元胞自动机调研报告
元胞自动机简介
元胞⾃动机简介摘要：1. 阐述了元胞⾃动机的发展历程、结构、特征及基本理论与⽅珐；2. 指出元胞⾃动机理论的优势与不⾜，1引⾔复杂科学1. 20世纪80年代，以美国圣塔菲(SantaFe)学派为⾸提出了复杂科学，⼀经提出，在世界范围内引起了⼴泛的关注。
⽬前，关于复杂性和复杂系统的科学研究占据着越来越重要的位置，以⾄于被有些科学家誉为“21世纪的科学”。
2. 1985年，耗散结构理论的创始⼈，诺贝尔化学奖获得者I.Prigogine提出了社会经济复杂系统中的⾃组织问题。
1988年，诺贝尔物理学奖获得者P.Anderson和诺贝尔经济学奖获得者K.J.Arow通过组织专题讨论会，提出了经济管理可以看作是⼀个演化着的复杂系统。
此后，随着研究的不断深⼊，复杂系统中所涉及的⾮线性、⾮平衡、突变、混沌、分形、⾃组织等理论在经济管理领域有了越来越⼴泛的应⽤。
元胞⾃动机1. 在复杂性和复杂系统的研究过程中，国内外学者提出了许多探索复杂性的⽅法及⼯具，其中，元胞⾃动机(cellularautomaton，CA)以其组成单元的简单规则性，单元之间作⽤的局部性和信息处理的⾼度并⾏性，并表现出复杂的全局性等特点⽽备受关注，成为探索复杂系统的⼀种有效⼯具。
2元胞⾃动机的基本理论及⽅法2.1元胞⾃动机的发展1. 20世纪50年代初，现代计算机的创始⼈冯·诺依曼(vonNeuman)为模拟⽣物发育中细胞的⾃我复制⽽提出了元胞⾃动机的雏形。
但在当时这项⼯作并未引起⼴泛的关注与重视。
2. 1970年，剑桥⼤学的J.H.Conway设计了⼀种计算机游戏———“⽣命的游戏”。
它是具有产⽣动态图案和动态结构能⼒的元胞⾃动机模型，吸引了众多科学家的兴趣，推动了元胞⾃动机研究的迅速发展。
3. 之后，S.Wolfram对初等元胞⾃动机的256种规则产⽣的所有模型进⾏了详细⽽深⼊的研究。
他还⽤熵来描述其演化⾏为，把元胞⾃动机分为：平稳型、周期型、混沌型、复杂型四类。
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。
元胞自动机模型在地学中的研究进展_薛小杰
IJJJ 年， 周成虎、 孙战利等出版的 《地理元胞自 动机研究》 一书 G 系统的研究了元胞自动机理论基础
和地理元胞自动机模型，并且提出了地理元胞自动 机模型框架!K#。 地学中元胞自动机模型是元胞自动机应用于地 学复杂现象的专题模型，实质是扩展的元胞自动机 模型， 是在元胞自动机的框架下， 集成地学多种理论 与方法， 包括主体模型、 模糊逻辑、 概率推理等， 模拟 和分析地学空间复杂系统，需要将元胞自动机构成 要素进行相应的扩展和地学化。
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为动态的模型，两者的结合有助于模拟和实现复杂 的时空动态行为和过程。 但是两者结合困难， 如何解 决这一难题是今后突破的重点。
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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。
交通流复杂动态特性的元胞自动机模型研究的开题报告
交通流复杂动态特性的元胞自动机模型研究的开题报告一、研究背景随着城市发展和车辆数量的不断增加，交通流量呈现出复杂非线性的动态特性。
传统的交通流理论更多地关注静态统计分析，而对于交通流的动态特性描述较为欠缺。
因此，基于元胞自动机的交通流模拟模型可为交通流复杂动态特性的研究提供新思路。
二、研究目的本课题旨在基于元胞自动机，探究城市交通流复杂动态特性的研究方法和理论体系，具体探究以下几个方面：1. 建立基于元胞自动机的交通流模型，模拟城市道路网络上的交通流动态特性；2. 分析交通流的非线性特征和时空动态变化规律；3. 探究车辆行驶行为对交通流复杂动态特性的影响；4. 提出优化城市交通流管理的策略。
三、研究内容及方法1. 元胞自动机基本概念和原理研究：了解元胞自动机模型的基本概念和原理，初步建立交通流模型。
2. 建立交通流模型：以城市道路网络为研究对象，结合元胞自动机理论，建立交通流模型，并对模型进行验证。
3. 分析交通流的动态特性：通过模拟实验，分析交通流的非线性特征和时空动态变化规律，探究其中的规律和机制。
4. 探究车辆行驶行为的影响：模拟车辆驾驶行为对交通流的影响，探究不同行驶方式对交通流的影响规律。
5. 提出优化城市交通流管理的策略：根据分析结果，提出优化城市交通流管理的策略，为城市交通管理实践和策略制定提供参考。
四、研究意义1. 增强对交通流复杂动态特性的理解：本研究可深入探究城市交通流的复杂动态特性，为交通管理和交通规划提供科学依据。
2. 推广基于元胞自动机的交通流模拟方法：该研究可推广元胞自动机分类模型的应用，丰富和完善相关研究方法和理论体系。
3. 为城市交通管理提供科学决策依据：该研究可为城市交通管理提供有力支撑，提高城市交通管理的效率和水平。
五、研究计划及进度安排1. 第一年：学习元胞自动机理论、交通流理论及相关知识；建立交通流模型，并对模型进行验证；总结分析静态交通流特性。
2. 第二年：利用交通流模型进行模拟实验，分析交通流非线性特征和时空动态变化规律；探究车辆行驶行为对交通流复杂动态特性的影响。
元胞自动机在生态学中的应用
N b ,t 1 xii , j j ,2 M . xii , j j ,2 i , j {1,0,1} i , j { 1,0,1} | i | | j | 1 | i | | j | 2 t 1源自p ）表示元胞 i 邻居中存在种群
j i j
n
