交通流元胞自动机程序

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

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

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（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

!%&’ ()*+, &- (*+,&&. -&+ (*+ /&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 !

基于元胞自动机的城市交通流模拟与仿真研究

基于元胞自动机的城市交通流模拟与仿真研究近年来，随着城市化进程的不断加快，城市交通问题日益凸显。

为了解决城市交通流量高峰时的拥堵问题，提高交通效率，研究人员们开始使用元胞自动机模型来进行交通流模拟与仿真研究。

一、元胞自动机模型简介元胞自动机是一种复杂系统建模与仿真的重要工具。

它由一系列格点（元胞）组成的二维网格构成，每个元胞代表一个交通参与者，可以是车辆、行人等。

每个元胞都有一定的状态和行为规则，如按照红绿灯信号进行行驶或停止等。

二、城市交通流模拟城市交通流模拟主要包括流量模拟和行为模拟两方面。

流量模拟通过统计每个时刻通过某一点的交通流量，来研究交通流量的分布和变化规律。

而行为模拟则是通过调整元胞的行为规则，控制交通参与者的行为，以实现交通流的优化与控制。

在城市交通流模拟过程中，研究人员可以根据真实的路网和交通组成，将其构建为元胞自动机模型，然后通过调整元胞的状态转换规则，模拟出不同时间段内的交通流量分布、拥堵现象等。

这样可以帮助决策者更好地了解和分析城市交通问题，从而制定更科学合理的交通规划方案。

三、元胞自动机在城市交通流仿真中的应用元胞自动机模型在城市交通流仿真中有着广泛的应用。

通过模拟交通流的运行情况，可以评估不同交通组织方式的效果，如交叉口信号灯、交通流量管制等。

此外，还可以通过模拟不同交通流量分布情况下的交通拥堵现象，探索拥堵产生的原因和解决方法。

另外，元胞自动机模型还可以用于研究特定道路网络中的交通流特性。

例如，可以通过模拟不同区域的交通流量分布，并分析路段的通行能力，以找出导致交通瓶颈的关键路段，并采用合适的调控措施来改善交通流动性。

四、元胞自动机模型的优势和挑战元胞自动机模型在城市交通流模拟研究中具有以下优势：首先，可以模拟大量交通参与者的行为，从而更真实地反映交通流的特征。

其次，可以通过调整元胞的行为规则，实现交通流的优化与控制。

再次，模型参数可调性强，模型灵活性高，适用于不同道路网络和交通组织方式的研究。

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全球船舶交通的日益繁忙，保证船舶安全和交通效率成为一个重要的问题。

为了研究船舶在双向航道中的交通流量，我们提出了一种基于元胞自动机的模型，并进行了相应的仿真实验。

本文将介绍我们的模型设计、实验方法以及仿真结果。

背景在双向航道中，船舶交通流动复杂，不同船舶在航道中的行为会对整体交通造成影响。

因此，研究船舶在双向航道中的交通流量对于提高交通效率和安全性具有重要意义。

元胞自动机是一种模拟复杂系统行为的数学工具。

它可以将系统划分为许多离散单元，每个单元都有自己的状态和行为规则。

通过定义单元之间的相互作用规则，可以模拟出整体系统的行为。

在本文中，我们将利用元胞自动机模型来模拟双向航道中的船舶交通流。

方法模型设计我们的元胞自动机模型基于以下假设：1.航道被划分为离散的单元格，每个单元格代表一段长度相等的航道。

2.每个单元格可以容纳一艘船舶。

3.船舶的行为受到速度限制和相邻船舶的影响。

4.船舶可以做出四个动作：保持当前速度、加速、减速、变道。

基于上述假设，我们设计了如下的元胞自动机模型规则：1.每个单元格的初始状态为空，可以随机生成船舶。

2.每个船舶根据相邻船舶的位置和速度来决策自己的行动。

3.船舶在行动后，会更新其所在单元格的状态。

实验方法为了验证我们的模型的有效性，我们设计了一系列实验。

实验过程如下：1.初始化航道状态：设置航道长度和初始船舶数量。

2.按照模型规则，更新航道中每个船舶的状态。

3.重复步骤2，直到达到预设的模拟时间。

4.分析仿真结果。

我们将关注航道的流量、拥挤度等指标。

结果与分析经过多次实验，我们得到了如下的仿真结果：1.航道流量与初始船舶数量呈正相关关系。

随着船舶数量的增加，航道的流量也随之增加。

2.船舶的行为会受到相邻船舶的影响。

当船舶密度较高时，船舶更容易受到限制，无法加速或变道。

3.船舶的变道行为能够减少航道的拥塞程度。

当船舶有机会变道时，航道的拥塞情况会得到改善。

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：船舶交通流是指在水上航道中，通过各种航道限定条件所产生的船舶运动过程。

