元胞自动机 matlab
元胞自动机算法
元胞自动机算法元胞自动机算法，简称CA（Cellular Automaton），是一种在离散空间中由简单规则驱动的计算模型。
CA算法的核心思想是将空间划分为离散的小区域，每个小区域称为一个元胞，每个元胞根据一定的规则与相邻元胞进行交互和演化。
CA算法的应用非常广泛，涵盖了物理、生物、社会等多个领域。
让我们来看一个简单的例子，以帮助理解CA算法的基本概念。
假设我们有一个一维的元胞空间，每个元胞只能处于两种状态之一：活跃或者不活跃。
我们以时间为轴，每一个时间步骤都会根据一定的规则更新元胞的状态。
假设规则是：如果一个元胞以及它的两个相邻元胞中，有两个元胞是活跃的，那么该元胞在下一个时间步骤中将变为活跃状态；否则，该元胞将变为不活跃状态。
通过多次迭代，我们可以观察到整个元胞空间的状态发生了变化。
初始时，只有少数几个元胞是活跃的，但随着时间的推移，越来越多的元胞变为活跃状态，形成了一种规律性的分布。
这种分布不断演化，直到达到一种平衡状态，其中的活跃元胞的分布不再发生变化。
这个简单的例子展示了CA算法的基本特征，即简单的局部规则可以产生复杂的全局行为。
在CA算法中，每个元胞的状态更新是基于其周围元胞的状态而确定的，这种局部的交互最终导致了整个系统的全局行为。
除了一维元胞空间，CA算法还可以应用于二维和三维空间。
在二维元胞空间中，每个元胞有更多的邻居，例如上下左右以及斜对角线方向的邻居。
同样地，每个元胞的状态更新规则也可以根据其周围元胞的状态而确定。
CA算法在生物学中有广泛的应用，例如模拟细胞分裂、生物群落的演化等。
在社会学中，CA算法可以用于模拟人群的行为，例如交通流量的模拟、城市规划等。
此外，CA算法还可以用于物理学中的模拟，例如模拟固体的晶体结构等。
总结一下，元胞自动机算法是一种基于简单规则的计算模型，通过元胞之间的局部交互和状态更新，产生复杂的全局行为。
这种算法广泛应用于不同领域，能够模拟和研究各种现象和问题。
基于元胞自动机模型的人员疏散行为模拟
基于元胞自动机模型的人员疏散行为模拟郭良杰;赵云胜【摘要】通过引入静态场、动态场及其他参数,建立了二维元胞自动机模型,并利用MATLAB编写模拟软件,可实现对人员疏散过程中的环境熟悉度、从众行为、摩擦阻碍作用、惯性行为、拥挤跌倒行为和竞争行为的模拟.通过实例仿真模拟结果表明:不同的期望速度下会出现“欲速则不达”的现象,同时出口处会产生不同程度的人员聚集;出口处障碍物相对出口纵向放置比横向放置更有利于人员疏散;在疏散环境陌生,或紧急情况下对环境判断能力降低时,适当的从众行为利于最优疏散路径信息的传递,从而有利于人员疏散,但是从众行为过于严重则易造成出口利用率降低或利用不平衡.【期刊名称】《安全与环境工程》【年(卷),期】2014(021)004【总页数】6页(P101-106)【关键词】元胞自动机;地面场模型;人员疏散行为;仿真模拟;从众行为【作者】郭良杰;赵云胜【作者单位】中国地质大学工程学院,湖北武汉430074;中国地质大学工程学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】X913.4近几年我国灾害频发，如近期发生的雅安地震、吉林宝源丰禽业公司氨气泄漏爆炸火灾以及厦门BRT公交车火灾等。
灾害发生后，人员聚集场所的紧急安全疏散再次成为人们关心的问题和研究的热点。
国内外针对此方面的研究主要集中在对紧急条件下疏散时间和人员逃生行为特征的研究，但由于实际数据的缺乏和实验准确性的不足，建立人员疏散模型并利用计算机进行仿真模拟已成为研究人员疏散行为的主要手段之一［1］。
目前较常用的人员疏散模型有连续型（社会力模型等）和离散型（格子气模型、元胞自动机模型等）之分。
本文基于元胞自动机模型对人员疏散过程中的现象和疏散行为进行了定性研究。
1 元胞自动机模型建立1.1 元胞自动机简介元胞自动机（Cellular Automata，CA）是由大量简单一致的个体通过局部联系组成的离散、分散及空间可扩展系统，它是在均匀一致的网格上由有限状态的变量（元胞）构成的动力系统［1］。
MATLAB作业
三.元胞自动机的特征
1)同质性、齐性:同质性，每个元胞的变化服从相同的规律；齐性， 元胞的分布方式相同，大小形状相同，空间分布规则整齐 2)时间离散:元胞按一定规律分布在离散的元胞空间上 3)空间离散:演化按等间隔时间分步进行,时间只取等步长的时刻点
4)状态离散有限： 5)同步计算:元胞自动机的处理同步进行，适合并行计算 6)时空局域性:元胞在t+1时刻的状态，取决于其周围半径r的邻域 中的元胞在t时刻的状态，及所谓的时间、空间局限性 7)维数高:在动力系统中一般讲变量的个数称为维数。由于任何完 备元胞自动机的元胞空间是定义在一维、二维或多维空间上的无 限集，每个元胞的状态便是这个动力学系统的变量。因此，元胞 自动机是一类无穷维动力系统。
四、经典的元胞自动机模型