的概率，n 表示邻居数量。在此模型中物种扩散半径与 n 有关，是局部的, 此时侵占源仅仅是 该空元胞邻居中的局域种群，即 S。扩散（侵占）半径 d=1 时，就是我们所说的 Moore 邻居 模式（n=(2d+1)2 -1=8). 从此模型中我们可以发现，元胞状态是连续的，且考虑了元胞的局 部作用(而非全局作用). 因此,CA 模型比集合种群模型更符合实际。 相应的离散状态模型：在离散 CA 模型中，每个元胞的状态只有存在(用‘0’表示)与不
90
100
颜色越白表示存在物种的概率越大 （2）在 Levins 模型拥挤效应下的 CA 模型 拥挤效应：当种群密度过高时个体内分泌腺功能絮乱造成的异常行为，从而使灭绝风 险增加。加拥挤效应参数 D 后的集合种群模型（惠苍 .2003. 《 Dynamical complexity and metapopulation persistence》 ） ，此模型在一定的参数下会产生混沌。
元胞自动机在生态中的应用
一.元胞自动机的简介
元胞自动机由 John von Neumann Stanislaw Ulam 在 1950s 提出的。元胞自动机可用 来研究很多一般现象。其中包括通信、信息传递、计算、构造 、生长 、复制 竞争与进化 等。同时。它为动力学系统理论中有关秩序 (Ordering)、紊动 (Turbulence) 、混沌 (Chaos)、 非对称(Symmetry-Breaking) 、分形(Fractality) 等系统整体行为与复杂现象的研究提供了一个 有效的模型工具。 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、化学、地 理、环境、军事学等。计算机科学-计算机图形学的研究、化学-分子运动、物理-气体扩散、 生命科学-细胞的增长、医学 -肿瘤的生长、历史 -国家的演化动态、交通-交通规则和军事科 学-军事作战模拟等。 元胞自动机(Cellular Automata，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。散布在规则网格 (Lattice Grid) 中的每一个元胞(Cell)[也有人叫斑块(Patch)]取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据 确定的(或随机的)局部规则作同步更新。大量的元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的 演化。 元胞自动机根据不同的分法有许多类型，主要有下面两种：1.按维数分类：一维、二维 和三维； 2. 按动态演化行为分类 :平稳型、周期型、混沌型以及复杂型。 3. 按动力学分类： （1）均匀状态(点态吸引子 );（2）简单的周期结构(周期性吸引子 );（3）混沌的非周期性 模式(混沌吸引子 );（4）第四类行为可以与生命系统等复杂系统中的自组织现象相比拟，但 在连续系统中没有相对应的模式 。这类元胞自动机最具研究价值。 元胞自动机的构成条件： 1. 元胞空间：离散的规则的网格以及边界条件； 2. 状态集：每个元胞都有一定的状态，且状态的数量是有限的； 3. 邻居作用：定义元胞与周围邻居的相互作用； 3. 演进规则：刻画元胞状态的演化动态。 演进规则是把元胞邻居状态映射到该该元胞状态的一种函数，表示如下:
元胞自动机在经济管理学中的应用研究
元胞自动机在经济管理学中的应用研究元胞自动机是一种基于离散时间和空间的动态系统模型，它可以模拟复杂的非线性系统，如经济系统。
在经济管理学中，元胞自动机可以用来研究市场竞争、消费者行为、企业决策等问题。
元胞自动机可以用来研究市场竞争。
在一个市场中，有多个企业竞争，它们的决策会影响市场的价格和供求关系。
通过建立一个元胞自动机模型，可以模拟不同企业的策略和市场的反应，从而预测市场的发展趋势。
例如，可以研究不同企业的定价策略对市场价格的影响，或者研究不同企业的广告投入对市场份额的影响。
元胞自动机可以用来研究消费者行为。
在一个市场中，消费者的需求是决定价格和供求关系的重要因素。
通过建立一个元胞自动机模型，可以模拟不同消费者的行为和市场的反应，从而预测市场的发展趋势。
例如，可以研究不同消费者的购买决策对市场价格和供求关系的影响，或者研究不同消费者的品牌偏好对市场份额的影响。
元胞自动机可以用来研究企业决策。
在一个市场中，企业的决策会影响市场的价格和供求关系。
通过建立一个元胞自动机模型，可以模拟不同企业的决策和市场的反应，从而预测市场的发展趋势。
例如，可以研究不同企业的投资决策对市场价格和供求关系的影响，或者研究不同企业的产品创新对市场份额的影响。
元胞自动机在经济管理学中有着广泛的应用前景。
通过建立一个元
胞自动机模型，可以模拟复杂的非线性系统，从而预测市场的发展趋势，为企业和政府决策提供科学依据。
基于元胞自动机的企业生产过程的研究
层 一员工执行系统的元胞 自动机模 型。通过对安全生产 的个 人 因素和 环境 因素在 不 同状 态下 的模拟 和分析 ， 为员工遵 守 认 规章规程 的程度是影响企业安全 生产 的关键 因素之 一； 并在 此基 础上 ， 建议企 业多关注 于如何保证政 策法规被 规 范执 行， 以
缩小 实际操作 与规则规程之 间的差距。这 为企 业安全生产的研究提供 了一种新的思路 。 关键词 元胞 自动机 安全生产 规章规程
ｓ（ ＋ ） ， ｓ… … …， …， … １ ｊ ） ｊｔ １ ＝ （ｊ ， ｓ ｊ ，＋ 。 ｓ
３期
罗丽珍 ， ： 等 基于元胞 自动机 的企业生产过程 的研究
７１ ０
是第 Ｊ 元胞 的状 态 是定 义 在元 胞 空 间 上 个 的演 化 规则 映射 规则 ， 上述 函数 表示 一个 元胞 在 ｔ ＋
＠ ２ １ ＳｉＴ ｃ ｎｒ． ０ ２ ｃ． ｅｈＥ ｇｇ
