基于元胞自动机的云层实时模拟
元胞自动机在生态环境模拟中的应用
元胞自动机在生态环境模拟中的应用随着人类社会的高速发展，对自然环境的破坏越来越严重，物种灭绝、气候变化等问题正在日益严峻。
如何更好地保护生态环境成为了当今人们需要探讨的重要问题之一。
近年来，元胞自动机模型在生态环境模拟中的应用备受关注。
元胞自动机的原理是将自然环境划分成以个体为中心的小区域，每个小区域之间相互作用受到规则限制。
这些小区域被称作“元胞”，它们的状态可以随时间推移而改变，具体表现为单个元胞的状态与邻近元胞的状态对其产生的影响。
其中，最简单的规则是元胞的状态只与它的八个邻居的状态有关，这被称为元胞自动机的“冯·诺依曼邻域”。
也可以是更加复杂的规则，如“椭圆邻域”、“十字邻域”等。
利用元胞自动机，我们可以对生态系统中个体之间的关系、资源的获取和分配、环境对个体的影响等因素进行模拟。
在元胞自动机模型中，个体之间的单向或双向作用可由规则进行描述，资源的获取和分配可用随时间变化而动态改变的比例系数来描述。
从而可以进行多种生态过程的模拟，如物种在不同环境中的扩散与迁移、繁殖与死亡的规律、种群在竞争中的演化、环境变化对个体行为的影响等等。
这些模拟使我们能够更好地理解生态现象的本质和规律，进而制定更科学更有效的环境保护和生态恢复方案。
例如，元胞自动机模型可以用于模拟森林中树种的扩散和竞争。
通过设定不同的元胞状态、规则和概率系数，我们可以看到不同树种在各自原始栖息地及邻近区域的扩散过程，从而更好地了解不同因素对个体分布的影响。
这不仅对生态环境的保护与修复有着重要的意义，也能为生态旅游和生态经济等领域提供更好的指导。
除了可以用于模拟物种的扩散和竞争，元胞自动机还可以用于模拟气候变化、水文循环、土壤侵蚀等方面的生态问题。
例如，在气候变化方面，通过设定不同的元胞状态和规则，模拟当下不同地区气温和降水的变化趋势，推断未来气候的情况。
这种方法不仅在科学上意义重大，而且可以为气候灾害的预防和应对提供重要依据。
基于gis与地理元胞自动机（geo-ca）模型的城市空间扩展模拟研究——以呼和浩特市为例
基于ＧＩＳ与地理元胞自动ＯＬ（Ｇｅｏ－ＣＡ）模型的城市卒同扩展模拟研字卜以呼和浩特市为例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（ＲｅｆｌｅｃｔｉｖｅＢｏｕｎｄａｒｙ）指在边界外邻居的元胞状态是以边界为轴的镜面反射。
■！—］］口…皿；口例如在一维空间中，当ｒ＝ｌ时的边界情形：‘ｕ趾矿定值型（ＣｏｎｓｔａｎｔＢｏｕｎｄａｒｙ）指所有边界外元胞均取某一固定常量，如０，ｌ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）。
③构形：是在某个时刻，在元胞空间上所有元胞状态的空间分布组合。
通常，在数学上它可以表示为一个多维的整数矩阵。
（３）邻居（ｎｅｉｇｈｂｏｒ）：以上的元胞及元胞空间只表示了系统的静态成分，为将“动态”引入系统，必须加入演化规则。
在地理元胞自动机中，这些规则是定义在空间局部范围内的，即一个元胞下～时刻的状态决定于本身状态和它的邻居元胞的状态。
因而，在指定规则之前，必须定义一定的邻居规则，明确哪些元胞属于该元胞的邻居。
在一维元胞自动机中，通常以半径ｒ来确定邻居，距离一个元胞ｒ内的所有元胞均被认为是该元胞的邻居。
二维元胞自动机的邻居定义较为复杂，但通常有以下几种形式（我们以最常用的规则四方网格划分为例），见图３·２，黑色元胞为中心元胞，灰色元胞为其邻居，它们的状态一起来计算中心元胞在下一时刻的状态。
（ａ）Ｖｏｎ．Ｎｅｕｍ姗型（ｂ）Ｍｏｏｒｅ型（ｃ）扩展的Ｍｏｏｒｅ型图３－２元胞自动机的邻居模型Ｆｉｇ．３－２ＮｅｉｇｈｂｏｒＭｏｄｅｌｓｏｆＣｅｌｌｕｌａｒＡｕｔｏｍａｔａ内蒙古师范大学硕士学位论文图４．１研究区域地理位置示意图Ｆ培４．１Ｔｈｅｓｃｈａｍａｔｉｃｍａｐｏｆｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｓｔｕｄｙ∞呼和浩特是中国实施西部大开发战略中重要的中心城市之一，也是北方沿边开放地区重要的中心城市和商业贸易中心。
元胞自动机闪电路径模拟
元胞自动机闪电路径模拟闪电，是自然界中一种神奇而又可怕的自然现象。
当天空中的云层中的正电荷与地面的负电荷之间产生巨大的电力对撞时，就会形成闪电。
闪电不仅给人们带来了壮观的景象，也给人们的生活带来了很大的威胁。
在雷雨天气中，人们经常会听到闪电击中建筑物、树木等事故的消息。
那么，有没有办法来模拟闪电的路径呢？这就需要借助元胞自动机来实现了。
元胞自动机是一种由许多个体组成的模型，这些个体被划分为一个个的小格子，每个小格子都有自己的状态和规则。
在闪电路径模拟中，我们可以将整个空间划分为一个个小格子，并给每个小格子赋予电势值。
小格子之间的电势差将决定电流的流向，从而模拟出闪电的路径。
我们需要确定整个空间的划分。
假设我们的模拟空间为一个二维平面，其中包含了N行M列的小格子。
每个小格子都有一个坐标，我们用(i, j)来表示第i行第j列的小格子。
接下来，我们需要给每个小格子赋予一个初始的电势值。
可以将地面上的电势值设为0，而云层中的电势值则可以设为一个正值。
然后，我们需要确定电势值之间的关系。
假设我们用V(i, j)表示第i行第j列小格子的电势值，则有以下几个规则：1. 当(i, j)在云层中时，V(i, j) = 正值；2. 当(i, j)在地面上时，V(i, j) = 0；3. 对于其他位置的小格子，V(i, j)的值等于周围小格子的电势值之和的平均值。
通过以上规则，我们可以计算出整个空间中每个小格子的电势值。
接下来，我们需要确定电流的流向。
在模拟闪电路径时，电流通常会选择电势值最大的方向流动。
也就是说，每个小格子都会选择周围电势值最大的方向作为电流的流向。
当电流流动到地面上时，我们就可以得到一条模拟出的闪电路径。
为了更好地模拟真实的闪电路径，我们可以考虑引入随机因素。
在确定电流流向时，每个小格子不一定总是选择电势值最大的方向，而是以一定的概率选择其他方向。