研究船舶交通流的特性对于保障航行安全、提高航道利用率以及优化船舶交通管理具有重要意义。

而船舶交通流是一个非线性、复杂的系统，因此需要运用适当的数学模型来描述。

本文将通过利用元胞自动机模型对双向航道中的船舶交通流进行建模和仿真，从而研究船舶交通流的特性。

本模型的设计目标是能够准确地模拟船舶的运动行为，并能够反映出交通流的流量、密度和速度等重要参数。

一、元胞自动机模型的基本原理元胞自动机是一种离散动力系统，由大量的元胞构成。

每个元胞可以有多种状态，并根据一定的规则进行状态的变化和更新，从而使整个系统呈现出自组织、协同作用的特性。

在船舶交通流模型中，我们将每艘船舶看作一个元胞，并定义元胞的状态以及状态的变化规则。

每个元胞周围的邻居元胞的状态也会影响到当前元胞的状态，从而反映出船舶间的相互作用。

1. 元胞状态设计（1）位置：每个元胞代表一艘船舶，我们可以通过坐标来表示船舶的位置。

（2）速度：每个元胞有一个速度属性，表示船舶的运动速度。

2. 元胞更新规则设计（1）航向更新规则：每艘船舶在航道中行驶时，会受到一定的航道限制，包括航道宽度、弯道半径、锚地区域等。

航向的更新需要考虑这些限制条件。

（2）速度更新规则：船舶的运动速度可以受到多种因素的影响，包括其他船舶的影响、水流的影响等。

需要根据这些因素来更新船舶的速度。

（3）位置更新规则：根据船舶的速度和方向，可以更新船舶的位置。

三、仿真实验及结果分析我们通过利用以上设计的元胞自动机模型，进行双向航道船舶交通流的仿真实验，并得到了以下的结果。

1. 航道流量分布图：通过统计航道中不同位置的船舶数量，我们可以得到航道流量的分布图。

分布图可以反映出航道的繁忙程度以及不同位置的船舶流量。

通过对航道流量、密度和速度的分布图进行分析，可以得到船舶交通流的特性，进而优化船舶交通管理。

基于元胞自动机的城市交通流模拟

基于元胞自动机的城市交通流模拟近年来，随着城市化的不断加速，城市交通问题也越来越凸显。

如何有效地进行城市交通规划，优化城市交通流，已成为当今社会关注的焦点。

因此，城市交通流模拟技术也逐渐成为城市交通规划的重要工具之一。

其中，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术因其简单易懂、高效精确而备受关注。

元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种用于模拟分布式系统的数学工具，通过确定一些简单的规则，模拟出复杂的系统行为。

在城市交通领域，元胞自动机模拟技术将整个道路网络划分为若干个元胞，每个元胞可以视为一个交叉口或者一段道路，同时每个元胞具有一定的交通流容量。

当车辆到达某个元胞时，将根据其判断是否通过该元胞并选择进入哪一个邻近元胞。

在每个时刻，都会根据预定的交通规则，更新每个元胞的状态，从而模拟整个道路网络的交通流动。

基于元胞自动机的城市交通流模拟技术的核心是交通流规则的制定。

一般来说，交通流规则考虑的因素包括交通工具的行驶速度、车辆之间的距离、道路容量等。

常用的交通流模型包括《随机速度模型》、《宏观流模型》、《传统元胞模型》等等。

这些模型对于不同类型的城市交通问题具有不同的适用性。

在实际应用中，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术可以发挥出其大量的优势。

首先，该模拟技术可以在较短时间内模拟出大规模的交通网络，并预测出某个时间段内的交通流量和通行速度等数据。

其次，该技术能够模拟出不同时间段下的交通拥堵情况，以此来指导交通管理人员采取相应的措施，保证道路畅通。

最后，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术具有较好的可视化效果，可以直观地展示出城市道路网络的交通状况，为决策者做出更准确的决策提供帮助。

尽管基于元胞自动机的城市交通流模拟技术在理论和应用方面都取得了很大的进展和成果，但该技术也存在一些问题和挑战。

首先，该技术对于交通流量、速度等参数的精确测量和调节要求较高，相应的数据收集也需要花费较高的成本和时间。

元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用

元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用第一章：引言随着城市化的不断加速，城市交通流成为了城市运行中至关重要的组成部分。