基 于 元 胞 自动 机 的企 业 生 产过 程 的研 究
罗 丽珍 吴瑞 明
（ 上海交通大学安泰经济与管理学 院， 上海 ２０ ５ ） ００ ２
摘
要 为减少和预防企业生产 中意外事 故的发生 ， 元胞 自动机理论应用于企业 生产 过程 的研 究， 将 建立 了某企 业生产 中基
图 １ 元胞 自动机 的组成
也 有广泛 的应 用 。元 胞 自动 机 模 型 通 过 简单 的微 观局部规 则揭示 了系 统 的宏 观 行 为 ， 因此 在 研 究 复
２１ ０ １年 １ ４ 日收 到 １月
图 １中 ， 二维 的元胞 自动 机邻居 ， 以最常见 的 为 例 ， Ｖ ｎ Ｎ ｕ ａｎ模 型 ， ｏｅ模 型 ， 展 的 有 ｏ ． ｅｍ ｎ Ｍｏｒ 扩 Ｍｏｒ模 型 。 ｏｅ 转化 规则 是 根 据 元 胞 当前 状 态 及 其 邻 居 状 况 确 定下 一时刻 该元 胞 状态 的动 力学 函数 ， 一 个 状 是 态 转移 函数 ：
元胞自动机在金属材料研究中的应用
元胞自动机在金属材料研究中的应用一、引言金属材料是人类社会发展过程中不可或缺的重要材料，其性质的研究对于工业生产和科学研究都具有重要意义。
元胞自动机（Cellular Automata，CA）作为一种离散化的模型方法，在金属材料研究中得到了广泛应用。
本文将从元胞自动机的基本原理、金属材料的特性及其模拟方法以及元胞自动机在金属材料研究中的应用三个方面进行详细阐述。
二、元胞自动机基本原理元胞自动机是一种简单的离散化模型，它由一个网格（或称为“世界”）和一组状态转移规则组成。
网格上每个小区域称为“元胞”，每个元胞处于若干个离散状态之一，而状态转移规则描述了每个元胞如何更新其状态。
在CA中，每个时间步长都会根据当前状态更新所有元胞的状态，这样就形成了一个连续不断地演化过程。
三、金属材料特性及其模拟方法金属材料具有诸多特性，例如晶体结构、微观组织、力学性质等。
这些特性可通过多种模拟方法进行研究，其中常用的方法有分子动力学（Molecular Dynamics，MD）、有限元法（Finite Element Method，FEM）和元胞自动机等。
四、元胞自动机在金属材料研究中的应用1. 晶体生长模拟晶体生长是金属材料中重要的加工过程之一。
利用CA可以模拟晶体生长的过程，以便更好地理解其机理。
例如，通过控制不同的状态转移规则和初始条件，可以研究不同晶体结构的形成过程。
2. 金属腐蚀预测金属腐蚀是金属材料在环境中遭受损害的重要原因之一。
利用CA可以模拟金属表面上化学反应和电化学反应的过程，以预测其腐蚀行为。
3. 金属焊接模拟焊接是金属加工中常见的连接技术之一。
利用CA可以模拟焊接时材料熔化、凝固和晶体生长等复杂过程，以研究焊缝质量及其影响因素。
4. 金属变形分析金属材料在受力作用下会发生变形，这对于材料的力学性质研究具有重要意义。
利用CA可以模拟金属变形过程，以研究不同应变速率、应变路径和晶体方向等因素对材料力学性质的影响。
元胞自动机理论及应用研究
元胞自动机理论及应用研究元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种非线性动力学系统，具有自组织性、复杂性、确定性和非周期性等特点，是一种理论模型和计算工具。
元胞自动机在计算机科学、复杂系统、物理学、生物学、社会科学等领域有广泛的应用。
本文主要介绍元胞自动机的理论和应用研究。
一、元胞自动机理论1. 基本概念元胞自动机由四个基本概念组成：元胞、状态、邻居关系和规则。
元胞是指空间中的基本单元。
例如，平面上的元胞可以是正方形、三角形或六边形等。
状态是指元胞的属性或状态。
例如，元胞可以是黑色或白色、数字或字符等。
邻居关系是指元胞之间的关系。
例如，元胞可以是相邻的八个元胞或十二个元胞等。
规则是指元胞状态的演化规律。
例如，元胞的下一个状态是由周围邻居状态决定的。
2. 基本性质元胞自动机具有自组织性、复杂性、确定性和非周期性等基本性质。
自组织性是指元胞之间的相互作用会产生自组织现象。
例如，一个简单的生命游戏可以产生复杂的图案。
复杂性是指元胞自动机具有大系统行为和小元胞作用的双重特点。
确定性是指元胞的下一个状态是唯一的，由周围邻居状态决定。
非周期性是指元胞自动机的状态不会出现重复的周期现象。
3. 分类和性质元胞自动机可以分为元胞空间和时间离散的离散元胞自动机和元胞空间和时间连续的连续元胞自动机。
离散元胞自动机是指元胞的状态只能取离散值，例如0或1。
连续元胞自动机是指元胞的状态可以取连续值，例如实数值或向量值。
离散元胞自动机可以模拟离散或离散化的现象，例如生命游戏、布朗运动、数字媒体处理等。
连续元胞自动机可以模拟连续或微观现象，例如物理学、流体力学、化学反应等。
二、元胞自动机应用1. 生命游戏生命游戏是一个简单的元胞自动机模型，由英国数学家康威于1970年提出。
生命游戏的元胞是一个二维的正方形，状态是细胞生死状态。
一个细胞可以有两个状态：存活或死亡。
规则是由细胞的状态和邻居的状态决定。
生命游戏的规则是简单的，细胞的下一个状态由周围邻居状态决定。
元胞自动机在城市物流网络优化中的应用研究
元胞自动机在城市物流网络优化中的应用研究随着城市化进程不断加速，城市物流成为一个越来越重要的话题。
城市物流网络的建设和优化，对于城市的发展和经济的增长有着至关重要的作用。
元胞自动机作为一种新兴的数据模拟方法，可以在城市物流网络的规划、建设和运营等方面发挥重要作用。
本文就元胞自动机在城市物流网络优化中的应用展开讨论。
一、元胞自动机简介元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种最早的离散动态系统，由美国数学家冯·诺伊曼于二战期间提出。