这样可以增加模拟的随机性，使得模拟出的闪电路径更加真实。
基于元胞自动机的火灾模拟算法
基于元胞自动机的火灾模拟算法随着城市化进程不断加快，人们的生活和生产活动都离不开建筑物的使用。
但随之而来的是，建筑物火灾频繁发生，给人们的生命财产安全带来极大的威胁。
为了提高火灾事故的应对能力，火灾模拟技术应运而生。
基于元胞自动机的火灾模拟算法具有优异的特点和良好的应用前景，本文将重点介绍它的基本原理、模型构建以及应用情况。
一、基本原理元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种由数字、节点或其他单元格组成的离散模型，它基于模型单元相互作用之间的规则，描述了一个物理系统的演化。
如图1所示，元胞自动机可以看作是一个由相互作用单元格组成的网格，每个单元格的状态有限且固定。
每次演化时，单元格会根据规则来转化自身状态，同时其相邻的单元格也会跟随转化。
这样一次转化过程也被称为元胞运算。
基于元胞自动机的火灾模拟算法，主要是利用这种元胞自动机计算模型，根据建筑物特点和火源情况，来模拟火灾的蔓延过程。
通过建立建筑物元胞自动机模型，定义每个单元格的状态、热量等参数，以及不同单元格之间的相互作用关系，可以精确地模拟火灾过程。
二、模型构建基于元胞自动机的火灾模拟算法通常包含两个方面的内容：建筑物元胞自动机模型和火源元胞自动机模型。
下面我们重点介绍建筑物元胞自动机模型的构建。
1. 建筑物元胞自动机模型变量定义建筑物元胞自动机模型变量包括：状态变量、热量变量、燃料变量、湿度变量、温度变量和烟雾变量等内容。
其中，状态变量表示每个单元格所处状态，可分为起火态、冷静态和烟雾态。
热量变量表示每个单元格的热度大小程度，燃料变量表示在溶解、蒸发、氧化等过程中，剩余可燃物的大小，湿度变量表示每个单元格中水分的大小，温度变量表示每个单元格中的温度大小，烟雾变量表示每个单元格所处烟雾的大小等。
2. 建筑物元胞自动机模型规则定义建筑物元胞自动机模型规则定义包括：转移规则、边界条件、热传递规则和质量守恒规则等。
转移规则是建立系统动力学方程的基础，通过转移规则来决定下一时刻的状态。
元胞自动机模型在生态系统模拟中的应用分析
元胞自动机模型在生态系统模拟中的应用分析随着生态环境问题的日益突出，生态系统的建模和仿真已经成为一个热点研究领域。
元胞自动机模型作为一种基于离散事件的动态模拟方法，在生态系统模拟中具有广泛的应用。
一、元胞自动机模型的基本思想及应用元胞自动机模型是由美国数学家约翰·冯·诺伊曼首先提出的。
其基本思想是将空间离散化为由若干个元胞组成的均匀网格，每个元胞代表一个小区域，其状态可以随时间变化而改变。
元胞内的不同状态随时间的演化受到周围相邻元胞状态的影响。
元胞自动机模型被广泛应用于复杂动态系统的模拟，例如自然生态系统、城市交通系统、分子生物学系统等等。
在生态系统模拟中，元胞自动机模型被用来模拟生态系统中各种个体群体的行为和相互作用，如种群的增长、迁徙和遗传变异等。
二、生态系统模拟中元胞自动机的应用1. 生态链模拟生态链被定义为一个完整的生命链条，由生物体的消耗、能量转移和营养循环组成。
元胞自动机模型可以用来模拟和分析生态链的演化，探索其内在规律。
例如，可以使用元胞自动机模型来模拟生态链中的食物链。
在模型中，每个元胞代表一个生物个体，可以进行自我复制、消耗食物和死亡等操作。
不同元胞之间通过食物链相连，猎物可以转化为食肉者的能量，从而驱动生态系统的演化过程。
2. 生态环境模拟生态环境模拟是指模拟生态系统中各种自然环境变量的演化，如温度、湿度、土壤肥力等。
元胞自动机模型可以用来模拟这些环境变量的影响，从而更加准确地预测生态系统的演化趋势。
例如，可以使用元胞自动机模型来模拟森林生态系统。
在模型中，每个元胞代表一个小区域，其状态可以代表该区域的树林生长状况。
通过模拟自然环境变量的演化，如温度和降雨量等，可以探究森林生态系统中树木种类和数量的分布规律。
3. 生物种群分布模拟生物种群分布模拟是指模拟生态系统中各种生物种群的分布情况，如物种多样性、种群密度和分布区域等。
元胞自动机模型可以用来模拟不同生物物种的生态位，从而预测其在不同生态环境中的分布情况。
元胞自动机仿真与实现
目录第一章绪论 (1)1.1 元胞自动机的历史进程 (1)1.2 元胞自动机的应用 (1)1.2.1格子气自动机 (2)1.2.2人工生命研究 (3)第二章元胞自动机的简要介绍 (5)2.1元胞自动机的定义 (5)2.1.1物理学定义 (5)2.1.2数学定义 (5)2.2元胞自动机的组成部分 (6)2.3元胞自动机的特征和分类 (7)2.4元胞自动机理论 (8)第三章初等元胞自动机的实现 (9)第四章仿真实现 (11)3.1仿真工具简介 (11)3.2 Matlab实验模拟 (11)第五章 Game Of Life的实现 (17)结论 (20)参考文献 (21)致谢 (23)第一章绪论1.1 元胞自动机的历史进程元胞自动机(Cellular Automata，简称 CA)，亦被称为细胞自动机，它起源于Von.Neumann和A.Turing的数值计算，乃至更早一些的时期。
计算机鼻祖——Von Neumann等人给出了元胞自动机的基本概念和初等模型，在美国计算机科学家S.Wolfram 写的《A New Kind of Science 》书中，把元胞自动机提升到了一个新的科学层面。
这使得一种用于复杂系统的计算模拟的新理论依据和实现方法得以提出，所以，这个领域的科研又一次成为了人们研究的热门。
到了上个世纪70年代，由于计算机的飞速发展，剑桥的数学家J.H.Conway[2]编写了“生命游戏”（Game of life）——这一十分典型的元胞自动机。
Game of life的基本原理是制定一个简单的规则，在这种规则下，通过元胞在空间网格中运行和演化，使得元胞的状态在生与死之间进行改变，最后的可以得出复杂的图形。
这种自动机可以对一些复杂现象进行模拟，例如在生命进程中的生存、竞争、灭绝等一些复杂的过程。
J.H.Conway还论证出，这个自动机有着和通用图灵机类似的的计算力，且等价于图灵机，这就意味着，当在合适的初始条件下，我们可以用这种元胞自动机模拟任意的计算机。
