人时,疏散时间从103.4 s提高到150.8 s,即疏散人数增加37.5%情况下,疏散时间增加了45.8%,表明超过分界点时,拥堵会变得很严重,导致疏散时间快速增加,则灾害发生时损失会大大增加.所以本超市的最佳容量是800人.上述分析表明本文所构建的变步长智能决策疏散模型,通过在个体行进步长和决策过程的模糊化两方面对已建模型的改进,使其对给定疏散环境下的紧急疏散过程的描述更加合理,同时模型的模拟仿真数据还可为大型公共场所的细节设计及相应紧急疏散预案的制定提供有价值的参考信息.3 结论与讨论在[17]的智能方向选择模型基础上,考虑真实的疏散过程中个体的行进是变速的,而且方向决策是完全智能化的,为此构建了可变步长的智能决策模型.此模型中个体方向决策的主要参考因素全部模糊化,以模糊推理机做为信息处理工具,模拟人脑的决策过程,以使对疏散过程的描述更加合理.考虑到疏散模型主要通过对疏散过程的描述来收集疏散信息,以达到为相关应急预案的制定提供有价值的参考的目的,所以引入了有效通道密度的概念,使决策者通过有效的通道密度的数值能够对疏散过程中各个阶段的拥挤情况有比较直观的了解,以使制定的应急预案在执行过程中更加有效.我们下一步将利用已建模型从两个方面对疏散过程进行深入研究:其一加入疏散指示信息,来对疏散过程进行控制,通过增加参考因素在对各种情况下的疏散过程进行仿真研究;其二,将疏散空间扩展到对立体空间,构建相应的模型,来描述楼房类建筑的疏散过程.参考文献[1] JOHN V N,ARTHUR W B.Theory of self-reproducingautomata[M].Urbana and London:University of Illinois Press,1966.[2] EZ-ZAHRAOUY H,JETTO K,BENYOUSSEF A.The effect of mixture lengths of vehicles on the traffic flow behaviour in one-dimensional ellular automaton[J].The European Physical Journal B,2004,40:111-117.[3] HEATHER B,PAOLA F.On the relationship between boolean and fuzzy cellular automata[J].Electronic Notes in Theoretical Computer Science,2009,252:5-21.[4] HEATHER B,PAOLA F.On the asymptotic behavior of fuzzy cellular automata[J].Electronic Notes in Theoretical Computer Science,2009,252:23-40.[5] CATTANEO G,FLOCCHINI P,MAURI G,et al. 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浅谈土地利用覆盖变化驱动力模型
理论探讨摘要：土地利用变化是全球环境变化的主要因素之一。
为了研究土地利用和世界环境变化的关系，现已出现了多种土地利用覆盖变化驱动力模型，包括基于经验 的评价模型和基于物理过程的机制研究模型。
但土地利用覆盖变化模型需要从单 一尺度发展为多空间尺度，因此以各类学科交叉重叠为主流的综合-混合类模型 必然成为未来土地利用覆盖变化驱动力模型的核心。
关键词:土地利用覆盖变化模型；多空间尺度随着人口的增长和科技的完善，为了 满足人类日益增长的物质文化需求，人类在生产生活中会持续改变土地的使用形 态，这直接导致了土地利用范围扩张、利 用程度加强，也改变了地球表层形态、以及生物物理循环和生物物种的平衡，造成 全球气候的显著变化（罗湘华,2000）。
近年来我国大举建设，大力发展基础设施， 在全国各个区发展的基础上，也建设导致的土地& 此，在我国讨论土地利用覆盖变化的驱动力 和模 来发展为土地利用 基础，为 在 为 土地利用覆盖变化是生态环的驱动，“人类-环”的 用全球环境造成 。
土地利用覆盖变化 的研究方向 ，，土地利用覆盖变化模 三为 个 程 模 ， 土地利用 理和， 来会 和化 发展；，土地利用覆盖变化模的 变化 的模模 的 程，各种模 的足；，土地利用覆盖变化模的发， 导致模 建的 度；，以模多为局部均衡分析模型，来土地利用覆 盖变化应从“人类-环”这一高层次角 度解决科学难点 ；五，土地利用覆 盖变化的未来的发展层次、尺度的综 。
虽然 模已尺度发展为尺度，尺度上仍是模中值得深入的重点问题；第六，需 建个针对土地利用覆盖变化模型的 标和规范，并且为了提升模模效果规范其数选择。
人们开发引入社会驱动力的土地利用覆盖模型，除了基于济理论的评价模型，还 广泛的基于高尺度的综合模。
论哪种模，都没全面解释土地覆盖变化的机理过程，无法精 来的发展 。
一、土地利用覆盖变化模型的相关 问题（一）区域尺度大部分区尺度的土地覆盖变化模 型既没强调结构，也没强调功能，其限于个学科或个过程中。
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全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：一、双向航道船舶交通流双向航道船舶交通流是指在特定水域内，存在来往的双向船舶流动。
这种情况下，船舶之间的冲突和碰撞可能性较大，交通管理也较为复杂。
研究双向航道船舶交通流的行为规律对提高船舶交通的安全性和效率具有重要意义。
二、元胞自动机模型元胞自动机是由斯蒂芬·沃尔夫勒姆在20世纪80年代提出的一种离散动力学模型，适用于模拟细胞、动植物种群、城市交通等多种复杂系统的行为规律。
其核心理念是将空间离散化为若干个细胞，然后通过规则来描述细胞之间的相互作用，从而模拟整体系统的行为。
三、双向航道船舶交通流元胞自动机模型1. 状态定义在双向航道船舶交通流的元胞自动机模型中，每个细胞可以处于航道内或航道外的状态。