元胞自动机通常被定义为一个离散的空间，在其中每一个单元（cell）可以处于有限个状态之一。
临近的单元之间相互交互，根据交互的规则来进行状态的变化，从而实现整个动态系统的演化。
元胞自动机应用非常广泛，包括：生命游戏（Life）、红绿灯交通模拟等。
在城市物流网络优化中，元胞自动机被应用于交通流量分布和道路网络规划等方面。
二、元胞自动机在城市物流网络优化中的应用1、交通流量分布模拟城市交通流量分布的影响因素非常多，例如城市规模、道路布局、人口分布等等。
元胞自动机提供了一种新的建模方法，可以在模拟城市交通流量分布时发挥重要作用。
如利用元胞自动机模拟城市交通流量分布，可以简化城市交通流量分布的模型，提高计算效率。
同时，元胞自动机可以考虑到不同道路网络的连接情况，而不是简单的单个道路计算，更加符合实际情况。
2、道路网络规划模拟元胞自动机可以用于模拟城市道路网络规划和设计。
城市的道路网络设计需要考虑众多的因素，例如道路的宽度、长度、道路的交通容量等等。
这些因素的组合会影响城市的道路开发和交通效率。
在元胞自动机中，可以用格子模拟道路的不同属性，例如长度、宽度、交通容量等等。
同时，可以通过规则处理道路的连通与否，从而得到复杂的网络结构。
从而通过元胞自动机模拟得到城市有不同道路属性的多种道路网络布局方案，为城市道路规划提供有力支撑和反馈。
三、元胞自动机在城市物流网络优化中的意义1、提高计算效率传统的城市物流网络优化方法，往往需要大量人力和耗时。
元胞自动机
元胞自动机(Cellular Automata)，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。
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。
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。
故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。
除此之外，在1990年， Howard A.Gutowitz提出了基于元胞自动机行为的马尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系(Gutowitz, H.A. ,1990)。
下面就上述的前两种分类作进一步的介绍。
同时就几种特殊类型的元胞自动机进行介绍和探讨S. Wolfrarm在详细分忻研究了一维元胞自动机的演化行为，并在大量的计算机实验的基础上，将所有元胞自动机的动力学行为归纳为四大类 (Wolfram. S.，1986):(1)平稳型:自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间平稳的构形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。
不随时间变化而变化。
(2)周期型:经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构(Stable Paterns)或周期结构(Perlodical Patterns)。
元胞自动机原理及其在密码学的应用研究的开题报告
元胞自动机原理及其在密码学的应用研究的开题报告1. 研究背景密码学是一门应用广泛的学科，它研究如何保护信息的安全性和隐私性。
当今社会信息交流非常普及，网上交易、电子邮件、社交媒体等成为人们生活中最常用的通信工具。
不幸的是，这些通信在传输过程中可能会受到攻击者的攻击。
因此，保护信息安全和隐私成为信息交流过程中至关重要的问题。
元胞自动机是一种基于离散时间和空间的数学模型，它通过规则和初始状态来模拟系统的动态变化。
元胞自动机是一种简单而强大的工具，它可以模拟各种自然现象和社会行为的演化。
在密码学中，元胞自动机也被用于生成随机数和加密。
2. 研究目的和意义本研究旨在探索元胞自动机在密码学中的应用，具体研究内容包括以下几点：(1) 研究元胞自动机的基本原理和特点；(2) 分析元胞自动机在随机数生成中的应用，并设计并实现元胞自动机生成随机数的算法；(3) 探索元胞自动机在密码学中的应用，并研究其加密效果和安全性；(4) 提出一种基于元胞自动机的新型密码学算法，并比较其与传统密码算法的性能和安全性。
通过本研究，可以促进元胞自动机在密码学中的应用和发展，提高密码学算法的效率和安全性。
3. 研究内容和方法3.1 研究内容(1) 元胞自动机的基本原理和特点对元胞自动机的基本原理和特点进行研究，包括如何描述元胞状态、元胞规则以及元胞自动机的分类等。
(2) 元胞自动机在随机数生成中的应用基于元胞自动机的随机数生成算法，包括如何确定元胞状态和元胞规则，并对算法进行性能测试和安全性分析。
(3) 元胞自动机在密码学中的应用探索元胞自动机在密码学中的应用，并比较其与传统密码算法的性能和安全性。
(4) 提出一种基于元胞自动机的新型密码学算法基于元胞自动机设计一种新的密码学算法，包括如何确定元胞状态和元胞规则，并比较其与传统密码算法的性能和安全性。
3.2 研究方法本研究采用以下研究方法：(1) 文献综述法：对元胞自动机及其在密码学中的应用进行文献综述，掌握研究进展和基本理论。
元胞自动机在金融市场上的研究现状和趋向
元胞自动机在金融市场上的研究现状和趋向近几十年，元胞自动机（CA）作为一种强大的计算模型，被用来研究许多复杂的系统，特别是在金融领域。
元胞自动机被用作金融市场的模拟器，可以模拟影响金融市场的各种因素，使金融市场经纪人可以更好地理解金融市场，并做出相应的决策。
本文重点综述元胞自动机在金融市场上的研究现状和发展趋势。
一、元胞自动机在金融市场上的研究现状1.1融市场仿真元胞自动机通常用于模拟金融市场，以解决金融市场领域中的复杂性问题。