基于元胞自动机的动态云模拟
—272—基于元胞自动机的动态云模拟孙田子，刘 弘(山东师范大学信息科学与工程学院，济南 250014)摘 要：针对动态云在快速模拟下的真实感缺乏问题，提出一种改进的动态云的模拟方法。
该方法在Nagel 方法模拟云的基础上，考虑到大气压对自然云形状的影响，通过建立上下气流动力学方程，实现具有真实感的动态云的模拟。
结果证明，与常规方法相比，该方法具有运算速度快、模拟效果逼真等优点。
关键词：元胞自动机；云模拟；风力函数；大气压Simulation of Dynamic Cloud Based on Cellular AutomatonSUN Tian-zi, LIU Hong(School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014)【Abstract 】Aiming at the problem of the lackness of reality in the quick imitation of dynamic cloud, this paper proposes an improved method of dynamic cloud simulation. Based on Nagel simulation, considering the influence of atmospheric pressure to cloud in the natural state, through establishing the dynamic equation of fluctuation airflow, the method implements the simulation of realistic dynamic cloud. Result shows that it features in fast calculation speed and high fidelity of simulation compared with conventional methods. 【Key words 】cellular automaton; simulation of cloud; wind function; atmospheric pressure计 算 机 工 程Computer Engineering 第36卷 第3期Vol.36 No.3 2010年2月February 2010·开发研究与设计技术·文章编号：1000—3428(2010)03—0272—03文献标识码：A中图分类号：TP391.91 概述在飞行试验和互动游戏系统的设计中，通常离不开自然景物的模拟。
云的动态实时仿真技术研究与实现
［！堕塾丝丝查叁！！［童竺塞１兰！！堕；堑一——…————～一三重采样点上的敞射是通过周凼体元的衰减率内插值来获得。
对于Ｎ个体元而言，第二重散射路径上的体元数目为Ｎ－ｌ；而对于第三重散射路径的数目为（Ⅳ一１）ｚ。
如果这些散射路径都要被一一计算，显然计算量很大。
但对于大多数路径上的散射光照影响是很小的，譬如对于８＋８＋１６个体元而言，第三重的散射路径有１０４６５２９条，但仅仅４００条路径上的散射影响较大。
为简化计算，作者给出了一个不同相位角上具有高贡献率的路径参考模板，如图３－８所示。
（ａ）ｐｈａ￥ｅａｎ窑ｋ１０’Ｃｂ）Ｐｈａｓｅａｎｇｌｅ１６妒图３—８相位角为１０。
与６０。
时路径参考模板§３．５云的光学特性根据其组成粒子的状态，云可以分为水云和冰云。
前者包括层云，积云等由液态水滴构成；后者则如卷云，由冰晶组成［４０］。
两者的光学参数是不相同的，这里我们仅讨论水云的光学参数．３．５．１云的微物理特性云的微物理特性包括云粒子的成分、大小、形状和浓度等，对于不同的云类各不相同。
云的微物理特性主要表现为它的尺度谱分布，对于球形云滴半径ｒ—ｒ＋ｄｒ间隔内单位体积的云粒子数可以用ｎ（ｒ）ｄｒ表示，ｎ（ｒ）是半径为ｒ的单位体积粒子的浓度。
一般云粒子谱表现为云粒子浓度随半径迅速增加，到某个极值后又随粒子半径缓慢地减小，这种分析ｉ通常近似的用修正的ｒ函数表示，即为第网章云的绘制过程的实时性研究云的仿真过程涉及到大量的运算，如何能提高绘制过程的效率是本课题研究的重点之一。
提高体绘制过程速度的方法有缀多［４３１ⅢＩ（４５】Ｈ６］【４７】，结合云的仿囊特点，我们从ＢｉｌｌＢｏａｒｄ技术、空间分割、多潞渲染、纹理旮勺可重用性以及纹理的预淑等几个方面入手，有效地提离了云的绘制速度。
§４．１ＢｉｌｌＢｏａｒｄ技术ＢｉｌｌＢｏａｒｄ技术即公告牌技术，这种技术可以将二维纹理映射到一个平面多边形并使渡多边形始终嚣蠢爱察点翡寝委，跌露饺平瓣凌体产生立髂感｛筻ｌ。
基于元胞自动机的生态系统模拟与仿真
基于元胞自动机的生态系统模拟与仿真绪论生态系统是一个复杂的系统，它由许多生物体和非生物体组成，由于它们之间的相互作用和不断的演化，生态系统能够自我调节和自我平衡。
然而，由于各种自然因素和人类活动的影响，许多生态系统正在遭受威胁，为了更好地了解生态系统的本质和特性，需要使用模拟和仿真的方法。
元胞自动机是一种可以模拟和仿真复杂系统的有效工具。
本文将介绍基于元胞自动机的生态系统模拟和仿真的方法和应用。
第一章元胞自动机元胞自动机是一种离散动力系统，它由许多相同的元胞组成，每个元胞根据规则与周围的元胞进行交互。
元胞自动机通常用于模拟和仿真复杂系统，例如生态系统和社会系统。
元胞自动机具有自我组织性、自我修复性、适应性和鲁棒性等特点。
元胞自动机可以基于简单规则产生复杂的行为和模式，这使得它成为一种非常有用的工具。
第二章生态系统生态系统是由生物体和非生物体组成的动态系统，它们之间的交互导致物质和能量的循环和转移。
生态系统具有自我调节和自我平衡的特点。
生态系统通常分为自然生态系统和人工生态系统。
自然生态系统通常是在没有人类干预的情况下形成的，例如森林、海洋和沙漠。
人工生态系统则是在人类干预下形成的，例如农田、城市和工业园区。
第三章基于元胞自动机的生态系统模拟基于元胞自动机的生态系统模拟是一种可以模拟和仿真生态系统的方法。
