第6章_元胞自动机交通流模型
元胞自动机交通流模型.课件
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引言：随着航运业的发展，船舶交通流量逐渐增大，航道交通管理显得尤为重要。
传统的航道交通流模型主要是基于单向航道，而实际情况中存在着多条航道、双向航道等复杂情况。
为了更准确地模拟和分析双向航道船舶交通流，本文引入了元胞自动机模型，并进行了相应的仿真实验。
一、双向航道船舶交通流概述双向航道船舶交通流是指在航道中同时存在着两个相反方向的船舶运行。
由于船舶在航行过程中具有一定的速度和加速度，同时还受到环境因素和船舶之间的相互影响，因此船舶交通流具有一定的复杂性。
双向航道船舶交通流的研究对于航道交通管理具有重要意义。
二、元胞自动机模型概述元胞自动机是一种用来模拟离散空间和时间的系统的计算模型。
它将整个空间划分为若干个离散的小区域，称为元胞，每个元胞可以处于不同的状态。
元胞自动机通过定义元胞之间的交互规则来模拟系统的演化过程。
在船舶交通流模拟中，航道可以划分为若干个元胞，每个元胞可以表示一个船舶或者一段航道。
三、双向航道船舶交通流元胞自动机模型在双向航道船舶交通流元胞自动机模型中，每个元胞可以处于空闲状态、船舶状态或者禁止通行状态。
船舶状态表示在该元胞中存在船舶，空闲状态表示该元胞为空，禁止通行状态表示该元胞不允许船舶通行。
每个元胞在每个时间步长中根据相邻元胞的状态决定自己的状态。
四、双向航道船舶交通流元胞自动机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，可以得到不同参数下的船舶通行情况。
实验中可以调节船舶的速度、加速度以及船舶之间的安全距离等参数，观察不同情况下航道的通行能力和安全性。
参考文献：1. 石磊, 蒋煌军, 陈云霞. 基于多智能体的船舶交通流仿真方法[J]. 交通运输工程学报, 2014, 14(1): 84-91.2. 王海英, 山剑飞, 明有福. 双向航道船舶交通流量模型及仿真[J]. 电子科技大学学报(自然科学版), 2009, 38(1): 103-106.3. 陈云霞, 蒋煌军. 考虑船舶交互影响的多智能体交通流模型[J]. 交通运输工程学报, 2013, 13(3): 56-63.。
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。
元胞自动机交通流模型35页PPT
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
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。
智能交通系统的元胞自动机交通流模型
P3
vn( t ) = 0
其中 vn ( t ) , x n ( t ) 分别表示第 n 辆车在 t 时刻的速 度和位置, dn ( t ) = xn+ 1 ( t ) - x n ( t ) - 1 表示车间距,
bn ( t ) = 1( 0) 表示第 n 辆车刹车灯是开 ( 关) , P 1,
P2 , P3 是针对不同条件下的概率. 定义有效间距为
本文基于应用 ITS 信息的考虑, 在 NS 模型的基 础上提出了一个改进的元胞自动机模型, 并且考虑 了刹车灯的有效作用 及引进了可变安全间距 的概 念[ 17] . 通过数值模拟, 将改进的 ITS 元胞自动机模 型以及改 进模 型的非 预期效 应与 NS 模 型作了 比 较. 同时考虑 了有两种不同 车种混 合对交通 流的 影响.
下面我们引进随机慢化函数 P :
10 期
葛红霞等: 智能交通系统的元胞自动机交通流模型
46 23
P( vn ( t ) , dn ( t ) , bn+ 1 ( t ) ) P1 bn+ 1 ( t ) = 1 和 v n ( t ) > dn ( t )
= P2 bn+ 1 ( t ) = 0 和 v n ( t ) > dn ( t ) .
随着社会文明化程度不断提高, 人们对交通的 需求也与日俱增, 与此同时智能交通运输系统( 简称 ITS) 应运而生, 它是在交通流基础理论研究的前提 下, 将先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技 术以及计算机处理技术有效的综合应用于地面交通 管理体系, 从而建立起一种大范围、全方位发挥作用 的, 并且实时、准确、高效的交通管理体系[ 2] . 驾驶 员通过反馈回来的信息, 有助于自己调节当前的车 速. 并且有 助于 增大 交通 流量, 减少 交通 阻塞 的 形成.