“生命游戏”中一些演化形态
五.元胞自动机的应用
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。应用领域涉及社会学、生物学、 生态学、信息科学、计算机科学、数学、物理学、材料学、 化学、地理、歹境、军事学等。
例如：元胞自动机用于肿瘤细胞的增长机理和过程模拟、人
元胞自动机 (Cellular Automata)
诞生：从游戏到科学 元胞自动机本来是现代计算机之父———冯· 诺伊曼 (Von Neumann)及其追随者提出的想法，但是 Wolfram却将这种带有强烈的纯游戏色彩的原始想法 从学术上加以分类整理，并使之最终上升到了科学 方法论。元胞自动机的基础就在于“如果让计算机反 复地计算极其简单的运算法则，那么就可以使之发 展成为异常复杂的模型，并可以解释自然界中的所 有现象”的观点。
一.元胞自动机的定义
元胞自动机(Cellular Automaton)，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。
元胞自动机的Matlab实现
%define
the Quit button quitbutton=uicontrol('style','pushbutton',... 'string','Quit', ... 'fontsize',12, ... 'position',[300,400,50,20], ... 'callback','stop=1;close;'); number = uicontrol('style','text', ... 对象注释： 字符串 'string','1', ... 'fontsize',12, ... 'position',[20,400,50,20]);
如果矩阵cells的所有元素只包含两种状态且矩阵z含有零那么用image函数来显示cat命令建的rgb图像并且能够返回句柄
元胞自动机的Matlab实现
MATLAB的编程考虑
1 图形用户界面 2 初始化（开辟空间&初始值） 3 图形化（元胞空间） 4 核心代码（变换规则）
4 核心代码（变换规则）
%index
definition for cell update x = 2:n-1; y = 2:n-1; %Main event loop stop= 0; %wait for a quit button push run = 0; %wait for a draw freeze = 0; %wait for a freeze
%build the GUI %define the plot button 用户控件对象； plotbutton=uicontrol('style','pushbutton',... 单功能按钮 'string','Run', ... 'fontsize',12, ... 'position',[100,400,50,20], ... 'callback', 'run=1;'); 设置菜单回调函数 %define the stop button erasebutton=uicontrol('style','pushbutton',... 'string','Stop', ... 'fontsize',12, ... 'position',[200,400,50,20], ... 'callback','freeze=1;');
元胞自动机沙堆matlab代码
一、介绍元胞自动机及其在沙堆模拟中的应用元胞自动机（Cellular Automaton）是一种由一些简单的规则控制的离散计算模型。
它由一个二维或三维的规则阵列、一组在这个阵列上移动的“元胞”以及一组确定元胞状态变化的规则组成。
元胞自动机最早由数学家约翰·冯·诺伊曼提出，后来由斯蒂芬·沃尔夫勒姆等人进行了大量的研究和应用。
在沙堆模拟中，元胞自动机可以用来模拟沙堆的堆积和坍塌过程。
沙堆模型是一个简单而又重要的研究对象，在物理学和复杂系统中有着广泛的应用。
通过元胞自动机模拟沙堆的行为，可以观察到沙堆中颗粒的运动规律、堆积形态和临界状态等重要现象。
二、沙堆模型的基本原理沙堆模型的基本原理是将一定数量的颗粒投放到一个局部平坦的表面上，通过不断的增加颗粒数目，观察颗粒的堆积和坍塌过程。
在这个过程中，一些稳定的结构和现象会逐渐显现出来。
通过模拟沙堆的行为，可以研究出现这些结构和现象的规律，并且揭示出复杂系统中的一些普遍规律。
三、元胞自动机沙堆模拟的基本原理元胞自动机沙堆模拟的基本原理是将沙堆表面分割成一个个的格子，每个格子就是一个元胞。
在元胞自动机模拟中，每个元胞有一个状态变量表示其高度，而且每个元胞的状态都受到相邻元胞状态的影响。
通过设定适当的规则，可以模拟出沙堆颗粒的堆积和坍塌过程。