在这种方法中，每个元胞代表一个生物体，生物体的属性可以通过元胞的状态表示。
规则定义了生物体之间的相互作用和行为，例如捕食和繁殖。
元胞自动机可以模拟生态系统中不同种类生物体的数量和分布、物种间的相互作用和环境因素的变化等。
第四章生态系统模拟的应用生态系统模拟可以用于许多方面，例如：1.生态系统的保护和管理：通过生态系统模拟可以了解生态系统中不同物种的数量和分布，以及生物间的相互作用，这可以帮助制定保护和管理策略。
2.生态系统的恢复和重建：生态系统模拟可以帮助了解生态系统中的破坏和损失，并设定恢复和重建目标。
基于元胞自动机的城市生长模拟研究
基于元胞自动机的城市生长模拟研究在当今城市化进程迅速推进的时代，理解和预测城市的生长模式变得至关重要。
元胞自动机作为一种强大的工具，为我们研究城市生长提供了独特的视角和方法。
元胞自动机是一种基于简单规则的离散动态模型。
它将研究的空间划分成一个个小的单元，即元胞，每个元胞在每个时刻都处于有限的几种状态之一。
通过定义一组简单的转换规则，元胞的状态在时间的推移下不断更新，从而模拟出复杂的系统动态。
在城市生长的模拟中，元胞可以代表城市中的地块，其状态可以表示为未开发、已开发为住宅、已开发为商业、已开发为工业等。
这些元胞的状态转换规则则基于多种因素，例如地理条件、交通便利性、周边土地的开发情况以及政策规划等。
地理条件对城市生长有着基础性的影响。
例如，山地、河流等自然障碍会限制城市的扩张方向。
在元胞自动机模型中，可以将这些地理障碍设置为不可开发的元胞，从而引导城市沿着更有利的方向生长。
交通便利性也是一个关键因素。
靠近主要交通干线的元胞往往更有可能被开发，因为这有利于人员和物资的流动。
通过在模型中赋予交通因素一定的权重，可以更真实地模拟城市沿着交通线路发展的趋势。
周边土地的开发情况会产生“邻域效应”。
如果一个元胞的周边元胞大多已被开发，那么这个元胞被开发的可能性也会增加。
这种效应反映了城市发展中的集聚现象。
政策规划在城市生长中起着重要的引导作用。
政府可能会划定特定的区域用于发展特定的产业，或者限制某些区域的开发以保护生态环境。
在元胞自动机模型中，可以通过调整规则来体现这些政策的影响。
通过构建这样的元胞自动机模型，我们可以模拟出城市在不同条件下的生长模式。
例如，我们可以比较在不同交通规划方案下城市的发展形态，或者研究特定政策对城市扩张速度和空间布局的影响。
为了验证模型的有效性，我们可以将模拟结果与实际的城市发展数据进行对比。
如果模拟结果与实际情况较为吻合，那么说明模型能够较好地反映城市生长的规律；如果存在偏差，则需要进一步调整模型的参数和规则。
《基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真》范文
《基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真》篇一一、引言近年来，公共安全事件频发，行人的安全疏散成为了众多研究者关注的重点。
随着城市复杂性和多样性的提高，对于行人疏散模拟与仿真研究的深度和精度需求也不断增加。
其中，空间细化元胞自动机在模拟行人疏散过程中具有显著的优势，能够更真实地反映行人的行为和动态变化。
本文旨在探讨基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真，以提高公共安全的疏散模拟和管理的有效性。
二、模型与方法2.1 元胞自动机概念元胞自动机是一种离散的空间和时间模型，通过模拟空间中每个元胞的动态变化来模拟整体系统的行为。
在行人疏散模型中，元胞可以代表不同的空间单元，如房间、走廊等。
2.2 空间细化元胞自动机空间细化元胞自动机在传统元胞自动机的基础上，进一步细化了空间单元的划分，能够更准确地描述行人的移动轨迹和疏散行为。
每个元胞包含更多的空间信息，如出口、障碍物等，能够更真实地反映行人的实际疏散情况。
2.3 建模与仿真过程（1）建立模型：根据实际场景，将空间划分为多个元胞，并设定每个元胞的属性，如出口、障碍物、行人数量等。
（2）设定规则：根据行人的行为特点，设定行人在不同元胞之间的移动规则，如优先选择最短路径、避开障碍物等。
（3）模拟仿真：通过计算机程序模拟行人的疏散过程，记录每个行人的移动轨迹和疏散时间等信息。
（4）结果分析：根据仿真结果，分析行人的疏散效率、疏散时间分布等情况，为公共安全的疏散管理和规划提供参考。
三、模型应用本文以某大型公共场所为例，应用空间细化元胞自动机进行行人疏散建模与仿真。
通过模拟不同情况下的行人疏散过程，得出以下结论：（1）空间细化元胞自动机能够更真实地反映行人的移动轨迹和疏散行为，提高了模型的精度和有效性。
（2）在不同疏散情况下，行人的疏散效率和疏散时间分布存在显著差异。
通过模拟不同情况下的疏散过程，可以找出最优的疏散方案和管理策略。
（3）通过对仿真结果的分析，可以为公共安全的疏散管理和规划提供参考。
《基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真》范文
《基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真》篇一一、引言随着城市化进程的加速，大型公共场所如商场、体育场馆、地铁站等人员密集区域的安全问题日益突出。
行人疏散模拟是评估这些场所安全性的重要手段之一。
本文旨在介绍一种基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真方法，通过对元胞自动机模型进行空间细化处理，提高模型精度，以更真实地反映行人疏散过程。
二、空间细化元胞自动机模型元胞自动机是一种模拟空间和时间演化的模型，通过定义元胞的状态和转换规则来模拟复杂系统的行为。
在行人疏散建模中，元胞通常代表空间中的一个小区域，每个元胞具有特定的状态，如空闲、占用等。
本文所提的空间细化元胞自动机模型，在传统元胞自动机模型的基础上进行了空间细化处理。
具体而言，通过对空间进行更细致的划分，使得每个元胞的大小和形状更接近于真实场景中的空间布局。
