基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型
基于细胞自动机的智能交通仿真模拟研究
基于细胞自动机的智能交通仿真模拟研究人们生活中的交通是一个非常复杂的系统。
在城市中，各种车辆和行人交织在一起，交通急转直下，使交通拥堵和安全成为了城市交通最大的问题之一。
为了解决这个问题，科学家们开始使用细胞自动机模型对交通流进行仿真研究。
在这篇文章中，我将介绍细胞自动机模型的基本原理和应用，以及基于细胞自动机的智能交通仿真模拟的研究进展。
一、什么是细胞自动机模型细胞自动机（Cellular Automata，简称CA）是一个非常经典的计算模型，是由约翰·冯·诺伊曼和斯坦福·乌拉姆在1940年代末发明的。
CA模型是由一个”网格“（grid）和一些离散的位置坐标（cell）组成，并且在这个网格里规定了一个局部计算规则。
每个位置可以处于几种状态中的一种或多种状态之一，如黑色、白色、赤色、黄色等。
细胞的不同状态通过某个规则的处理可以得到以前和未来的状态，这一过程被称为细胞动态。
细胞自动机模型通过非线性和时空交互作用来模拟复杂现象，包括磨抗现象、动力学过程和数值计算等。
二、细胞自动机模型的应用在数学、物理、生物、地理等领域，细胞自动机模型都有广泛的应用。
在数学和物理领域，细胞自动机可以被用来研究脑部神经网络、地震和流体动力学等复杂现象。
在生物学领域，细胞自动机可以被用来模拟细胞的生命周期、细胞的演化过程以及表观遗传过程等。
在地理学领域，细胞自动机可以被用来模拟气候变化和环境演化进程等。
三、基于细胞自动机的智能交通仿真模拟基于细胞自动机的智能交通仿真模拟的目的是模拟交通流量，以便重新设计道路系统或提供新的规划建议。
通过模拟交通流量，我们可以更好地了解流量、速度和密度之间的关系，并且可以更好地了解交通系统的整体运作情况。
基于细胞自动机的交通仿真模拟，可以帮助交通管理部门更好地规划城市道路系统。
这些算法可以被用来确定不同道路间的连接和流量。
这些仿真模型可以帮助决策者更好地了解历史交通模式和未来流量变化的可能性，比如某个时间段内可能发生的拥堵、瓶颈、交通事故等。
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
基于元胞自动机的交通拥堵模拟分析
基于元胞自动机的交通拥堵模拟分析随着交通工具的普及和交通网络的扩建，交通拥堵问题愈发突出。
每天上下班的路上，总能看到一些场面混乱的交通状况：车辆排列成长龙，来不及反应的刹车声和车子间的碰撞声，拥挤的人群空气中弥漫的油烟味。
它让人心烦意乱，不仅是浪费时间，更是浪费资源，污染环境。
为了解决这个问题，我们可以针对城市进出口区，进行一些通行模拟，如道路的改建和限行等。
在实际的工程实践中，交通工程师们也借助了一些科学技术手段，如基于元胞自动机的交通拥堵模拟分析方法。
一、什么是元胞自动机元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）是一种模拟系统，是一种离散空间和时间的系统。
它把整个空间分成一些相同形状的格点，每个格点上可以有一个状态，且状态更新取决于周围格点的状态。
通俗地说，就是像下棋一样，下完一颗棋子，看看周围棋子的颜色和位置，判断这一步下后是否会产生连成一线的连续棋子，如果有，这个格子就变成这个颜色的棋子，否则就留着。
元胞自动机的最大好处是，模拟的过程非常透明，每一个阶段的运动规律都可以被捕捉和理解。
而交通领域的元胞自动机，就是针对车流量、速度、密度等参数进行模拟的。
二、交通元胞自动机原理在交通元胞自动机中，整个城市的道路网络被分成一个个方格，每个方格是红、黄、绿三种状态之一，分别代表车辆的停止、缓慢、和快速行驶。
因为车速的不同，车辆需要前方的空心格子数量不同，有些速度较快的车辆甚至需看到前方两个格子才能发生行驶。
而当相邻的车辆速度和位置变化在一定范围内，就可能产生碰撞，此时交通元胞会对周围元胞的状态进行调整，重新规划交通方向。
而每个格子的状态更新则需要使用具体的规则。
例如，极为简单的规则为：- 若该车道上前方空仓格数大于等于车速，则更新该车辆在车道上的位置；- 若该车道上前方空仓格数小于车速，则减小该车速、更新该车辆在车道上的位置；- 除以上情况外，该车速置为前方空仓格数。
在建立好交通元胞自动机之后，可以模拟大量的车辆在整个城市路网上的行驶情况，了解路网设计的合理性，发现瓶颈区域并进行保留或调整。
高速公路交通流状态的元胞自动机模型仿真与推演