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
三．结论和展望（第五章）
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
(一) 交通流理论研究的意义和背景
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
交通系统的重要性与当前存在的问题
➢ 交通运输在社会经济中占据了越来越重要的地位 ➢ 交通事故、交通拥堵以及由此带来的环境污染等问题已经成为困扰着世界
各国的普遍性问题
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
德国高速公路上实测得的流量-密度关系图（基本 图）
➢ 交通实测的主要方法：航拍，跟驰车，埋设在道路 上的探头。其中探头方法最为常用
➢ 自由流区域，拥挤区域，亚稳态区域（自由流区域 与拥挤区域的重叠区域）
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
交通流理论模型的分类
根据不同的研究方法，交通流理论模型主要分成 以下三类：
在零态，如果道路B支配了系统的通行能力
➢ 相似地，有qB=QB，另一方面，qB=0.5qs+qd=λc (1-Sdyn)/2+λc Sdyn=λc (1+Sdyn)/2，其中qd是动态车的平均流量。所以λc (1+Sdyn)/2=QB，即 λc=2QB/(1+Sdyn)
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
➢ 宏观方法：不关心单个车辆的特性，利用流体力学的方 法研究道路上所有车辆的集体平均行为--流体力学连续 模型
➢ 微观方法：从单个车辆的动力学行为入手，通过考察单 个车辆之间的相互作用，推导出整个系统的统计性质-车辆跟驰模型、元胞自动机模型
➢ 介观方法：将交通流中的车辆看成具有相互作用的粒子， 然后利用分子动理论对交通进行来研究--气体分子动理 论模型
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
描述交通流特性的三大基本参数
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NS模型是一个随机CA交通流模型，每辆车的状态都 由它的速度和位置所表示，其状态按照以下演化规则 并行更新 ： a）加速过程：vn min(vn 1, vmax ) b）安全刹车过程： vn
min(vn , dn 1)
c）随机慢化过程： vn max(vn 1, 0)
直到1992年由德国学者Nagel 和 Schreckenberg 用元胞自动机（CA）交通流模型才加以成功再现 和模拟解释。 Nagel and Schreckenberg. A Cellular automaton model for freeway traffie．Journal of Physics(France)，1992
二、NS 模型
在第184号规则的基础上，1992年，德国学者 Nagel和Schreckenberg提出了一维交通流CA模型， 即，NS 模型（或NaSch模型） Nagel and Schreckenberg. A Cellular automaton model for freeway traffie．Journal of Physics(France)，1992 CA模型最基本的组成包括四个部分:元胞(cell )、 元胞空间(lattice)、邻域(neighbor)及更新规则 (rule)。
在CA模型中，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。
CA模型的特点：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。
t+1
对给定初值及规则 f，可通过计算机得到N步以后的演化结果
详见： 《A New Kind of Science》
Three centuries ago science was transformed by the dramatic new idea that rules based on mathematical equations could be used to describe the natural world. My purpose in this book is to initiate another such transformation, and to introduce a new kind of science that is based on the much more general types of rules that can be embodied in simple computer programs.
二、初等元胞自动机
初等元胞自动机是状态集S只有两个元素{s1，s2}，即状态个 数k=2，邻居半径r=1的一维元胞自动机。由于在S中具体采 用什么符号并不重要，它可取 {0，1}，{-1，1}，{静止，运 动} 等等，重要的是S所含的符号个数，通常我们将其记为 {0，1}。此时，邻居集N的个数2· r=2，局部映射f：S3→S可 记为:
（3）能够再现单车道、多车道以及路网的交通流 建模；机动车和非机动车交通流的建模
三、多车道CA模型
与单车道模型相比，多车道模型增加了换车道规 则。 Nagel 等在单车道NS模型的基础上，又提出了多 车道模型。在该模型中，在各条车道上行驶的车 辆要遵守NS规则，在进行车道变换时还要满足车 道变换规则(lane-changing rules)。