这样，模型可以更准确地描述行人在不同空间环境下的行为和决策过程。
三、建模过程1. 定义模型参数：包括元胞大小、形状、数量以及行人的基本属性（如速度、视野范围等）。
2. 构建空间网络：根据实际场景的空间布局，构建元胞自动机模型的空间网络。
3. 设定转换规则：根据行人的行为特征和决策过程，设定元胞状态转换的规则。
例如，当某个元胞被行人占用时，其状态从空闲变为占用；当行人离开该元胞时，其状态重新变为空闲。
4. 初始化模型：将行人和元胞的状态进行初始化，设定初始时刻的场景状态。
5. 模拟疏散过程：根据设定的转换规则和时间步长，逐步模拟行人的疏散过程。
四、仿真实验与结果分析为了验证空间细化元胞自动机模型在行人疏散建模与仿真中的有效性，我们进行了仿真实验。
实验场景为一个大型公共场所，具有复杂的空间布局和多种出口。
我们将空间细化元胞自动机模型应用于该场景，并与其他模型进行了对比。
仿真结果表明，空间细化元胞自动机模型能够更真实地反映行人疏散过程。
在模拟过程中，我们观察到行人在不同空间环境下的行为和决策过程得到了较好的体现，尤其是在拥挤区域的疏散过程中，模型的准确性得到了进一步提高。
《基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真》范文
《基于空间细化元胞自动机的行人疏散建模与仿真》篇一一、引言近年来，行人疏散建模与仿真在公共安全、城市规划、建筑安全等领域引起了广泛的关注。
空间细化元胞自动机作为现代建模和仿真的有效工具，其在处理大规模人群动态问题上的表现尤其出色。
本文旨在通过构建基于空间细化元胞自动机的行人疏散模型，进行行人疏散行为的仿真研究，为相关领域提供理论依据和参考。
二、元胞自动机模型与行人疏散元胞自动机是一种通过定义元胞（或单元）及其状态和变化规则，对离散的空间和时间进行建模的仿真方法。
在行人疏散过程中，可以将建筑物内部或特定区域的空间进行格网化，并采用元胞自动机进行仿真模拟。
然而，传统的元胞自动机在描述空间环境和个体行为方面往往较为简化，因此我们提出基于空间细化的元胞自动机模型进行行人疏散建模。
三、基于空间细化元胞自动机的行人疏散模型构建（一）模型假设与参数定义在构建模型时，我们假设每个元胞内的人员数量和速度等参数是可变的，同时考虑了多种影响因素，如空间布局、出口位置、出口容量等。
我们定义了包括个体行为特征、空间环境特征和动态变化特征等在内的多种参数。
（二）模型构建基于上述假设和参数定义，我们构建了基于空间细化元胞自动机的行人疏散模型。
该模型包括元胞的划分、个体行为的设定、动态变化规则的制定等部分。
在元胞划分上，我们根据实际场景的空间布局进行细致的划分；在个体行为设定上，我们考虑了行人的行走方向、速度、避障行为等因素；在动态变化规则上，我们根据行人的行为特征和空间环境的变化进行动态调整。
四、行人疏散仿真与结果分析（一）仿真实现我们利用计算机编程技术实现了基于空间细化元胞自动机的行人疏散仿真。
在仿真过程中，我们根据实际情况设置了不同的场景和参数，对行人疏散过程进行了多次模拟。
（二）结果分析通过对仿真结果的分析，我们可以得到以下结论：1. 空间布局对行人疏散效率有显著影响。
合理的空间布局可以有效地提高疏散效率，减少拥堵和混乱现象的发生。
基于元胞自动机遗传算法的云资源调度
基于元胞自动机遗传算法的云资源调度张水平;邬海艳【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(38)11【摘要】To the problem that traditional Genetic Algorithm(GA) has early convergence, this paper proposes an improved Cellular automata Genetic Algorithm(CGA), and applies on resource schedule under cloud environment. It makes a discussion on the enormous tasks required by users group and how to allocate resources reasonably, takes use of CGA to search for the optimal resource schedule proposal. Experimental results under the simulator platform CloudSim shows that the algorithm can reduce the whole makespan and decrease the costs of users, which is an effective resource schedule satisfying cloud environment.%针对传统遗传算法易陷入早熟收敛等问题,提出一种改进的元胞自动机遗传算法(CGA),并将其应用于云环境下的资源调度.分析云计算环境中处理用户群请求的庞大任务数及资源台理分配的问题,利用CGA算法寻求一组最优的资源调度方案.在CloudSim仿真平台上进行实验,结果表明,CGA算法能缩短任务完成时间,降低用户总成本,满足云环境下的资源调度要求.【总页数】3页(P11-13)【作者】张水平;邬海艳【作者单位】江西理工大学信息网络中心,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进混合遗传算法的云资源调度算法 [J], 黄海芹;林基明;王俊义2.基于模拟退火遗传算法的云资源调度方法 [J], 高天阳;虞慧群;范贵生3.改进遗传算法在云资源任务调度中的应用 [J], 张皓;赵开新;孙冬4.改进遗传算法在云资源任务调度中的应用 [J], 张皓;赵开新;孙冬5.基于多精英协同进化遗传算法的云资源调度 [J], 魏士伟;邓维因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于元胞自动机的植物生态仿真系统及其研究