例如，Hommes等人（1998）使用元胞自动机模拟股票价格波动，探讨调节主体之间反复出现的相互竞争和协调作用如何影响市场价格。
Hommes等人（2006）开发了一种基于元胞自动机的仿真模型，它可以解释不同的金融危机，这些危机可能是由市场参与者的行为引起的恐慌和非理性的投资状况造成的。
1.2场结构元胞自动机不仅可以用来模拟金融市场，还可以用来研究影响金融市场的市场结构。
例如，Kagel等人（2001）使用元胞自动机模型对美国政府债券市场进行了模拟。
他们发现，市场结构可以影响市场价格，从而引发金融危机，因此政府应该正确控制市场结构，以最大限度地稳定金融市场。
1.3略分析和风险评估元胞自动机还可以用来研究定义特定策略的投资者和风险评估，从而为金融机构提供更准确的投资决策。
例如，马尔萨斯等人（2006）使用元胞自动机模型研究了股市投资策略，他们模拟了投资者进行定向投资的可能状况，分析了投资风险和收益，并提出了有效的投资策略。
二、元胞自动机在金融市场上的发展趋势在未来，元胞自动机将在金融领域发挥着越来越重要的作用。
与传统的金融模型相比，元胞自动机能够更方便地表达金融市场中的复杂性，并为金融决策提供准确的信息支持。
2.1模型组合在未来，金融机构可以通过将反应不同金融环境的多种数学模型（包括元胞自动机模型）进行组合，形成复合金融模型，以提供更有效的金融决策支持。
2.2智能体模型在未来，金融市场仿真模型可以包括更复杂的智胞体模型，使参与市场的主体可以根据自己的偏好和计算能力进行交互，从而分析不同行为者之间的博弈结果。
元胞自动机在人工智能中的应用研究
元胞自动机在人工智能中的应用研究第一章介绍元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是20世纪60年代提出的一种数学模型，它可被看作是由大量的离散单元组成的动态系统。
随着计算机技术的发展，元胞自动机得到了广泛的应用，特别是在人工智能领域中。
本文将重点介绍元胞自动机在人工智能中的应用研究。
第二章元胞自动机的定义元胞自动机由一个离散网格和一组计算规则组成，它分为离散时间和离散空间两个方面。
其中，每个网格单元代表一个元胞，每一个元胞都有其自己的状态，并且其状态随着时间和周围元胞的状态而改变。
元胞自动机最初是由美国物理学家冯·诺伊曼提出的，并且是为了研究细胞自复制而创建的。
第三章元胞自动机在人工智能中的应用1. 计算机模拟元胞自动机的一大应用是计算机模拟。
通过利用元胞自动机的计算规则和状态变化，可以对很多复杂问题进行计算机模拟。
例如，交通状况、城市规划、自然环境、生态系统等都可以通过元胞自动机进行计算机模拟。
2. 模式识别元胞自动机在模式识别中也有广泛的应用。
在图像处理中，元胞自动机可以用来寻找图像中的特定模式。
在语音识别中，元胞自动机可以用来分析声音波形，并将其转换为语音。
通过元胞自动机进行模式识别，可以大大提高数据分析的准确性和效率，使得人工智能应用更加智能化和高效化。
3. 人工智能交互在人工智能交互中，元胞自动机也有很大的应用空间。
通过不断与人类进行交互，元胞自动机可以逐渐学习和改进自己的算法和规则。
在人工智能交互中，元胞自动机可以与人类进行自然的语音、姿势以及面部表情等交互，从而实现更加智能化的交互体验。
4. 智能机器人元胞自动机也可以应用于智能机器人的控制中。
通过元胞自动机的模型，智能机器人可以学习到自己周围环境的变化，并根据自己的动作和决策来实现更加智能化的动作和行动。
在实际的应用中，元胞自动机可以帮助智能机器人实现类似于人类一样的决策和角色分配。
第四章总结元胞自动机在人工智能中的应用越来越广泛，其可以用于计算机模拟、模式识别、人工智能交互、智能机器人等多个领域。
自助设备调研报告
自助设备调研报告自助设备调研报告为了了解目前市场上的自助设备的情况，我进行了一次调研。
本次调研主要以自助取款机和自助服务台为主要研究对象，通过实地观察和访谈，对这些设备的功能、使用情况和用户反馈进行了全面的了解。
首先，我参观了多家银行和商场的自助设备。
这些自助取款机分布在商场、银行大厅、地铁站等公共场所，用途广泛。
我发现自助取款机的界面设计简洁明了，操作简单。
用户只需插入银行卡，输入密码，选择取款金额即可完成取款操作。
同时，取款机还提供了余额查询、账户转账等功能，方便用户进行更多的银行业务。
许多自助取款机还配备了人脸识别技术，增强了安全性。
其次，我访谈了一些使用过自助设备的用户。
大部分用户对自助取款机的使用体验非常满意。
他们认为自助取款机操作简单、速度快，方便了他们的取款需求。
而且，自助取款机通常24小时运营，用户可以随时随地进行取款操作，避免了等待时间。
此外，用户还对自助取款机的维护保养和安全性提出了一些建议，希望相关部门能够加强设备的维护和监管，保障用户的使用体验和资金安全。
最后，我还参观了几家商场的自助服务台。
这些自助服务台提供了自助购物、自助支付、自助查询等功能，旨在提高消费者的购物体验和便利性。
我发现自助服务台的界面设计简洁美观，操作流程清晰明了。
用户只需将商品放置于扫码区域，系统会自动识别并显示商品信息和价格，用户只需确认后即可完成支付。
同时，自助服务台还提供了券码兑换、积分查询等额外功能，满足了消费者的多样化需求。
综上所述，自助设备在方便用户的同时，也提高了工作效率和服务质量。
通过自助设备，用户可以快速自助完成取款、购物等操作，减少了人工排队等待的时间，提高了操作效率。
然而，一些用户也提出了一些维护和安全性的问题，需相关部门加强设备的维护和监管，保障用户的使用体验和资金安全。
元胞自动机在金融市场上的研究现状和趋向