第12期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.12June,2023作者简介:陈晓静(1983 ),女,江苏宿迁人,高级工程师,硕士;研究方向:交通信息工程㊂高速公路交通流状态的元胞自动机模型仿真与推演陈晓静(江苏长天智远交通科技有限公司,江苏南京210019)摘要:文章提出了一个新的元胞自动机模型即AD 模型㊂该模型最主要的改进在于车辆的减速方式更加合理㊂本研究使用SUMO 进行微观交通仿真㊂文章假设了3种可能的下游场景,包括车道封闭㊁限流瓶颈和限速瓶颈,并使用AD 模型㊁IDM 模型和SUMO 默认的Krauss 模型分别进行分析㊂结果表明在限速瓶颈场景下,使用AD 模型可以得到最好的仿真效果㊂这一成果对未来的高速公路交通流管控工作具有重要的参考价值㊂关键词:元胞自动机模型;高速公路交通流;微观仿真;SUMO 中图分类号:U4㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型具有进化规则灵活㊁计算效率高的优点,是研究复杂系统行为的一个重要理论框架,已被广泛应用于各个领域[1]㊂在交通领域中,很多学者通过建立交通模型去描述和解释非平衡相变[2]㊁自组织临界性㊁亚稳态区域和同步交通等非线性现象[3-4]㊂传统的交通研究方法无法准确解释上述各类非线性现象及其特性㊂相比之下,元胞自动机非常适合于描述非线性现象[5]㊂因此,近年来越来越多的学者开始使用元胞自动机模型进行交通流模拟,包括高速公路[6]和城市道路[7]等㊂本文提出了一种新的元胞自动机模型,在合理设置车辆减速方式和参数的基础上,实现了更好的模拟效果,能够用于微观仿真中的高速公路交通流运行态势分析和管控措施研究㊂1㊀元胞自动机模型规则㊀㊀自从1992年Nagel 和Schreckenberg 提出了著名的NS 模型[8]之后,这一领域的学者先后提出了很多元胞自动机模型,但它们都存在着各自的缺点㊂其中比较集中的一点是,对车辆减速过程的描述往往过于粗糙㊂例如:NS 模型中不论车辆大小如何,都可以在一个更新时间步(通常为1s)直接减速到0㊂这样虽然可以避免碰撞,但很容易产生过大的㊁异常的减速度㊂故本文提出了一种新的元胞自动机模型,即期望减速度(Anticipated Deceleration,AD)模型㊂具体规则为:(1)计算前车的虚拟速度:vᶄn -1=MIN{v m -1,MAX{0,V anti (AD ,gap n -1)-1},v n -1};(2)确定性的加速或减速运动:v n =MIN{v n +A n ,v m }㊀㊀㊀如果(1-r )v n +rB (v n ,AD )<gap n +vᶄn -1V anti (AD ,gap n +vᶄn -1)反之ìîíïïï(3)随机慢化:v n =MAX{v n -1,0},触发概率为p;(4)位置更新:x n (t +1)=x n (t )+v n (t );其中x n 表示第n 辆车的位置,v n 表示第n 辆车的速度,A n 表示第n 辆车的加速度,gap n 表示第n 辆车的间距,括号里的t 和t +1表示时刻,模拟时间间隔为1s㊂关于模型的具体含义,需要解释的是:(1)将格点设置为1格=1m,认为1辆车的长度为8格=8m,加速时的加速度则为1m /s 2㊂(2)因为现实中车辆的减速能力有限,所以本模型引入了AD 模型㊂在某一AD 值作用下,车辆不能在瞬间减速到0,如果速度为ν,在离散化的元胞自动机模型中假设m =int(v /|AD |),那么这辆车的刹车距离B 是ν和AD 的函数:B (v ,AD )=v +(v +AD )+(v +2AD )+...+(v +mAD )=(2v +mAD )(m +1)/2由于元胞自动机模型是离散模型,减速发生在运动之前,并且AD 不一定是整数,所以此处减速距离并不等于v 2/(2AD )㊂此时车辆的减速方式不再是直接减速至与车头间距相同(v n =gap n ),而是通过寻找能满足条件B (v ,AD )ɤgap 的最大速度值来实现,记为v n =V anti (AD ,gap n )㊂具体方法是逐个试验ν,ν-1, ,类似于穷举㊂和基于NS 规则的模型相比,在AD 模型中,当车辆接近前方的慢车时,它会采用更大的减速度刹车㊂这样就降低了在未来某时刻忽然采用过大减速度的可能性,同时这一机理也促进了同步流的稳定形成㊂另外,当密度不断增加时,车辆速度会下降,此时AD 模型的减速规则会越来越接近NS 模型㊂(3)为了体现后车对前车运动状态的即时反应,前车的虚拟速度效应也在AD 模型中有应用㊂和前人模型的区别是,将前人使用的vᶄn -1=MIN{v m -1,MAX{0,gap n -1-1},v n -1}改变为:vᶄn -1=MIN{v m -1,MAX{0,V anti (AD ,gap n -1)-1},v n -1}(4)此处考虑两种不同的驾驶策略,一种偏保守,另一种偏激进,且前者的比例为r ,后者的比例为1-r ㊂r =1则演化为保守模型,r =0演化为激进模型㊂此处r 的含义非常接近于一些跟驰模型中的侵略性参数㊂(5)关于参数取值,通常取随机慢化概率p =0.1,保守车辆比例r =0,Vm =32m /s (对应大约120km /h)㊂而AD 取值可以根据具体需要调整,本文统一取值为-4m /s 2㊂2㊀交通流数据特征㊀㊀本文的仿真研究区域是润扬大桥北侧㊁扬溧高速与沪陕高速交会处的路段㊂由南向北的车流从桩号为K3+315的地点A 开始运动,经过桩号为K0+795的地点B 之后,可以分别从地点C(桩号K0+350)和地点D(桩号K0+310)的立交驶出㊂这4个地点均安装有监像头㊂在2022年9月30日,即国庆放假前一天,这一路段在下午出现了较长时间的交通拥堵,并影响到了道路上游区域,因此本文选择这一场景进行微观交通仿真研究㊂具体的交通流量通过自行开发的视频检测程序提取,其基础框架为YOLO V5+Deepsort,可以确保较高的精度㊂其中,地点B 统计车辆驶离高速公路主线前的流量;地点C 统计车辆从汊河枢纽驶入高速前的流量;地点D 统计车辆从汊河枢纽驶入高速后的流量㊂4个地点的交通流量统计结果如图1所示,时间为下午4点40到晚上6点,包括以1min 为间隔和以10min 为间隔的结果,数值单位全部换算为辆/h /车道,均为2或3个车道的平均结果㊂由于摄像头转动,导致5点40以后K0+310处的数据难以采集㊂从图2可以看到,除K0+350之外,其余地点的流量变化幅度较大㊂K0+350的流量明显小于上游K0+795处,可推测这一带拥堵严重,从而积压了大量车辆㊂而K0+310的流量有所恢复,主要原因是有较多车辆通过D 点立交进入主线㊂图1㊀4个地点的流量统计结果3 微观交通仿真和评价3.1㊀仿真配置㊀㊀从监控视频和流量统计结果可以看到,在K0+ 350和K0+310下游一带,出现了严重的拥堵,本文用3种不同的手段对这一拥堵场景进行仿真,具体包括:(1)场景A:车道封闭㊂假设在K0+310下游(图2中的路段1)发生特殊事件(例如:交通事故),导致左车道临时关闭,具体影响长度为20m,并于20min 后恢复通行㊂(2)场景B:设置限流瓶颈㊂假设在K0+310下游有一个限流瓶颈,每一辆车在瓶颈处(图2中的路段1下游2km)都要停车10s,这一设置的原理类似于收费站㊂(3)场景C:设置限速瓶颈㊂假设在K0+310下游路段2的限速降为40km/h,从而造成拥堵效果㊂本文使用的微观仿真交通软件是SUMO㊂它是一种开源㊁微观㊁多模态的交通仿真软件[9],自带有很多跟驰模型和换道模型,并且可以利用TraCI接口,用Python和C++语言实现模型二次开发㊂在仿真区域内设置如下3种车辆行驶路径,并按照实际流量赋值:(1)驶离高速公路主线:A->B->C;(2)驶入高速公路主线:C->D;(3)完整通过仿真区域:A->B->C->D㊂仿真时间段为T=3100s,其中前100s没有任何车辆输入,用于清空道路㊂车辆从第101s开始进入道路,按照实地采集的10min统计数据输入车辆,具体结果如表1所示㊂表1㊀仿真流量配置实际时间仿真时间/s A->B->C->D A ->B->C(驶离高速)C->D (驶入高速)左中右左中右4:40PM101~7001571638761117170 4:50PM701~130020821010261117192 5:00PM1301~190017720910661117136 5:10PM1901~25001381627461117152 5:20PM2501~31001121047161117174㊀㊀本文共使用3种跟驰模型进行仿真㊂除前文所述的AD模型外,还使用了SUMO默认的Krauss模型[10]和交通流领域常用的IDM模型[11]进行对比㊂由于AD模型不是SUMO内置的模型,需要单独进行外部配置才能加载到SUMO的代码库中,具体步骤包括:编写名称标签㊁编写相关参数的声明㊁设置默认值㊁调整构造函数,然后使用Visual Studio进行自动编译㊂3.2㊀仿真结果评价㊀㊀分析场景A的仿真结果,如图2所示,包括K0+ 310处左右车道的平均流量和平均速度曲线㊂可以看到在车道封闭的20min内,车辆到达K0+310时减速非常明显,尤其是左车道㊂而在封闭解除后,两个车道的交通状态都会迅速恢复,流量和速度都和车道封闭时存在巨大的差异㊂相比之下,实际交通数据的流量波动较小(图中黑色曲线),前后不存在显著差异㊂总而言之,3种模型的仿真结果都和实际交通状态不太一致,意味着场景A的配置可能与现实交通不吻合㊂分析场景B的结果,如图3所示㊂可以看到此时3个模型的结果差异并不大,均在1000s左右开始形成严重的拥堵㊂和实际交通数据相比,模拟结果的波动始终更大,3个模型的流量均下降至很低,说明即便是短暂的停车,也会对整个系统产生很大的影响㊂这意味着场景B的配置也可能与现实交通不太吻合㊂分析场景C的结果㊂从图4可以清楚地看到,此时的仿真平均流量明显和实际交通数据更为接近,两个车道的吻合程度均超过了场景A和B㊂在定量层面,IDM模型的仿真结果波动性较强,而Krauss模型和AD模型的结果比较稳定,值得进一步研究和对比㊂为了定量评估各场景下模型的表现,参照公式(1)㊁(2)计算仿真结果稳定段数据值和实测数据值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)以及平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE):RMSE=1mðm