如何高效地管理和规划城市交通，成为了城市发展的重要课题。

而元胞自动机模型作为一种重要的仿真工具被广泛应用于城市交通流模拟中，能够模拟城市交通的复杂流动。

本文将讨论元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用并分析其优势和不足。

第二章：元胞自动机模型元胞自动机是由冯·诺依曼在1950年代中期提出的，是一种抽象的离散动力学系统，由一些简单的局部规则来描述整个系统的行为。

元胞是一个计算单元，可能处于一些离散的状态之一。

当局部规则被应用于元胞的状态时，整个系统就会发生变化。

元胞自动机可用于模拟复杂的自然或社会现象，如交通流。

第三章：城市交通流模拟城市交通模拟是一种仿真技术，可以模拟城市道路网络流量以及各个交通参与者之间的相互作用。

现代城市交通模拟通常基于计算机建模技术，能够精确地描述城市交通中的各个要素，如车辆、行人等，并计算其在时空上的分布与运动。

通过交通模拟，可以优化交通系统，提高交通效率。

第四章：元胞自动机模型在城市交通流模拟中的应用元胞自动机模型是城市交通模拟中的一种重要的建模技术。

它通过将城市交通网络离散化，将交通系统划分为单个空间单元，从而模拟道路上的交通流量和交通参与者之间的相互作用。

元胞自动机模型能够精确地描述道路上的交通情况，模拟车辆的行驶路径和速度，并考虑车辆之间的相互作用。

同时，元胞自动机模型还可以模拟行人、自行车等不同类型的交通参与者，在交通规划方面具有很大的价值。

第五章：元胞自动机模型的优势与其他建模技术相比，元胞自动机模型具有一些优势。

首先，元胞自动机模型可以模拟非线性关系，能够更好地反映真实的交通场景。

其次，元胞自动机模型可以模拟复杂的交通现象，如拥堵、事故等，可以为交通规划提供较为准确的数据支持。

此外，元胞自动机模型非常适合进行探索性研究和情景分析，可以帮助决策者更好地了解交通系统的运作，并制定更好的交通规划。

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一、引言交通流模拟是城市规划和交通管理中的重要工具。

通过对交通流进行建模和模拟，我们可以研究不同交通策略和规划方案对交通流的影响，从而提出优化的交通管理方案。

而元胞自动机是一种常用的交通流模拟方法。

本文将介绍元胞自动机的基本原理、交通流模拟算法以及在实际应用中的一些案例。

二、元胞自动机的基本原理元胞自动机是一种基于空间和时间分布的离散动力学模型。

它由离散的元胞组成，每个元胞具有一些状态和规则，并与其相邻的元胞进行交互。

在交通流模拟中，元胞通常表示为一个道路上的一段距离或一个交叉口，而状态可以是车辆的位置、速度等。

元胞自动机的基本原理是通过迭代地更新每个元胞的状态，模拟交通流的演化过程。

更新的规则可以根据交通流模型的不同而不同，例如，可以根据车辆的速度、距离等因素来确定更新规则。

通过不断地迭代更新，交通流模型可以模拟出车辆的运动和交通流的演化。

三、交通流模拟算法3.1 元胞自动机的基本模型元胞自动机的交通流模拟算法通常包括以下步骤：1.初始化元胞状态：根据实际情况，将道路划分为若干个元胞，并初始化每个元胞的状态，例如，设置车辆的初始位置、速度等。

2.更新元胞状态：按照一定的规则，迭代更新每个元胞的状态。

更新规则可以根据实际情况和交通流模型的要求进行设计，例如，根据车辆的速度、距离等因素来确定车辆的前进方向和速度。

3.计算交通流指标：根据更新后的元胞状态，计算交通流的指标，例如，道路的通行速度、车辆的密度等。

4.判断停止条件：根据交通流模拟的目的，设定合适的停止条件。

例如，当交通流的指标达到一定阈值，或者模拟的时间达到一定限制时，停止模拟。

3.2 交通流模拟算法的改进在实际应用中，为了更好地模拟真实的交通流，研究者们不断地改进交通流模拟算法。

以下是一些常见的改进方法：1.多速度模型：传统的元胞自动机模型中，所有车辆的速度都是相同的。

而在实际交通流中，车辆的速度往往是不同的。

元胞自动机交通流模型

元胞⾃动机交通流模型元胞⾃动机，第⼀次听到这名字感觉很⾼⼤上，然后查了下，这是⼀类模型，⽽不是具体的某个模型，具体的模型还得⾃⼰来，元胞⾃动机提供的只是⼀个⽅法的框架。