元胞自动机在金融市场上的研究现状和趋向近几年，随着数字化时代的到来，金融行业也迎来了科技革命，结合多种技术，特别是元胞自动机（CA）技术，已成为金融市场的一个关键性支柱。
在这种情况下，元胞自动机在金融市场上的研究现状和趋向成为投资者和金融工作者所关注的焦点问题。
元胞自动机，是一种基于数字化技术的系统，可以以单元的形式，模拟复杂的生物、化学、物理等复杂系统，并以此来模拟金融市场的运作方式。
它可以将市场的变化情况，按照单元结构，映射成算法模型，通过对市场变化的模拟和可视化，以及多维度优化，帮助投资者系统地分析金融行业交易情况，能够及时发现市场变化的趋势，为投资者的操作提供决策模型。
元胞自动机技术已经在金融市场上得到了广泛的应用，从股票市场到风险投资、外汇市场到期货市场，都有着广泛的运用。
元胞自动机技术能够结合投资者的历史交易数据，建立多变量分析模型，帮助投资者识别投资机会，预测股票及期货市场的走势变化。
另外，元胞自动机技术还可以用于风险投资，通过模拟市场情况，以及不同风险文件的综合分析，能够更好地识别投资风险，帮助投资者做出更准确的投资决策。
在外汇市场方面，采用元胞自动机技术可以有效地识别市场变化，并通过价格变化的模拟，使投资者能够更准确地确定投资策略。
此外，元胞自动机技术还可以用于综合分析不同市场，比如可以比较期货市场和股票市场之间的差别，以及不同市场之间的相关性。
也可以根据历史数据，拟合未来趋势，帮助投资者作出更准确的投资决策。
总之，元胞自动机技术在金融市场的应用十分广泛，可以很好地发挥金融市场的管理作用，为投资者提供决策建议，帮助投资者实现财富的稳定增长，同时还可以帮助投资者识别投资风险，灵活应对市场变化，以及准确预测市场趋势，以期达到长期稳定的投资收益。
随着科技的发展，元胞自动机技术在金融市场的应用越来越广泛，未来还将有着更多的应用。
论文 元胞自动机的研究进展
元胞自动机的研究现状及进展摘要：元胞自动机是一种利用简单编码与仿细胞繁殖机制的非数值算法空间分析模式，可以说是一种动态模型，也可以说是一种算法。
它可以演示出许多纷繁复杂的行为。
元胞自动机近年来引起了研究者们的追捧，元胞自动机算法由于其优点已成为目前世界上备受关注的算法之一。
本文综述了元胞自动机的研究进展，相关研究理论方法及其在不同领域的广泛应用。
关键词：元胞自动机MATLAB实现相关理论方法元胞自动机的应用1.引言元胞自动机(cellular automaton)简称CA，也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子自动机或格子气自动机。
不同的领域翻译出来的名称都带有各自领域的特色。
元胞自动机可以说是由许许多多网格组成的，每一个网格中的一个单元就代表着一个元胞，而这些元胞遵循同样的转换规则，所有的元胞进行同步转换，同步更新。
大量元胞通过彼此之间的相互作用，形成动态系统，进行复杂的演化状态。
所以我们简单的说元胞自动机模型就是在一定的转换规则下的动态系统。
本文主要讲到元胞自动机的研究进展，相关研究理论方法及其的应用。
2.元胞自动机的研究及其组成元胞自动机的起源需要追溯到上世纪40年代，计算机之父-----约翰·冯·诺依曼（John Von Neumann）在设计可以自我进行复制的自动机时，他参照了生物体细胞的自我繁殖机制，提出来元胞自动机的概念及计算机模型。
20世纪70年代，Conway 的“生命”游戏引发了元胞自动机的研究热潮。
在此期间，人们发现了元胞自动机的自组织机制。
在众多研究者的努力下，到目前随着元胞自动机及其相关的研究不断深入，从简单到复杂，从一维元胞自动机到二维、三维元胞自动机，从计算机对一定规则的游戏的实现，到现实生活中实例的模拟，元胞自动机为实际问题的分析研究提供了很好的工具。
元胞自动机是由元胞，元胞空间，邻居及转换规则组成。
其中最基本的单位也就是元胞，元胞位于一维，二维及多维的网格点上，元胞所分布的网格点的集合就成为元胞空间。
城市元胞自动机研究进展
邻居形式。
（４）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决定。
２ 元胞自动机的扩展ＣＡ采用“自下而上”的工作模式，通过作为ＣＡ基本单元的一个个元胞根据自身状态及环境改变自身状态的行为共同作用的结果，使事物从整体上发生变化。
城市是个典型的复杂系统，具有开放性、动态性、自组织性等耗散结构特点。
越来越多的研究表明，作为一个典型的复杂系统，城市的动态发展是空间个体相互作用的结果，因此，从空间个体行为的微观角度入手，在较高的空间和时间分辨率下，“自下而上”地研究城市的发展变化是深入理解城市空间动态演变特征和规律的必然要求［２，３］。
然而，城市元胞自动机在现实中的应用仍存在种种的局限，如简单性与真实性的矛盾问题、转换规则问题等［２］。
以下本文主要从三个方面综述国内外学者为了突破城市元胞自动机在实际应用中的局限，扩展ｕｒｂａｎ－ＣＡ的定义和功能的情况。
２．１邻居定义的扩展邻居定义的扩展是ＣＡ简单性和真实性问题的一个侧面。
上文提及的“生命游戏”，由于其简单、确定的邻居关系，在数据处理上具有简单快捷的优势，但是，对于对现实世界进行模拟和预测的ｕｒｂａｎ－ＣＡ而言，需要考虑更多的是可靠性和真实性。
在面对简单性与真实性的矛盾问题时，城市元胞自动机研究进展杨陈照 福建师范大学地理科学学院１ 引言一个ＣＡ系统通常包括四个要素：元胞、元胞空间、邻居和转换规则。
用数学符号可以将一个标准细胞自动机表示为四元组［１］：Ａ＝（Ｌｄ， Ｓ， Ｎ， ｆ）这里Ａ表示一个元胞自动机系统；Ｌ表示元胞空间，ｄ是一个整数，表示元胞自动机内元胞空间的维数；Ｓ是元胞内有限的、离散的状态集合；Ｎ表示一个所有邻域内细胞的组合（包括中心细胞）。
Ｆ是基于邻近函数实现的转换规则，根据转换规则，一个细胞可以从一种状态转换为另一种状态。