四、元胞自动机沙堆模拟的matlab代码```matlab创建一个10x10的元胞数组cells = zeros(10,10);设置沙堆初始高度为5cells(5,5) = 5;模拟沙堆的坍塌过程for i = 1:100遍历每个元胞for x = 1:10for y = 1:10如果当前元胞高度大于3，则进行坍塌if cells(x,y) > 3当前元胞高度减4cells(x,y) = cells(x,y) - 4;上方元胞高度加1if x > 1cells(x-1,y) = cells(x-1,y) + 1;end下方元胞高度加1if x < 10cells(x+1,y) = cells(x+1,y) + 1;end左方元胞高度加1if y > 1cells(x,y-1) = cells(x,y-1) + 1;end右方元胞高度加1if y < 10cells(x,y+1) = cells(x,y+1) + 1;endendendendend输出模拟结果cells```以上是一个简单的用matlab实现的元胞自动机沙堆模拟代码。
元胞自动机matlab
元胞自动机matlab
元胞自动机（Cellular Automaton）是一种离散的数学模型，由许多简单的计算单元（称为“元胞”）组成，它们按照相同的规则在离散的空间和时间上进行演化。
在MATLAB中，你可以使用矩阵来表示元胞自动机的状态，然后编写规则来更新这些状态。
下面我将从几个方面介绍如何在MATLAB中实现元胞自动机。
首先，你可以使用MATLAB中的矩阵来表示元胞自动机的状态。
假设你有一个二维的元胞自动机，可以用一个二维的矩阵来表示。
矩阵中的每个元素可以表示一个元胞的状态，比如0表示空白，1表示存活等等。
你可以使用MATLAB的矩阵操作来初始化和更新这些状态。
其次，你需要编写规则来更新元胞的状态。
这些规则可以根据元胞的邻居状态来确定元胞下一个时刻的状态。
在MATLAB中，你可以使用循环和条件语句来实现这些规则。
例如，你可以遍历矩阵中的每个元素，然后根据它周围元胞的状态来更新它的状态。
另外，MATLAB还提供了一些内置的函数和工具箱，可以帮助你实现元胞自动机模型。
比如，MATLAB的CellularAutomata工具箱
提供了一些函数来简化元胞自动机模型的实现。
你可以使用这些函数来快速地创建和演化元胞自动机模型。
总之，在MATLAB中实现元胞自动机模型需要你熟练掌握矩阵操作、循环和条件语句等基本编程技巧，同时也需要对元胞自动机的原理有一定的了解。
希望这些信息能够帮助你在MATLAB中实现元胞自动机模型。
基于Matlab的元胞自动机的仿真设计
的 状 态 全 体 ， Ｃ 的 一 个 构 形 （ ｏｆ ｕａｉ ） 元 胞 自动 机 的 即 Ａ Ｃ ｎ ｇｒｔ ｎ ， ｉ ｏ
构 形 随 时 间 变 化 而 呈 现 出 丰 富 而 复 杂 的 瞬 时 演 化 过 程 ， 此 因
元 胞 自动 机 可 作 为 一 个 无 穷 维 动 力 系 统 ， 不 仅 是 计 算 理 论 它 的 重 要 模 型 ， 引 了 大 批 计 算 机 领 域 的 科 学 去 研 究 其 计 算 能 吸
元胞 自动机 … （ ｅ ￣ａ ｕｏ ａ ， 称 Ｃ 是 ｖｎＮ ｕ ａｎ Ｃ ｎ ｒ ｔｍ ｔ 简 Ａ ａ Ａ） ｏ ｅｍ ｎ
最 早 提 出 用 于 模 拟 生 命 系 统 所 具 有 的 自复 制 功 能 的 ， 数 学 其
构 造 非 常 简 单 ： 问 、 间 和 状 态 变 量 都 是 离 散 集 ， 状 态 有 时 空 且 限 ， 据 简 单 的 局 部 规 则 同 时 运 行 而 得 到 所 有 元 胞 在 某 时 刻 根
间 的维 数 ； Ｓ为 元 胞 的 有 限 状 态 集 ； Ｎ表 示 一 个 所 有 邻 域 内 元 胞 的 组 合 ， 包 含 ｎ个 不 同 元 胞 的 空 间 矢 量 ， 示 为 Ⅳ ＝ 为 表
包 括 计 算 （ ｏ ｐ ｔ ｉ ） 构 造 （ ｏｓ ｕｔ ｎ 、 长 （ ｒｗｈ 、 Ｃｍ ｕ ｔｎ 、 ａｏ Ｃ ｎｔ ｃｉ ） 生 ｒ ｏ Ｇ ｏ ｔ） 复 制 （ ｅｒ ｕｔ ｎ 、 争 （ ｏ ｐｔ ｏ ） 演 化 （ ｖｌｔｎ 等 现 象 Ｒ ｐｏ ｃ ｏ ） 竞 ｄ ｉ Ｃ ｍ ｅｉ ｎ 与 ｉ ｔ Ｅ ｏｕｏ ） ｉ 的 研 究 ， 时 ， 为 动 力 学 理 论 中 有 关 混 沌 （ ｈｏ ） 分 形 同 也 Ｃ ａｓ 、 （ ｒｅ １等 系 统 整 体 行 为 与 复 杂 现 象 的 研 究 提 供 了 一 个 有 效 Ｆａｔ ） ａ 的 模 型 工 具 。 本 文 利 用 已 被 广 泛 使 用 的 Ｍａ ａ ｄ ｂ为 开 发 工 具 ， 利 用 其 提 供 的 图 形 化 用 户 界 面 （ Ｕ ） 实 现 了 元 胞 自动 机 的 Ｇ Ｉ， 可 视 化 编 程 ， 不 同 领 域 的 研 究 工 作 者 提 供 了 一 个 简 单 的 工 为
元胞自动机模型
元胞行为
局部变化引起全局变化
*可以简单认为元胞自动机在运动上 类似于波.