航道内的细胞可以分为左右两个方向，分别表示船舶在航道内的行驶方向。
2. 规则定义- 交通规则：船舶在航道内遵循规定的航行规则，例如避让规则、优先通行规则等。
- 船舶行为规则：船舶在元胞中的移动遵循一定的行为规则，例如航速、转向等。
- 碰撞规则：在两船相遇时，根据不同的碰撞规则进行处理，以避免碰撞事件的发生。
4. 仿真实验通过对双向航道船舶交通流元胞自动机模型的仿真实验，可以观察航道内船舶的运动规律、交通拥堵情况、碰撞概率等。
根据仿真结果可以调整航道交通管理策略，提高船舶交通的安全性和效率。
结论双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真研究为船舶交通管理提供了一种新的思路。
通过对航道交通流的行为规律进行建模和仿真，可以为船舶交通管理提供科学依据，提高船舶交通的安全性和效率。
未来，可以进一步完善模型，对不同类型航道、不同规模的船舶交通进行研究，以期实现更加智能化的航道交通管理。
第二篇示例：引言航道交通管理一直是船只导航领域的重要课题之一，尤其是双向航道船舶交通流管理。
为了让船舶能够安全、高效地在航道上航行，研究人员一直在探索各种交通管理方法。
土地利用动态变化研究方法探讨(模型)
来稿日期:1998210土地利用动态变化研究方法探讨王秀兰 包玉海(中国科学院遥感应用研究所,北京 100101) 摘 要 本文从全球变化的研究热点——“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,概括分析了土地利用变化研究的方法—土地利用变化模型的建立,阐述了各类模型的涵义及在土地利用变化研究中的意义,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型—(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。
关键词 土地利用 土地利用动态变化 模型1 引言面对当前日益加剧的人口—资源—环境问题,全球变化研究成为近年来国际上最为活跃的研究领域之一。
而在众多的全球变化问题中,土地利用 土地覆盖变化研究显得尤为重要,其原因有二:首先,土地利用 土地覆盖变化是引起其它全球变化问题的主要原因,因而在全球环境变化和可持续发展研究中占有重要地位;其次,地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题,而在全球环境变化问题中,土地利用 土地覆盖变化可以说是自然与人文过程交叉最为密切的问题。
因而隶属于“国际科学联合会(I CSU )”的IGB P 和隶属于“国际社会科学联合会(ISSC )”的H PP ,希望以此为突破口,推动全球问题的综合研究。
建立土地利用 土地覆盖变化(简称LU CC )模型是深入了解土地利用 土地覆盖变化成因、过程,预测未来发展变化趋势的重要手段,也是土地利用 土地覆盖变化及全球变化研究的主要方法。
长期以来,在许多研究领域,人们从不同的角度出发,构建了大量的模型,对土地利用 土地覆盖变化的研究起到了积极的作用。
本文从全球变化的研究热点—“土地利用 土地覆盖变化”的涵义及研究内容出发,阐述了研究土地利用 土地覆盖变化的几类模型,并重点介绍了定量研究土地利用动态变化的几种模型:(1)土地资源数量变化模型;(2)土地资源生态背景质量变化模型;(3)土地利用程度变化模型;(4)土地利用变化区域差异模型;(5)土地利用空间变化模型;(6)土地需求量预测模型。
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）。
元胞自动机在城市扩展方面的应用综述
元胞自动机在城市扩展方面的应用综述摘要本文在介绍元胞自动机各要素的基础上，综述了元胞自动机用于城市扩展模拟的历史、元胞自动机用于城市扩展模拟的具体研究方向，即在具体的模型中如何确定模型的结构和参数，并对其未来的发展趋势进行了展望，并指出CA 中的转换规则的扩展是在将来的研究中的一个首要问题。
关键字：元胞自动机；城市扩展模拟；转换规则一引言元胞自动机(CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间的相互作用及时间上的因果关系皆局部的网格动力学模型,其“自下而上”的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的平行计算能力、高度动态以及具有空间概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空动态演变方面具有很强的能力。
在城市空间动态变化的模拟研究方面, CA模型已应用到除非洲、南极洲的所有大洲的城市模拟研究当中。
CA模型和GIS的集成,一方面增强GIS的空间模型运算及分析能力,另一方面, GIS提供的强大空间处理能力可以为CA模型准备数据和定义有效的元胞转换规则以及对模拟结果进行可视化。
同时CA模型还可以与神经网络、主成分分析、遗传算法、模糊逻辑以及其他研究方法相结合,以增强其在城市空间变化模拟研究方面的能力。
将CA与MAS技术相结合,建立一个能够模拟多个不同参与因子(自然系统) 、不同决策者(人文系统)共同影响下的城市发展模型,以此来模拟与预测城市发展的真实状况,将是CA模型在城市空间变化模拟与预测研究中的未来发展趋势。
国内元胞自动机应用研究起步较晚，受国际研究的推动，20世纪90年代末地理学界才开始类似的尝试研究，主要集中在基于元胞自动机的LUCC和城市增长模拟，罗平从经典地理过程分析的基本理论人手，分析和阐述了CA对于经典，地理过程分析概念的表达程度的局限性，综合地理系统的几何属性和非几何属性提出了基于地理特征概念的元胞自动机(GeoFeature 一CA)，周成虎等人在Batty和Xie的DUEM模型的基础上，构建了面向对象的、随机的、不同构的和两个CA模型耦合的GeoCA—Urban模型，并成功模拟了深圳特区土地利用动态演化过程。