⼀、元胞⾃动机下⾯的东西摘⾃维基百科：细胞⾃动机，⼜称格状⾃动机、元胞⾃动机，是⼀种离散模型，在可算性理论、数学及理论⽣物学都有相关研究。

它是由⽆限个有规律、坚硬的⽅格组成，每格均处于⼀种有限状态。

整个格⽹可以是任何有限维的。

同时也是离散的。

每格于t时的态由 t-1时的⼀集有限格（这集叫那格的邻域）的态决定。

每⼀格的“邻居”都是已被固定的。

（⼀格可以是⾃⼰的邻居。

）每次演进时，每格均遵从同⼀规矩⼀齐演进。

就形式⽽⾔，细胞⾃动机有三个特征：平⾏计算（parallel computation）：每⼀个细胞个体都同时同步的改变局部的（local）：细胞的状态变化只受周遭细胞的影响。

⼀致性的（homogeneous）：所有细胞均受同样的规则所⽀配更多介绍可以直接查看维基百科“”页⾯，或者Wolfram的页⾯。

这次接触它主要是⽤来解决交通流问题。

也就是这次2014年的。

要求衡量右⾏规则的交通流量和安全性以及其他因素，那么⾸先就得把交通模拟出来。

我查了下也有现成的交通模拟软件⽐如Vissim，但是对于数学建模来说显然不是这么解决问题的。

那么最好的⽅法就是通过元胞⾃动机了。

⼆、NS模型初等元胞⾃动机共有256种更新规则，我们可以利⽤规则184来模拟交通流。

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。

如图：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）。

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)。

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：NS模型的演化规则：1）加速: 司机总是期望以最⼤的速度⾏驶2）安全刹车: 为避免与前车碰撞3）随机慢化（以随机慢化概率p）:由于不确定因素a) 过度刹车b) 道路条件变化c) ⼼理因素d) 延迟加速4）位置更新:车辆前进在NS 模型的基础上，⼜陆续地提出了⼀系列⼀维CA交通模型，如TT、BJH、VDR、FI等模型。

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一、引言船舶交通流是指海洋、河流或湖泊上的船只在航道上的流动情况。

双向航道船舶交通流是指在一条航道上，同时存在着两个方向的船舶交通流动。

双向航道船舶交通流的模拟和仿真对于船舶交通管理、航道设计和交通安全具有重要意义。

为了研究双向航道船舶交通流的动态变化和规律，本文将基于元胞自动机的思想，设计双向航道船舶交通流元胞自动机模型，并进行仿真实验，以探讨双向航道船舶交通流的特性和规律。

二、双向航道船舶交通流元胞自动机模型的设计1. 元胞自动机的基本原理元胞自动机是一种通过在离散的时间和空间中对元胞状态进行更新的动力学模型。

在元胞自动机中，每个元胞可以有多个可能的状态，并根据相邻元胞的状态和一定的转移规则来更新自身的状态。

元胞自动机模型由环境、元胞、邻域和状态转移规则组成。

2. 元胞自动机模型在船舶交通流中的应用在船舶交通流中，船舶的航行状态可以看作是元胞的状态，航道可以看作是环境，船舶之间的相互影响可以看作是邻域，船舶的行驶规则可以看作是状态转移规则。

基于此，可以将元胞自动机应用于船舶交通流的模拟和仿真。

3. 双向航道船舶交通流元胞自动机模型的设计针对双向航道船舶交通流，设计双向航道船舶交通流元胞自动机模型。

考虑航道的特性和船舶的动力学特性，将航道划分为多个元胞，每个元胞代表一段航道的长度。

将船舶划分为多个元胞，每个元胞代表船舶的长度。

设定船舶之间的安全距离，建立船舶之间相互影响的邻域关系。

根据船舶的转向、速度和位置等信息，设计船舶的状态转移规则。

4. 双向航道船舶交通流元胞自动机模型的参数在设计双向航道船舶交通流元胞自动机模型时，需要考虑航道的宽度、长度、弯曲程度，船舶的尺寸、速度、转向性能等参数。

还需要考虑风力、水流、能见度等外部环境因素对船舶交通流的影响。

2. 模型的初始化在进行仿真前，需要对模型进行初始化。

初始化船舶的位置、速度、转向等状态，初始化航道的状态。

交通流元胞自动机程序

% 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。

元胞自动机NS交通流模型C语言仿真版

元胞自动机NS交通流模型C语言仿真版/* 元胞自动机的NS交通流模型简要说明：将7.5km的道路离散为1000个7.米长的格子，每个格子或为空或为车辆占据，车辆的速度v为0～Vmax之间的值，每辆车遵循同一规则运动，即：1、加速min（v+1，Vmax）；2、减速max（与前一辆车的距离，v）；3、以概率p，v=v-1；4、车辆位置更行 x（t+1）=x（t）+v（t+1）。