*无胞的状态变化依赖于自身状态和 邻居的状态
元胞自动机的规则
某元胞下时刻的状态只决定于邻居的状 态以及自身的初始状态．
元胞行为
元胞网格
元胞行为
元胞邻居
经典元胞
生命游戏
生命游戏 (Came of Life)是J. H. Conway 在2世纪6年代末设计的一种单人玩的计算机 游戏(Garclner，M.，97、97)。他与现代的 围棋游戏在某些特征上略有相似：围棋中有 黑白两种棋子。生命游戏中的元胞有{"生"，" 死"}两个状态 {，};围棋的棋盘是规则划分的 网格，黑白两子在空间的分布决定双方的死 活，而生命游戏也是规则划分的网格(元胞似 国际象棋分布在网格内。而不象围棋的棋子 分布在格网交叉点上)。根据元胞的局部空间 构形来决定生死。只不过规则更为简单。
程序实现
典型元胞程序精讲
交通流
谢谢！
生命游戏的构成及规则: *元胞分布在规则划分的网格上； *元胞具有，两种状态，代表“死”，l代表“生”； *元胞以相邻的8个元胞为邻居。即Moore邻居形式； *一个元胞的生死由其在该时刻本身的生死状态和周 围八个邻居的状态 (确切讲是状态的和)决定: 在当前时刻，如果一个元胞状态为“生”，且八 个相邻元胞中有两个或三个的状态为“生”，则在下-时刻该元胞继续保持为“生”，否则“死”去； 在当前时刻。如果一个元胞状态为"死"。且八个 相邻元胞中正好有三个为"生"。则该元胞在下一时刻 " 复活"。否则保持为"死"。
matlab 元胞运算
matlab 元胞运算Matlab是一种常用的科学计算和数据分析软件，它提供了丰富的功能和工具，使得处理复杂的数学和算法问题变得简单和高效。
其中，元胞运算是Matlab中一个非常重要的特性，它可以让用户更方便地处理复杂的数据结构。
元胞（cell）是Matlab中一种特殊的数据类型，它可以存储不同类型的数据，并且可以根据需要进行动态扩展。
元胞数组由多个元胞组成，每个元胞可以存储一个独立的数据对象，可以是数字、字符串、矩阵等。
元胞数组的大小和形状可以根据需要进行调整，从而适应不同的数据处理需求。
元胞运算是指对元胞数组进行的各种操作和处理。
通过元胞运算，我们可以对元胞数组中的元素进行访问、修改、删除、添加等操作，从而实现复杂的数据处理和分析任务。
下面将介绍几种常见的元胞运算。
首先是访问元胞数组中的元素。
可以使用花括号（{}）操作符来访问元胞数组中特定位置的元素。
例如，假设有一个元胞数组cellArray，可以使用cellArray{1,1}来访问第一个元胞中的数据。
如果元胞数组是二维的，可以使用cellArray{1,2}来访问第一行第二列的元胞数据。
接下来是修改元胞数组中的元素。
通过赋值操作，可以修改元胞数组中特定位置的元胞内容。
例如，可以使用cellArray{1,1} = newValue来将第一个元胞中的数据修改为newValue。
除了修改单个元胞，还可以使用类似的方式修改整个元胞数组的内容。
删除元胞数组中的元素也是常见的操作。
可以使用函数cellfun和cellfun来删除元胞数组中满足特定条件的元胞。
例如，可以使用cellfun(@(x) x > 5, cellArray)来删除元胞数组中大于5的元胞。
添加元胞数组中的元素也是非常常见的操作。
可以使用函数cell2mat和mat2cell来在元胞数组中添加新的元胞。
例如，可以使用newCell = num2cell(newData)将一个矩阵转换为元胞数组并添加到原有的元胞数组中。
利用MATLAB和VC++6.0混合编程技术研究元胞自动机动态演化过程
编 程简单 、 方便 ， 且具 有强 大的 函数库 和工具 箱 并 支 持 ， 专业科 学 软 件 开发 和工 程矩 阵 计算 的首 是 选平 台 ； 由于其解 释执 行特性 ， 致它 具有处 理 但 导 循 环时性 能不 佳 的缺点 ； 同时 ， ＭＡＴ ＡＢ应 用 程 Ｌ 序 界面 的开发 远不 如 Ｖ Ｃ方便 、 大 ， 且 其访 问 强 并
的外 部 接 口方 式 还 包 括 ＭＡＴＬ Ｂ 和 Ｃ Ａ ｏＭ 的 链 接 ， 及 ＶＣ 利 用 Ｍ ＡＴ ＡＢＣ ＶＣ Ｍ ａｈ Ｌｂ ａｙ 以 Ｌ ／ ｔ ｉｒｒ
化 特性 使得其 界 面 设计 功 能 非 常 强 大 ， 且 由于 并 它是 编译 性语 言 ， 以其执 行 效 率 比之 解 释 性 的 所
作 ． Ｅ ｍａｌｗａ ｇ ＠ ｃ ｕ ． ｄ ． ｎ （— ｉ ： ｎ ｍｚ ｄ ｔｅ ｕ ｃ ）
维普资讯
・４ ２ ・ ２
调 用 ＭＡＴＬ ＡＢ 函 数 等 。 １ １ Ａ Ｌ Ｂ 中 调 用 Ｖ 的 机 制 ． Ｔ Ａ Ｃ
它 可 以 开 发 Ｗ ｉｄ ｗｓ 用 的所 有 软 件 。 ｎｏ 应 对 比这 两 种 开 发 工 具 ， 以 发 现 ： Ａ ＡＢ 可 Ｍ ＴＬ
处 理循 环 的 良好 性 能 进 行混 合 编 程 ， 元 胞 自动 对 机在不 同边 界条 件和邻 域 规则下 的动态演 化特 性 进 行分 析 ， 过 图形变 化表 现其 动态 演化过 程 ， 通 揭 示 其 内在规 律 ， 取得 了 良好 的效 果 ， 为元胞 自动 机 动态演 化 规 律 的 研 究 提 供 了一 种 “ 视 化 ” 思 可 的
Ｍ ＡＴ ＡＢ要 高 得 多 ， 而 其 处 理 循 环 的 性 能 也 Ｌ 从
(完整版)元胞自动机-森林火灾模型MATLAB代码
% 元胞自动机：森林火灾模型% 规则：% (1)正在燃烧的树变成空格位；% (2)如果绿树格位的最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧的树；% (3)在空格位，树以概率p生长；% (4)在最近的邻居中没有正在燃烧的树的情况下树在每一时步以概率f(闪%? 电)变为正在燃烧的树。