( a) V on . N eumann 型
( b) M oo re型
( c) 扩展 M oo re型 图 1 三个典型邻域 ( 4) 局部规则 ( L ocal R ule): 状态转移函数。 86
2. 1 元胞自动机的应用 元胞自动机自产生以来 , 被 广泛地 应用于 各个 领域 的研 究。在社会学中 , 元胞自动机用于研究个人行为 的社会性 , 流 行现象。在经济学中 , 是实验经济学的一个很好 的工具 , 可以 研究个体行为造成的整 体性现象 , 更 可以加入 博弈 论来 考察 均衡状态形成。而由于元胞自动机的设计思想本身就 有很大 部分来源于生物学的自 繁殖思想 , 因 而它在生 物学 上的 应用 更为自然而广泛。例如元胞自动机朋于肿瘤细胞的增 长机理 和过程模拟、 人类大 脑的机理 探索 [ 4] 、 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 [ 5] 、 L angton 的 蚂蚁研究 [ 6] 。在信息学中 , 元胞自 动机被用 于研究 信息 的保 存、 传 递、 扩 散 的 过 程。 D eutsch ( 1972) 、Sternberg ( 1980 ) 和 R osenfeld( 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 (W oIfram. S . , 1983) 。在 计算机 科学中。元 胞自 动机可以被看作是并行计算机而 用于并行计 算的研究 (W o lf ra m. S. 1983; Bandin, i S. , 2001), 还被 用于计 算机 图形 学的 研 究。在算法研究中我们已 经知道著 名的 遗传算 法、 神经 网络 算法等 , 并且元胞自动 机的规 则进化 性甚至可 以自 我产 生出 优化算法 , 而机器学习 中的一 些算法 已被运用 于人 工智 能的 研究。在数学中 , 元 胞自 动机 可用 来 研究 数论 和 并行 计 算。 例如 F ischer ( 1965 ) 设 计 的 素 数 过 滤 器 ( P r i m e N umber S ieves) [ 1] 。而元胞自动机通 过降低复 杂性 , 来解 决一些 复杂 性问题 , 如研究 L angton 的蚂蚁所表现的无法判定的复杂性问 题 [ 7] 。在物理学中。除了格子气 元胞自动机在流体力学上的 成功应用 , 它还被应用于磁场、 电场等场的模拟 , 以及热扩 散、 热传导和机械波的模拟。 在化学中 , 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 , 从 而研究化学反应的过程。 在环境科 学上 , 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。在城市学 上 , 元 胞自动 机也常 被用 来模 拟城 市变迁 ( E lena Besussi et a , l 1998) 。在生态学中 , 元胞 自动机 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 , 而基于元胞自动机 模型的 生物群 落的扩散 模拟 也是 当前 的一个应用热 点。然而正 如 Ermentrou t , G. B. ( 1993) 指 出 的 , 通过元胞自动机来 模拟生 物系统 特别是离 散生 物系 统的 时机已经成熟 [ 5] 。 2. 2 生态系统模型 生态系统是一个典型的复杂系统。生态系统作为 复杂性 系统的一个实例 , 对于 其他学 科的复 杂性研究 都有 着重 要的 借鉴意义。近年来发展迅速的生态学中的空间精确模 型中大 部分都可以归类到元胞自动机或者随机元胞自动机的 空间模 型 (H ogew ed, 1988) 。模型主要被 用于 阐释 植物 与动 物种 群 的空间作 用 ( e . g . Inghe , 1989; G reen, 1989; H asse ll et a. l, 1991; Co lasanti 和 G r i me , 1993; L iu , 1993; G rae me D . et a, l 1998; Br ita ldo S ive ira et a,l 2002) 。 在动物种群的研究中 , 由个 体特征 所形成 的群 居显 型结 果是群居行为的一个主要问题。群居显型的一些例子 包括了 群居性 昆 虫 的 窝 的 设 计 和 建 造 ( Jones 1980; F ranks e t a . l 1992), 集群的形状 和大小 ( O kubo 1986 ; R ose 1993), 和 兽群 中的集体警戒程度 ( E lgar 1989; L i m a 1990; Q uenette & G erard 1992) 。 CA 模型通常被用来建立集体行为产生的机制 和规则 来研究群体各个部分之 间的相互 作用 , 和对产 生群 居群 体的 集体特征的特征值。 B la ine J . Co le和 D av id Chesh ire( 1996) 基 于元胞自动机分析了蚁群的周期性的动态行为。在植 物群落 的研究中 , 物种间在环 境空间 中的竞 争共存关 系是 一个 主要 问题 ( L ev ins& Culver 1971; L ev in 1974 ; H astings 1980 ; Pa ine & Lev in 1981 ; H ansk i 1983 ; Chesson 1985; I w asa & Roughgar
基于元胞自动机的动态云模拟
基于元胞自动机的动态云模拟
孙田子;刘弘
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(036)003
【摘要】针对动态云在快速模拟下的真实感缺乏问题,提出一种改进的动态云的模拟方法.该方法在Nagel方法模拟云的基础上,考虑到大气压对自然云形状的影响,通过建立上下气流动力学方程,实现具有真实感的动态云的模拟.结果证明,与常规方法相比,该方法具有运算速度快、模拟效果逼真等优点.