2 ~ 2×7.5m/s=54km/h； 3 ~ 3×7.5m/s=81km/h； 4 ~ 4×7.5m/s=108km/h； 5 ~ 5×7.5m/s=135km/h；
随机慢化概率p=0.2；密度ρ=13.3veh/km/lan（0.1）；
第5秒 第10秒 第20秒
第40秒
×7.5m
随机慢化概率p=0.2；密度ρ=20veh/km/lan（0.15）；
70
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
特别注意：第184号规则
车辆行驶规则为：黑色元胞表示被一辆车占据， 白色表示无车，若前方格子有车，则停止。若前 方为空，则前进一格。
t t+1
111 1
110 0
101 1
100 1
011 1
010 0
001 0
000 0
1992年，德国学者Nagel和Schreckenberg在第184号规则的基础 上提出了一维交通流CA模型，即，NS 模型（或NaSch模型）
教学目的：了解初等元胞自动机的基本概念，掌
握元胞自动机交通流模型的建立方法，掌握NS交
通流模型的特点、适用条件及其仿真。
重点： NS交通流模型 难点： NS交通流模型的仿真
§1 元胞自动机理论
一、什么是元胞自动机
元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种时空离散 的局部动力学模型，是研究复杂系统的一种典型方法，特 别适合用于空间复杂系统的时空动态模拟研究。 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。
Los Alamos National Laboratory： TRANSIMS (TRansportation ANalysis SIMulation System)
近年国际上出现的一门
新的交叉学科 －交通物理学
B.S.Kerner, Springer 2004
“幽灵式交通堵塞” （“phantom” or “ghost” traffic jams）的现象早在1975年就由Treiterer 和 Myers 通过航拍图像发现。
Free online access: /
详见： 《A New Kind of Science》
三个世纪以前，人们发现建 立在数学方程基础上的规律 能够用于对自然界的描述， 伴随着这种新观念，科学发 生了变革。在此书中我的目 的是应用简单的计算机程序 来表达更为一般的规律，并 在此种规律的基础上建立一 种新的科学，从而启动另一
初始 随机
×7.5m
随机慢化概率p=0.2；密度ρ=27veh/km/lan（0.2）；
初始 均匀 分布
×7.5m
随机慢化概率p=0.2；密度ρ=33veh/km/lan（0.25）；
×7.5m
交通流CA模型的主要优点：
（1）模型简单，特别易于在计算机上实现。 （2）能够再现各种复杂的交通现象，反映交通流 特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变 化，不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、 位移以及车头时距等参数描述交通流的微观特性， 还可以得到平均速度、密度、流量等参数，呈现 交通流的宏观特性。
第六章 元胞自动机 交通流模型
本章主要内容
§1 元胞自动机理论 §2 元胞自动机交通流模型
详见： 贾斌，高自友，基于元胞自动 机的交通系统建模与模拟，科 学出版社，2007-10
相关文献：
Nagel and Schreckenberg. A Cellular automaton model for freeway traffie．Journal of Physics(France)，1992 郑英力等．交通流元胞自动机模型综述．公路交通科 技．2006,23(1): 110~115 孙跃等．基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型．重庆 大学学报(自然科学版)．2005 熊桂林, 黄悦．元胞自动机在混合交通仿真中的应用．系 统工程．2006 狄宣．基于元胞自动机的快速路仿真建模与交通流优化分 析．同济大学硕士学位论文．2008.3 S Maerivoet, B De Moor，Cellular automata models of road traffic．Physics Reports 419 (2005) 1 – 64
高速公路自发形
成的堵塞
——幽灵堵塞
（ghost jam）、 时走时停（stopand-go wave）
航拍图，J.Treiterer，1975年
条件：
随机慢化概率p； 密度ρ=13.3veh/km/lan（0.1） ρ=20veh/km/lan（0.15） ρ=33veh/km/lan（0.25） 车辆长度~7.5m；道路长度L=7.5m×120=900m 速度：1 ~ 7.5m/s=27km/h；
四、网络CA模型
1992年，Biham,Middleton和Levine等利用元胞自动机 设计了一种简单的二维元胞自动机模型(BML模型)来 模拟城市网络的交通流现象，研究交通阻塞问题。模 拟结果表明当车辆密度大于某一临界值时，将会发生 阻塞。 BML模型简单直观：有一个NxN的方形点阵，N是点 阵的边长，每个格点可以有一辆由南向北行驶的车辆， 或者有一辆由东向西行驶的车辆，或者没有车辆占据。 在每一奇数时间步，南北向的车辆可以向前行驶一个 格点；在每一偶数时间步，东西向的车辆可以前进一 个格点；如果车辆前方的格点已有其他车辆占据，那 么这辆车只能在原地等候，不能向前行驶。这样，每 个格点都相当于信号控制交叉口。
d) 延迟加速 4）位置更新:车辆前进
例：设
vmax 2
a）加速过程