% 参考文献:% 祝玉学，赵学龙译，<<物理系统的元胞自动机模拟>>, p23close all;clc;clear;figure;p=0.3;% 概率pf=6e-5;% 概率faxes;rand('state',0);set(gcf,'DoubleBuffer','on');% S=round((rand(300)/2+0.5)*2);S=round(rand(300)*2);Sk=zeros(302);Sk(2:301,2:301)=S;%%加边开始的森林初值% 红色表示正在燃烧(S中等于2的位置)% 绿色表示绿树(S中等于1的位置)% 黑色表示空格位(S中等于0的位置)C=zeros(302,302,3);R=zeros(300);G=zeros(300);R(S==2)=1;G(S==1)=1;C(2:301,2:301,1)=R;C(2:301,2:301,2)=G;Ci=imshow(C);ti=0;tp=title(['T = ',num2str(ti)]);%%时间记录while 1;ti=ti+1;St=Sk; %%St表示t时刻的森林情况St(Sk==2)=0; % for rule (1)Su=zeros(302);Sf=Sk;%%Sf表示模拟着火的过程Sf(Sf<1.5)=0;%%只留下着火点Sf=Sf/2;%%着火点变为1，此处Sf只有着火和空格两种Su(2:301,2:301)=Sf(1:300,1:300)+Sf(1:300,2:301)+Sf(1:300,3:302) +...Sf(2:301,1:300)+Sf(2:301,3:302)+Sf(3:302,1:300) + ...Sf(3:302,2:301)+Sf(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下su周围八个点，有多少个在燃烧St(Su>0.5)=2;%% for rule (2)Sf->suSe=Sk(2:301,2:301);%%Se中将初始的森林，空白处变为1，其他地方为0Se(Se<0.5)=4;%% 空白地方赋值为4Se(Se<3)=0;%%有树和着火赋值为0Se(Se>3)=1;%%空白地方赋值为1St(2:301,2:301)=St(2:301,2:301)+Se.*(rand(300)<p); %for rule (3)%长树，更新t时刻的森林StSs=zeros(302);Ss(Sk==1)=1;%%讨论绿树情况Ss(2:301,2:301)=Ss(1:300,1:300)+Ss(1:300,2:301)+Ss(1:300,3:302) +...Ss(2:301,1:300)+Ss(2:301,3:302)+Ss(3:302,1:300) + ...Ss(3:302,2:301)+Ss(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下Ss周围八个点，有多少个绿树Ss(Ss<7.5)=0;Ss(Ss>7.5)=1;d=find(Ss==1 & Sk==1);for k=1:length(d);r=rand;St(d(k))=round(2*(r<=f)+(r>f));end% for rule (4)%%t时刻的着火还是没着火，记为1or2Sk=St;%更新t时刻的森林StR=zeros(302);G=zeros(302);R(Sk==2)=1;G(Sk==1)=1;C(:,:,1)=R;C(:,:,2)=G;set(Ci,'CData',C);set(tp,'string',['T = ',num2str(ti)])pause(0.2);end。
元胞自动机matlab代码
元胞自动机matlab代码细胞自动机，也称作细胞状态模型，是一种描述系统的动态行为的模型。
它具有一种元胞状态，涉及到一组计算机运算，可以用来模拟系统的复杂行为。
Matlab实现此模型首先要了解以下重要步骤：（1）设定空间参数和规则：定义空间网格（如1x1网格），以及每个网格中单元细胞的状态变化（如活动/不活动）。
（2）初始状态：给定空间网格内的各个单元细胞的初始状态，可以设定为活动或不活动。
（3）迭代：计算每个空间网格上单元细胞的新状态，根据指定的规则和网格上其他单元细胞的当前状态。
（4）展示图形：展示计算出的单元细胞和网格状态，使用不同颜色来区分不同状态。
%初始化space_x = 1; %定义空间域单元的x坐标space_y = 1; %定义空间域单元的y坐标space = zeros(space_x,space_y); %定义模型空间，x行，y列，数值全置0%设定初始状态space(1,1)=1; %定义空间[1,1]单元状态为1,活动；定义空间[1,1]单元状态为0，不活动%迭代，计算当前单元状态for x = 1:space_xfor y = 1:space_y%计算伴随单元的状态值s = 0; %活动周围的单元状态值%周围单元的状态值s = s+space(x-1,y)+space(x+1,y)+space(x,y-1)+space(x,y+1);%计算当前单元状态if s == 2 %周围单元的状态值为2时，当前单元保持不变 space(x,y) = space(x,y);endif s == 3 %周围单元的状态值为3时，当前单元活动space(x,y) = 1;endendend%展示图形pcolor(space); %展示模型空间axis([0 space_x 0 space_y]);%设定X和Y轴坐标colormap([1 0 0;0 1 0]);%设定模型空间中活动单元的颜色。
2014美国数学建模竞赛 MCM A题 参考答案 元胞自动机
clfclear 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 the step number diaplaypause(0.2);stepnumber = 1 + str2num(get(number,'string'));set(number,'string',num2str(stepnumber))endif (freeze==1)run = 0;freeze = 0;enddrawnowend///////////////////////////////////////////////////////////////////////Function[new_matrix_cells,new_v]=border_control(matrix_cells,a,b,v,vmax) %边界条件，开口边界，控制车辆出入%出口边界，若头车在道路边界，则以一定该路0.9离去n=length(matrix_cells);if