仿真采用周期性边界，即头围相接形成一个环路。

仿真得到不同车辆密度下的车流平均速度。

*/#include#include#include#include#include#define Lane 1000#define TBEGIN 2000#define T 3000#define Vmax 5#define P 0.5void initcars(int );void move();float caculate(int );int FindFront(int ,int );int cars[T][Lane]; //定义数组void main(){int i,j;float v;srand(time(NULL));for(i=10;i<=1000;i+=10) //不同车辆数目{initcars(i);move();v=caculate(i);//printf("车辆数为%d时的平均速度为：%.2f\n",i,v); }}//初始化道路车辆void initcars(int n){int i,j,location,speed;for(i=0;i<t;i++)for(j=0;j<lane;j++)cars[i][j]=-1;//赋初值for(i=0;i<n;i++){location=rand()%1000;if( cars[0][location] ==-1){cars[0][location]=rand()%(Vmax+1);}elsei--;}//debug/*for(j=0;j<lane-1;j++)if( cars[0][j] >=0 )printf("%d %d\n",j,cars[0][j]);*/}//车辆运动void move(){int i=0,j,x,v,gap;for(i=0;ifor(j=0;j{if( cars[i][j] >= 0 ){v=cars[i][j];gap=FindFront(i,j); //与前车距离//printf("weizhi: %d sudu:%d gap:%d\n",j,cars[i][j],gap); //速度更新if( (v+1) <= Vmax)v++;if( v > gap )v = gap;if( v>0 && ( rand()%100 <= P*100 ) ) v--;//位置更新x=v+j;x=x%1000;//printf("\n%d %d\n",x,v);if( cars[i+1][x] == -1 ){cars[i+1][x]=v;}else{printf("撞车啦,第%d秒，第%d格\n",i,j); exit(1);}}}}//计算与前车距离int FindFront(int i,int j){int front=0;while( cars[i][(++j)%1000] == -1 ) {front++;}return front;}//计算、记录平均速度float caculate(int n){long s=0,i,j;float v=0;for(i=TBEGIN;i<t;i++)for(j=0;j<lane;j++){if( cars[i][j] >= 0 ){s+=cars[i][j];//printf("%d %d\n",j,cars[2999][j]);}}//计算平均速度v=(float)s/n/(T-TBEGIN);//记录数据FILE *fp;if( ( fp = fopen("记录.txt","ab") ) == NULL ) {printf("error");exit(2);}else{fprintf(fp,"密度：%3d 速度%.2f ",n,v); char line[] = "\r\n";fwrite(line, strlen(line), 1, fp);}fclose(fp);return v;}</lane;j++)</t;i++)</lane-1;j++)</n;i++)</lane;j++)</t;i++)。

交通流中的NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机

交通流中的NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机元胞自动机 NaSch模型及其MATLAB代码作业要求根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟：●模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。

●边界条件：周期性边界。

●数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。

●基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。

●时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画500个时间步即可）。

●指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思路。

●流量计算方法：密度＝车辆数/路长；流量flux=density×V_ave。

在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N；流量flux=N/T。

●在计算过程中可都使用无量纲的变量。

1、NaSch模型的介绍作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。

●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。

图3.1.1 NaSch模型运行图图3.1.2 NaSch模型3.2流量密度分析图 3.2描述了交通流量与密度的关系，从图中可知，该模型中，当密度为0——0.185时，流量随密度的增加而增加；当密度超过0.185时，流量开始随密度的增加而下降。

图3.2 基于NaSch模型的流量密度图3.3 NaSch模型时空图分析图3.3.1和图3.3.2描述了，时间步从11001开始到11500结束，共500个时间步的空间和时间的关系，从图中可以模拟出自发产生的堵塞现象。

图3.3.1 基于NaSch模型的时空图图3.3.2 基于NaSch模型的时空图4 模型评价优点：该程序基本实现了NaSch模型的基本功能，并且最大速度、元胞数量、车辆数量以及运行间隔时间都可以修改，程序很灵活，并且可以清晰的看出每一次运行过程。