【总页数】3页(P272-274)
【作者】孙田子;刘弘
【作者单位】山东师范大学信息科学与工程学院,济南,250014;山东师范大学信息科学与工程学院,济南,250014
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于元胞自动机的月亮山景区景观格局动态模拟 [J], 李晖;李志英;刘大邦;易娜;杨树华;李国彦
2.基于DEFORM-3D的7050铝合金动态再结晶元胞自动机模拟 [J], 易幼平;刘超;黄始全
3.基于元胞自动机的城市空间动态模拟 [J], 詹云军;朱捷缘;严岩
4.基于多智能体与元胞自动机的上海城市扩展动态模拟 [J], 全泉;田光进;沙默泉
5.基于元胞自动机的黄河三角洲互花米草种群扩散动态模拟 [J], 张思青;刘依;刘怡然;邵冬冬;孙丽敏;郑劭彦
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元胞自动机压缩算法仿真卫星云图
元胞自动机压缩算法仿真卫星云图邹阳;王将;张昭晖;刘祎;梁立为【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)004【摘要】为减小计算复杂度和提高压缩比,提出基于方块编码和可逆元胞自动机结合的二值图像压缩算法来仿真卫星云图简单实用的元胞自动机编码表示方法.并针对卫星云图特性和业务实际,提出搜索和统计云图元胞邻域的状态集合,改进加权有限元胞自动机算法,对卫星云图数据进行压缩.实验表明,两种编码方法都能有效地减小计算复杂度,提高压缩比.峰值信噪比(PSNR)在30 dB左右,RCA-BTC算法压缩率可以达到15,图像重建仿真效果良好.%In order to reduce the computational complexity and improve the compression ratio,a simple and practical cellular automata coding and representation method based on block truncation coding and reversible cellular automata wassimulated.According to the characteristics of satellite cloud image and business practice,this paper proposed a set of states for searching and counting the neighborhoods of cloud pixels,improved the weighted finite cellular automata algorithm and compressed satellite imagedata.Experiments showed that both coding methods effectively reduced the computational complexity and improved the compression ratio.The peak signal to noise ratio (PSNR) was about 30 dB.RCA-BTC algorithm compression rate reached 15.Image reconstruction simulation effect was good.【总页数】5页(P265-268,302)【作者】邹阳;王将;张昭晖;刘祎;梁立为【作者单位】昆明市气象局云南昆明650000;昆明市气象局云南昆明650000;昆明市气象局云南昆明650000;昆明市气象局云南昆明650000;昆明市气象局云南昆明650000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.采用残差估算的卫星云图压缩传感重建 [J], 金炜;符冉迪;叶明;岑雄鹰;尹曹谦2.Tetrolet域卫星云图分块压缩感知 [J], 何艳;金炜;刘箴;符冉迪;尹曹谦3.一种卫星云图的压缩方法 [J], 夏苏哲;王开志4.小波变换在气象卫星云图压缩中的应用 [J], 方翔;王新5.基于压缩感知理论的卫星云图重构技术研究 [J], 陈韶钰;陈丰为;;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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系 统 仿 真 学 报© Journal of System Simulation
Vol. 20 No. 11 Jun., 2008
基于元胞自动机的云层实时模拟
姚 海，鲍劲松，金 烨
（上海交通大学 CIM 研究所工程虚拟现实实验室, 上海 200240）
续帧之间的相关性实现基于视点变换的云层实时渲染, 并利用 Murakami 的元球方法计算云的密
度分布。实践证明该方法可以实时模拟具有较强真实感的云层。
关键词：云层；元胞自动机；实时；视景仿真
中图分类号：TP391.9
文献标识码：A
文章编号：1004-731X (2008) 11-2946-05
Real-time Simulation of Volumetric Cloud on Cellular Automaton
Humidity (hum)
0
Activation (act)
0
Cloud (cld)
0
y (height) z (depth) x (width)
图 2 空间划分与元胞状态变量
的变化状态正在发生；cld=1 表示云已生成。
云的生成采用布尔运算来模拟。图 3 表示了元胞状态转
换基本规则。设从 ti 到 ti+1 时刻某元胞的状态变化为 act 从 0 变为 1；hum 从 1 变为 0；cld 从 0 变为 1,则其对应的转换公
引 言1
近年来，自然景物的模拟成为计算机图形学研究的热点 之一。作为一项重要的气象要素，具有真实感的云可以增强 视景仿真和虚拟现实的沉浸感，保证飞行模拟训练的效果和 提高武器效能评估的有效性，因而得到国内外研究人员的关 注和重视。然而，云是一种非常复杂的自然现象，其不规则 的外观形状难以用经典的几何学来描述；气态物体的易流动 及扩散特性也难于采用常见的运动控制方法来实现，这使得 对其进行真实的模拟具有较大的难度[1]。
目前形成的对云的模拟按照建模原理大致可以分为四 个方向：一是基于气态流体扩散的物理原理，利用光线跟踪 技术，通过计算光对云的作用，绘制出具有色彩的云。如 Stam[2]从流体动力学的角度出发通过求解Navier-Stokes方程 来模拟云；Nishita[3]考虑了光线在体云中的衰减、反射和散 射等因素，提出了云的绘制技术，对云的全局光照解决了多 方向互斥散射和天空光照问题。这类方法效果真实，适用范 围广泛，但计算量往往比较大，效率较低，难以满足实时性 的要求。如Stam的方法计算每帧画面需耗时1秒钟(CPU： 800MHz Pentium III，网格数为15× 50×15 )。二是利用分形
图 3 元胞状态转换规则
hum(i, j, k,ti+1) = hum(i, j, k,ti ) ∧ ¬act(i, j, k,ti )