a==nrand('state',sum(100*clock)*rand(1));%¶¨ÒåËæ»úÖÖ×Óp_1=rand(1);%产生随机概率if p_1<=1 %如果随机概率小于0.9，则车辆离开路段，否则不离口matrix_cells(n)=0;v(n)=0;endend%入口边界，泊松分布到达，1s内平均到达车辆数为q，t为1sif b>vmaxt=1;q=0.25;x=1;p=(q*t)^x*exp(-q*t)/prod(x);%1s内有1辆车到达的概率rand('state',sum(100*clock)*rand(1));p_2=rand(1);if p_2<=pm=min(b-vmax,vmax);matrix_cells(m)=1;v(m)=m;endendnew_matrix_cells=matrix_cells;new_v=v;///////////////////////////////////////////////////////////////////////function [new_matrix_cells,new_v]=leadcarupdate(matrix_cells,v)%第一辆车更新规则n=length(matrix_cells);if v(n)~=0matrix_cells(n)=0;v(n)=0;endnew_matrix_cells=matrix_cells;new_v=v;///////////////////////////////////////////////////////////////////////function [new_v]=randslow(v)p=0.3;%慢化概率rand('state',sum(100*clock)*rand(1));%¶¨ÒåËæ»úÖÖ×Óp_rand=rand;%产生随机概率if p_rand<=pv=max(v-1,0);endnew_v=v;///////////////////////////////////////////////////////////////////////function [matrix_cells_start]=roadstart(matrix_cells,n)%道路上的车辆初始化状态，元胞矩阵随机为0或1，matrix_cells初始矩阵，n初始车辆数k=length(matrix_cells);z=round(k*rand(1,n));for i=1:nj=z(i);if j==0matrix_cells(j)=0;elsematrix_cells(j)=1;endendmatrix_cells_start=matrix_cells;///////////////////////////////////////////////////////////////////////function[location_frontcar]=searchfrontcar(current_location,matrix_cells)i=length(matrix_cells);if current_location==ilocation_frontcar=0;elsefor j=current_location+1:iif matrix_cells(j)~=0location_frontcar=j;break;elselocation_frontcar=0;endendend///////////////////////////////////////////////////////////////////////function [location_lastcar]=searchlastcar(matrix_cells)%搜索尾车位置for i=1:length(matrix_cells)if matrix_cells(i)~=0location_lastcar=i;break;else %如果路上无车，则空元胞数设定为道路长度location_lastcar=length(matrix_cells);endend///////////////////////////////////////////////////////////////////////function [location_leadcar]=searchleadcar(matrix_cells)i=length(matrix_cells);for j=1:iif matrix_cells(i-j+1)~=0location_leadcar=i-j+1;break;elselocation_leadcar=0;endend///////////////////////////////////////////////////////////////////////function [v_matixcells]=speedstart(matrix_cells,vmax)%道路初始状态车辆速度初始化v_matixcells=zeros(1,length(matrix_cells));for i=1:length(matrix_cells)if matrix_cells(i)~=0v_matixcells(i)=round(vmax*rand(1));endend。
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。
元胞自动机 土地利用 matlab
元胞自动机土地利用 matlab土地利用是指人类在地球上对土地资源进行开发、利用和管理的活动，是人类社会经济发展的基础和支撑。
土地利用的合理与否直接关系到人类社会的可持续发展和生态环境的保护。
为了更好地研究土地利用问题，科学家们提出了许多方法和模型，其中元胞自动机是一种常用的模拟土地利用的工具。
元胞自动机（Cellular Automaton，简称CA）是一种离散的动力学模型，它把空间划分为一系列小的区域，每个区域称为一个元胞。
元胞自动机通过定义元胞之间的相互作用规则，模拟整个空间的演化过程。