经典的元胞自动机有初等元胞自动机、“生命游戏”、格子气自动机和“能自我复制的元胞自动机”等［２］。
下面介绍生命游戏的构成及规则：（１）元胞分布在规则划分的网格上；（２）元胞具有０，１两种状态，０代表“死”，１代表“生”；（３）元胞以相邻的８个元胞为邻居，即Ｍｏｏｒｅ研究者们转变了模拟思路，不再单纯把城市系统看成是自组织系统，而是把城市发展看作一个受到大尺度因素限制和修改的局部尺度上的自组织过程，在模拟时注重考虑宏观外部因素的影响［４］。
元胞自动机的研究及模型的建立的开题报告
元胞自动机的研究及模型的建立的开题报告一、选题背景在现代科技的发展中，元胞自动机（Cellular Automaton, CA）是一项十分重要的科学研究领域。
元胞自动机是指由格子上的“元胞”组成的自动机，每个元胞的状态随时间改变，由元胞的邻居决定。
元胞自动机领域的研究，不仅可以帮助我们更好地理解自然现象，例如混沌、生命遗传、流体力学等，而且也可以应用于社会现象、经济学、物理学等领域。
目前，元胞自动机最常见的应用之一是建立模型来预测自然灾害、交通流、环境污染等实际问题的发生和传播机理，并提出有效的解决方案。
此外，元胞自动机还可以被用于设计新型的计算机编程语言和计算方法，解决算法问题，提高计算效率。
二、选题意义元胞自动机的研究对于人类的科学发展以及生产生活具有重要的意义和价值。
1.深入研究和理解自然现象。
元胞自动机可以建立物理、生物、化学等领域的模型，可以帮助科学家们更好地理解自然现象的本质。
2.应用于实际问题的解决。
通过元胞自动机的研究，可以建立相应的模型预测自然灾害、交通流、环境污染等问题的发生和传播机理，并提出解决方案。
3.推动科技发展。
元胞自动机不仅可以用于实际问题的解决，而且也可以被用于设计新型的计算机编程语言和计算方法，解决算法问题，提高计算效率。
三、研究目标和计划本次研究旨在深入探讨元胞自动机的研究和应用，主要包括以下目标和计划：1.了解元胞自动机的研究背景和发展历程，掌握其基本概念、理论模型和计算方法。
2.探讨元胞自动机的应用领域，包括自然灾害预测、交通流、环境污染等，总结国内外研究现状，提出值得研究的问题。
3.基于元胞自动机理论，建立相应的模型，探索模型的特点和规律，并应用于实际问题的研究。
4.比较不同元胞自动机模型的优缺点，提出相应的改进方法，完善相应的计算方法。
5.总结研究成果，撰写论文并进行论文答辩。
四、研究方法和技术路线在研究元胞自动机理论的同时，需要运用计算机编程技术来建立模型和进行模拟，探索模型的特点、演化规律和应用场景。
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元胞自动机的分类
从另一角度，元胞自动机可视为动力系统，因而可将初试点、轨道、不动点、周期 轨和终极轨等一系列概念用到元胞自动机的研究中，上述分类，又可以分别描述为 （谭跃进，1996；谢惠民，1994；李才伟、1997）；
⑴均匀状态，即点态吸引子，或称不动点；
⑵简单的周期结构，即周期性吸引子，或称周期轨；
元胞自动机的实际程序运行
元胞自动机的实际程序运行
switch(cell[i][j].others) { case 2:break; case 3:cell[i][j].live=true;break; default:cell[i][j].live=false;break; } } Sleep(1000); //clrscr(); system("cls");//可以用这个清屏 } }
元胞自动机的实际程序运行
生命游戏的设计中,我们将平面划分成方格棋盘,每个方 格代表一个元胞,元胞状态为0 表示死亡,1 表示活着,邻 域半径为1 ,邻域类型为Moore 型,演化规则为: 若S (t) = 1
若S (t) = 0 ,
其中S (t) 表示t 时刻元胞的状态,而S′为8 个相邻元胞中 活着的元胞数。
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、化学、地理、环境、军事学等。
元胞自动机的意义
在社会学中： 元胞自动机用于研究经济危机的形成与爆发过程、个人行 为的社会性，流行现象，如服装流行色的形成等。在生物 学中，元胞自动机的设计思想本身就来源于生物学自繁殖 的思想，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（Victor.Jonathan.D.，1990）、艾滋病病 毒HIV的感染过程（Sieburg，H.B.. 1990）、自组织、自 繁殖等生命现象的研究以及最新流行的克隆 (Clone）技 术的研究等 (ErmentroutG。B。，1993）。
元胞自动机的说明与描述
元胞自动机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。
1970年生命游戏诞生。
20世纪80年代斯蒂芬·沃尔夫勒姆对元胞自动机进行简 化
元胞自动机的提出及发展历史
20世纪90年代，元胞自动机发展百花齐放，以美国圣 达菲为代表，提出了人工生命。 进入21世纪蒂芬·沃尔夫勒姆的A MEW KIND OF Science将元胞提升到更高一层。
元胞自动机的说明与描述
预备知识：名词解释
预备知识：名词解释
元胞边界：理论上的元胞空间通常是在各维上是无限的, 但却无法在计算机上实现,因此, 我们需要定义不同的边界 条件。有周期边界（在2维中主要指上下连接，左右连接 ）、固定边界、绝热边界、映射边界。
元胞邻居：在给出规则之前,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Von. Neumann 型、Moore 型及扩展 Moore 型。