cld (i, j, k,ti+1) = cld (i, j, k,ti ) ∨ act(i, j, k,ti )
(1)
act(i, j, k,ti+1) = ¬act(i, j, k,ti ) ∧ hum(i, j, k,ti ) ∧ fact (i, j, k)
高云 中云 低云
积雨云
卷积云 高积云
卷层云 高层云
积云
层积云
卷云 雨层云 层云
图 1 云的形状及层次分布
1.2 云层的生成
根据元胞自动机的理论，将三维空间划分为规则网格， 每一个单元格即为元胞。如图 2 所示，每个元胞用状态变量 hum、cld 和 act 分别表示水蒸气、云和从水蒸气到云（水） 的变化状态，每一个状态变量的值为 1 或 0。当 hum=1 时表 示有足够的水蒸气形成云；act=1 表示从水蒸气到云（水）
方向为虚拟现实技术、CIMS 系统集成技术。
每一网格内的元胞均取有限的离散状态，根据自身及周围元 胞的情况而随时间变化。大量元胞通过简单的相互作用从而 构成动态系统的演化。作为研究系统整体行为与复杂现象的 有效工具，元胞自动机已被广泛应用于社会、经济、军事和
• 2946 •
第 20 卷第 11 期 2008 年 6 月
act(i, j, k − 2,ti )
(2)
由于元胞中状态变量的取值均为 0 或 1，因此可以对状
态变量采用位段的数据结构和位运算的方法，这样能够减少
存储空间和加快运算速度。
1.3 风对云的作用影响
在自然环境下，云层会在风的作用下移动。因此在生成 的三维云层中引入风力函数，使其在风的影响下进行偏移， 更能体现云层模拟的真实性。实际情况中云受到多向风作用 的影响，为了简化计算和提高云的实时性，本文只考虑单风 向下云层的运动。
其中 fact (i, j, k) 是布尔运算函数，考虑到云在形成过程中微 小水滴在大气中不断上升并向水平方向扩散，其值应由周围
11 个元胞的 act 状态和 hum 的值所决定。因此该函数可表示为：
fact (i, j, k) = act(i + 1, j, k,ti ) ∨ act(i, j + 1, k,ti ) ∨
式为：
Time ti
Time ti+1
act
xy
x y
z
z
hum
1 基于元胞自动机的云层建模
cld
1.1 云层的基本形状分析
根据云的常见云底高度，云可分为高云、中云和低云三 族。1956年，世界气象组织在公布的国际云图分类体系中将 云分为如图1所示的十属。然而，有些云属经常会伸展至其 它层，如属于中云族的高层云可能伸展至高云族所在的层 次，积云和积雨云伸展至中云族和高云族所在的层次。从云 的基本形状特征和视景仿真的要求来说，需要模拟的云主要 包括卷云、层云和积云三类。卷云是小束状的，形成于高空； 层云平坦且呈灰色，覆盖大部分天空，形成于低空；积云底 部平展，顶部蓬松，形成高度也较低。
元胞自动机是一个在时间和空间上都离散的动力系统。
收稿日期：2007-03-01
修回日期：2007-07-14
作者简介：姚海(1978-), 男, 浙江人, 博士生, 研究方向为视景仿真, 虚
拟现实技术; 鲍劲松(1972-), 男, 安徽人, 博士, 研究方向为视景仿真,
虚拟样机技术, 科学计算可视化; 金烨(1945-), 男, 浙江人, 博导, 研究
姚 海，等:基于元胞自动机的云层实时模拟
Vol. 20 No. 11 Jun., 2008
科学研究等各个领域。从气象学的角度来说，云是大气中由 水汽凝结而成的微小水滴漂浮在空中所形成的混合体。该混 合体由大量的粒子所组成，云在某一时刻的运动状态是由大 量粒子在各种外力及其它粒子的作用下状态发生改变后的 结果，云的这种运动变化规律实际上就是元胞自动机的状态 转换规则，因此我们可以把云抽象成元胞自动机模型来进行 研究。
YAO Hai, BAO Jin-song, JIN Ye
（Industrial VR Lab, CIM Institute, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China）
Abstract: Real-time simulation of volumetric cloud is an important part for improving fidelity of virtual reality natural environment. However, its peculiar microstructures and intricate volume-filling formation makes cloud simulation more difficult. A novel algorithm for real-time cloud simulation was proposed based on previous work. The algorithm utilizes cellular automaton modeling method to create cloud formation; wind function to simulated cloud motion; single and multiple scattering methods to synthesize cloud illumination; consistency of continuous frame to implement cloud rendering and Murakami meatball to calculate the density distribution of cloud. The results show that this method is efficient and effective in cloud simulation. Key words: volumetric cloud; cellular automation; real-time; visual simulation
理论定义云的基本几何形状，并在不同方向和位置上对云的 初始状态进行随机修改和复制，通过多次迭代直到绘制逼真 的云的外观。例如Gardner[4]和Peitgen[5]提出的方法。该方法 算法控制相对简单，物体模型结构精细，但很难根据物理意 义对云进行运动控制，只能生成静态的云的纹理。三是采用 单个粒子作为模拟云的基本元素，由粒子集群形成的模糊形 态来反映云层不断变化的形式和特征，如Unbescheiden[6]采 用具有纹理的多面体顶点来减少粒子系统的数量，从而使粒 子系统的实时性得到提高；唐凯[7]在Vega中使用分段抛物线 与随机量的叠加作为粒子运动方程。这种方法可以显示云的 静态和动态特性，真实感强，但粒子运动规律的提取困难， 运动学公式计算量大。四是将按矩阵排列的颜色和亮度数据 叠加在物体表面上，结合Billboarding或体绘制技术产生云的 图像，如Perlin[8]采用Perlin噪声函数生成过程纹理，通过纹 理映射技术绘制三维的静态云；Ebert[9]提出定义实体纹理的 方法来表示云的形成及其运动，并通过变化纹理参数实现动 画。这种方法的计算量相对较小，适于对图像真实感要求不 高的场合，但由于缺少表现物体运动本质的参数，难以获得 具有真实感的云的运动图像。