在土地利用研究中，每个元胞代表一块土地，其状态代表不同的土地利用类型，如农田、林地、城市等。
元胞自动机模型的基本假设是每个元胞的状态只与其周围邻居元胞的状态相关，而与其他元胞无关。
这种局部的相互作用规则导致了全局的系统行为。
在土地利用模拟中，元胞自动机模型可以通过改变元胞之间的相互作用规则，来模拟不同的土地利用决策和政策的影响。
在土地利用模拟研究中，元胞自动机模型可以用来探索以下几个方面的问题。
首先，可以通过模拟不同的土地利用政策，评估其对土地利用格局和生态环境的影响。
例如，可以模拟不同的城市扩张策略，评估其对农田和生态环境的影响，从而为城市规划提供科学依据。
元胞自动机模型可以用来研究土地利用决策的演化过程。
土地利用决策往往受到政府政策、市场需求和农民行为等多种因素的影响，这些因素相互作用决定了土地利用格局的形成。
通过模拟这些因素的相互作用，可以更好地理解土地利用决策的演化机制，为制定合理的土地利用政策提供参考。
元胞自动机模型还可以用来预测未来的土地利用格局。
通过根据历史数据和当前趋势，构建元胞自动机模型，可以模拟未来的土地利用格局，并预测可能出现的问题和挑战。
这对于制定长期的土地利用规划和保护生态环境具有重要意义。
元胞自动机模型还可以用来评估不同土地利用决策的风险和效益。
通过模拟不同的土地利用方案，可以评估其对经济、社会和环境的影响，从而帮助决策者选择最佳的土地利用方案。
元胞自动机(CA)代码及应用
元胞自动机(CA)代码及应用引言元胞自动机（CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。
典型的元胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。
变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。
典型的变化规则，决定于元胞的状态，以及其（ 4或8 ）邻居的状态。
元胞自动机已被应用于物理模拟，生物模拟等领域。
本文就一些有趣的规则，考虑如何编写有效的MATLAB的程序来实现这些元胞自动机。
MATLAB的编程考虑元胞自动机需要考虑到下列因素，下面分别说明如何用MATLAB实现这些部分。
并以Conway的生命游戏机的程序为例，说明怎样实现一个元胞自动机。
●矩阵和图像可以相互转化，所以矩阵的显示是可以真接实现的。
如果矩阵cells的所有元素只包含两种状态且矩阵Z含有零，那么用image函数来显示cat命令建的RGB图像，并且能够返回句柄。
imh = image(cat(3,cells,z,z));set(imh, 'erasemode', 'none')axis equalaxis tight●矩阵和图像可以相互转化，所以初始条件可以是矩阵，也可以是图形。
以下代码生成一个零矩阵，初始化元胞状态为零，然后使得中心十字形的元胞状态= 1。
z = zeros(n,n);cells = z;cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1;cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1;●Matlab的代码应尽量简洁以减小运算量。
以下程序计算了最近邻居总和，并按照CA规则进行了计算。
本段Matlab代码非常灵活的表示了相邻邻居。
x = 2:n-1;y = 2:n-1;sum(x,y) = cells(x,y-1) + cells(x,y+1) + ...cells(x-1, y) + cells(x+1,y) + ...cells(x-1,y-1) + cells(x-1,y+1) + ...cells(x+1,y-1) + cells(x+1,y+1);cells = (sum==3) | (sum==2 & cells);●加入一个简单的图形用户界面是很容易的。
元胞自动机
元胞自动机什么是元胞自动机?元胞自动机（Cellular Automaton）是由一个离散格点和规则组成的计算模型。
它包含了简单的规则，通过局部的计算和交互产生全局的复杂行为。
元胞自动机在各种领域都有广泛的应用，如物理学、生物学、计算机科学等。
元胞自动机的组成元胞自动机由以下三个主要部分组成：1.元胞（Cell）：元胞是组成元胞自动机的基本单元，可以看作是空间中的一个格点。
每个元胞可以有不同的状态或值。
2.邻居（Neighborhood）：邻居是指与一个元胞相邻的其他元胞。
邻居的定义可以根据具体的应用而有所不同，比如可以是一个元胞周围的八个相邻元胞。
3.规则（Rule）：规则定义了元胞自动机的演化方式。
它描述了元胞的当前状态和邻居的状态如何决定元胞的下一个状态。
元胞自动机的演化过程元胞自动机的演化是通过迭代进行的，每一次迭代被称为一个时间步（Time Step）。
在每个时间步中，元胞的状态根据规则进行更新。
常见的更新方式包括同步更新和异步更新。
在同步更新中，所有元胞同时根据规则更新状态。
在异步更新中，每个元胞根据规则独立地更新自己的状态。
这种更新方式可以模拟并行计算，因为每个元胞的状态更新是独立的。
元胞自动机通常具有边界条件，即定义了元胞空间的边界如何处理。
常见的边界条件包括周期性边界条件和固定边界条件。
周期性边界条件意味着元胞空间是一个闭合环，即边界元胞的邻居是空间的另一侧的元胞。
固定边界条件意味着边界元胞的邻居是固定的，比如边界元胞的邻居全部为0。
元胞自动机的演化可以产生复杂的行为。
简单的规则和局部的交互可以生成复杂的全局行为，这种现象称为“简单规则产生复杂行为”。
元胞自动机的应用元胞自动机在各种领域都有广泛的应用。
在物理学领域，元胞自动机可以模拟固体、液体和气体的行为。
它可以模拟相变、物质传输等现象，帮助我们理解自然界的规律。
在生物学领域，元胞自动机可以模拟细胞的行为。
它可以模拟生物体的生长、发展和扩散等过程。
元胞自动机的沙堆模型的Matlab模拟
智库时代 ·195·智库理论元胞自动机的沙堆模型的Matlab 模拟周啸峰（北京师范大学物理学系，北京 100875）摘要：元胞自动机是描述复杂性的比较有效的方法之一，也是复杂系统建模的一种重要方法。
要了解元胞自动机首先要了解它最简单的几个模型。