⑶混沌的非周期性模式，即混沌吸引子； ⑷这第四类行为可以与生命系统等复杂系统中的自组织现象相比拟，但在连续系统 中没有相对应的模式。但从研究元胞自动机的角度讲，最具研究价值的具有第四类 行为的元胞自动机，因为这类元胞自动机被认为具有"突现计算"(Emergent Computation）功能，研究表明，可以用作广义计算机（Universal Computer） 以仿真任意复杂的计算过程。另外，此类元胞自动机在发展过程中还表现出很强的 不可逆（lrreversibility）特征，而且，这种元胞自动机在若干有限循环后，有可能 会 "死"掉，即所有元胞的状态变为零。
元胞自动机的实际程序运行
生命游戏
#include<iostream> using namespace std; struct Cell { bool live; int others; };
元胞自动机的实际程序运行
void main() { Cell cell[10][10];
while(1) { for(int i=0;i<10;i++) for(int j=0;j<10;j++) { cell[i][j].others=0; }
预备知识：名词解释
元胞状态：取值于一个有限的离散集。严格意义上,元 胞自动机的元胞只能有一个状态变量, 但在实际应用中, 往往将其进行了扩展。
元胞自动机的提出及发展历史
元胞自动机由冯诺依曼和数学家斯塔尼斯拉夫乌拉姆（ 氢弹之父）于1948年首先提出。 1964年埃德加·弗兰克·科德（关系数据库之父）对冯诺 依曼的元胞自动机进行简化。
元胞自动机调研报告
清华大学自动化系 自45班 林子坤
目录
预备知识：名词解释 元胞自动机的提出及发展历史 元胞自动机的说明与描述 元胞自动机的分类 元胞自动机的实际程序运行 元胞自动机的意义
预备知识：名词解释
元胞：又可称为基元, 是元胞自动机的最基本的组成部 分,每一个元胞都有记忆贮存状态的功能, 或者可以说元 胞就是一种状态.最简单的情况下, 元胞只有两种可能状 态; 较复杂情况下,元胞具有多种状态.系统中所有元胞的 状态都按照元胞自动机的动力规则不断更新。 元胞空间：是元胞所分布在的空间网格集合（它可以是 任意维数欧几里德空间的规则划分）。对于一维元胞自 动机,元胞空间的划分只有一种,而二维元胞自动机,二维 元胞空间通常可以按三角、正方形、六边形三种网格排 列。
元胞自动机的意义
元胞自动机可用来研究很多一般现象。其中包括通信、信息传递（ Communicahon）、计算（Compulation）、构造 (Construction）、生长 (Growth）、复制 (Reproduction）、竞 争（Competition）与进化（Evolutio，]）等（Smith A.,1969;Perrier，J.Y.,1996）。同时。它为动力学系统理论中有关 秩序 (Ordering）、紊动 (Turbulence）、混沌 (Chaos）、非对称 （Symmetry-Breaking）、分形（Fractality）等系统整体行为与 复杂现象的研究提供了一个有效的模型工具 (Vichhac。G，1984; Bennett，C,1985）。
元胞自动机的分类
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂 ，变种很多，行为复杂。故其分类难度也较大，自元胞 自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞 自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同 的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响 力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为 的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是 最简单和最常用的划分。除此之外，在1990年， Howard A.Gutowitz提出了基于元胞自动机行为的马 尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系（ Gutowitz,H. A.,1990）。
for(int i=0;i<10;i++) r(int j=0;j<10;j++) { if((i-1)>=0 && (j-1)>=0 && cell[i-1][j-1].live) cell[i][j].others++; if((i-1)>=0 && cell[i-1][j].live) cell[i][j].others++; if((i-1)>=0 && (j+1)<10 && cell[i-1][j+1].live) cell[i][j].others++; if((j-1)>=0 && cell[i][j-1].live) cell[i][j].others++; if((j+1)<10 && cell[i][j+1].live) cell[i][j].others++; if((i+1)<10 && (j-1)>=0 && cell[i+1][j-1].live) cell[i][j].others++; if((i+1)<10 && cell[i+1][j].live) cell[i][j].others++; if((i+1)<10 && (j+1)<10 && cell[i+1][j+1].live) cell[i][j].others++;
元胞自动机的实际程序运行
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"。