沙堆模型就是其中一个例子，本文通过Matlab 对这个模型进行模拟，来初步体会元胞自动机在物理系统和生命系统这样的交叉学科中的应用价值。
关键词：元胞自动机；沙堆模型；Matlab 模拟中图分类号：TU205文献标识码：A 文章编号：2096-4609（2019）41-0195-002 一、元胞自动机元胞自动机最初由Stanislaw M. Ulam等人提出用来模拟生命系统的所特有的自复制现象，是空间和时间都离散、物理参量只取有限数值集的物理系统的理想化模型。
目前主要用于快速计算、计算复杂性的替换形式、公式化模拟、物理现象模拟等。
目前用于生态学、生物学、社会学、物理学、数学、化学等很多方面。
二、沙堆模型沙堆模型是具有自组织临界现象的一个著名例子。
美国物理学家Per Bak 和KanChen 做了这样一个研究，他们让沙子一粒一粒落下，形成逐渐增高的一堆，并借助慢速录影和计算机模仿精确地计算在沙堆顶部每落一粒沙会连带多少沙粒移动。
在初始阶段，落下的沙粒对沙堆整体影响很小。
但当沙堆增高到一定程度之后，即使落下一粒沙也可能导致整个沙堆发生坍塌。
Bak 和Chen由此提出一种“自组织临界”的理论。
由自组织临界理论得知，当系统状态远离临界点时，系统中的一个点的状态改变仅仅是一个局部的改变，对整体影响有限。
然而，当系统状态接近临界点时，系统中一个点的状态改变可能将会波及整个系统。
对沙堆来说，未接近临界点时，向沙堆上倾倒沙子只会使沙堆的高度增加，而当这种状态逐渐趋近于一个临近点的时候，任何一粒新加入的沙子都可能引起沙堆的规模不等的崩塌。
三、沙堆模型的Matlab 模拟由以上的介绍，我们这里使用元胞自动机对沙堆模型进行模拟：假设沙粒大小均等，分布在正方形的网格空间内，用每个元胞个体代表每个沙粒，若使用Moore 型邻居：当元胞个体正下方有一个空位时，下一时刻元胞将填到其下方空位中，若其左下或右下方为空时，则选择一个空位进行填充，只有当其下方三个空间均被填充时，元胞状态保持不动（见图２）。
元胞自动机动态再结晶matlab
元胞自动机动态再结晶matlab什么是元胞自动机？元胞自动机（Cellular Automaton，简称CA）是一种由格点和每个格点上的离散状态组成的复杂系统，它是基于每个格点和其相邻格点之间的局部交互规则来进行演化的。
元胞自动机在模拟和研究自然世界中的各种现象上具有广泛的应用，尤其在物理学、生物学和社会科学等领域中。
什么是动态再结晶？动态再结晶（Dynamic Recrystallization，简称DRX）是材料科学中的重要现象，指的是在热加工过程中晶粒在形变下发生的再结晶过程。
DRX 在材料的性能改善、微观组织调控等方面具有重要意义，因此对其机制和影响因素的研究十分关键。
如何使用元胞自动机模拟动态再结晶？以MATLAB为例，我们可以通过以下步骤来使用元胞自动机来模拟动态再结晶：1. 确定模拟空间和初始条件：首先确定模拟空间的大小和初始晶粒的分布情况。
可以使用一个二维数组来表示模拟空间，其中的每个元素对应一个晶粒，不同的数字可以代表不同的晶粒。
2. 定义邻近格点：根据元胞自动机的规则，我们需要定义每个格点周围的邻近格点。
一般情况下，邻近格点包括当前格点的周围的8个格点。
3. 定义状态转移规则：在动态再结晶的模拟中，晶粒的状态转移规则是关键。
一般来说，晶粒可以处于活动状态（即正在发生再结晶）和非活动状态（即未发生再结晶）。
根据晶粒的状态和邻近格点的状态，我们可以定义晶粒状态的转移规则。
4. 进行状态转移：根据定义的状态转移规则，开始进行状态转移。
遍历整个模拟空间的每个格点，根据其周围的格点状态来决定当前格点的状态。
不断迭代该过程，直到达到一定的模拟时间或者其他终止条件。
5. 分析和可视化：模拟结束后，可以对模拟结果进行分析和可视化。
比如可以统计晶粒的数量、平均晶粒尺寸和晶粒的分布情况等，以了解动态再结晶的演化过程。
需要注意的是，以上只是使用元胞自动机模拟动态再结晶的基本步骤，具体的模型设计和参数选择需要根据具体的研究目的和材料特性进行优化。
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元胞自动机 matlab
元胞自动机是一种计算模型，可以用于模拟和研究复杂系统的行为。
它是由一组相同的元胞组成的，每个元胞都有自己的状态和规则。
通过在每个时间步骤中更新元胞的状态，可以模拟出整个系统的演化过程。
在Matlab中，元胞自动机可以通过创建一个二维数组来实现。
数组的每个元素代表一个元胞，而数组的维度则表示整个系统的空间结构。
初始时，可以随机或根据特定的规则给每个元胞赋予一个初始状态。
然后，通过迭代更新每个元胞的状态，可以观察到整个系统的演化过程。
元胞自动机的一个经典例子是康威生命游戏（Conway's Game of Life）。
在这个游戏中，每个元胞的状态只有两种：存活或死亡。
根据一定的规则，每个元胞的下一个状态将取决于其周围的邻居元胞的状态。
通过设置不同的初始状态和规则，可以模拟出各种有趣的图案和现象，如稳定的结构、周期性的振荡和混沌的演化。
除了康威生命游戏，元胞自动机还可以应用于许多其他领域。
例如，在生物学中，可以使用元胞自动机模拟细胞生长、细菌传播和免疫系统的行为。
在社会科学中，可以使用元胞自动机模拟人群的行为和决策过程。
在物理学中，可以使用元胞自动机模拟粒子系统的动力学行为。
在编写Matlab程序时，可以使用循环结构来实现元胞自动机的迭代更新过程。
通过遍历数组中的每个元胞，并根据其周围的邻居元胞的状态来更新其自身的状态，可以实现整个系统的演化。
可以使用条件语句来定义元胞的更新规则，并根据需要进行调整和修改。
除了基本的元胞自动机模型，Matlab还提供了许多扩展和优化的工具和函数。
例如，可以使用内置的函数来计算元胞自动机系统的统计特性，如平均密度、熵和相变点。
还可以使用图形界面工具来可视化元胞自动机模拟的结果，并进行交互式的实时调整和观察。
元胞自动机是一种强大的计算模型，可以用于模拟和研究复杂系统的行为。
在Matlab中，可以使用二维数组和循环结构来实现元胞自动机的模拟和演化过程。
通过定义初始状态和规则，可以观察到各种有趣的现象和模式的产生。