i=1(h(x i)-y i)2(1) MAPE=1mðm i=1h(x i)-y i y i(2)图2㊀场景A的仿真结果对比㊀㊀其中,i为第i个数据;m为总数据量;h(x i)为数据i对应的仿真结果;y i为数据i对应的实际值㊂此时计算结果如表2所示,不同场景和模型的MAPE和RMSE 结果各不相同㊂为统一起见,此处主要使用MAPE结果进行仿真效果评价㊂就仿真场景而言,场景C的3种模型平均仿真结果相对最好,MAPE的平均值为25.9%㊂就跟驰模型而言,AD模型在3种场景里的仿真结果最好,MAPE的平均值为62.8%㊂而场景C+AD 模型具有最好的仿真结果,MAPE的平均值仅有16.0%㊂这说明本场景最佳的仿真方案是假设路段1限速40km/h,并使用AD模型㊂这体现出元胞自动机模型在高速公路交通流仿真中具备了一定的优势㊂图3㊀场景B的仿真结果对比图4㊀场景C的仿真结果对比表2㊀不同模型下各场景误差计算场景模型车道时间范围/s MAPE RMSE场景A KraussADIDM左车道1050~2220130.3%328.1右车道1080~222044.7%646.1左车道1050~2220118.9%322.0右车道1080~222040.7%542.1左车道1200~242027.7%316.0右车道1200~242044.3%217.3场景B KraussADIDM左车道1080~3000191.2%440.7右车道1050~300033.1%208.7左车道1080~300099.1%475.1右车道1050~300086.2%427.4左车道1180~320028.6%187.0右车道1180~3200204.2%473.2场景C KraussADIDM左车道780~300022.2%189.3右车道780~300012.3%112.3左车道780~300018.3%151.6右车道780~300013.6%126.2左车道880~310061.2%946.5右车道880~310027.9%338.44 结语㊀㊀本文提出了一个新的元胞自动机模型,即AD模型㊂和前人模型相比,最主要的改进在于车辆的减速方式更加合理㊂接着简要分析了润扬大桥北侧路段在拥堵时段的交通流特征,在采集监控摄像头视频数据的基础上,使用SUMO进行了微观交通仿真,并使用AD模型㊁IDM模型和SUMO默认的Krauss模型在车道封闭㊁限流瓶颈和限速瓶颈3个场景下分别进行分析㊂结果表明在限速瓶颈场景下,使用AD模型可以得到最好的仿真效果㊂这一成果对未来的高速公路交通流管控工作具有重要的参考价值㊂参考文献[1]黎夏,叶嘉安.基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统[J].地理研究,2005(1): 19-27.[2]KERNER B S,REHBORN H.Experimental properties of phase transitions in traffic flow[J]. 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Nanjing210019 ChinaAbstract This paper proposes a new cellular automaton model namely AD model.The main improvement of the model is that the vehicle deceleration mode is more reasonable.The microscopic traffic simulation was performed using SUMO.Three possible downstream scenarios were assumed including lane closure flow-limiting bottleneck and rate -limiting bottlenecks and analyzed separately using the AD model the IDM model and the default Krauss model of SUMO.The results show that the best simulation results can be obtained using the AD model in the rate-limiting bottleneck scenario.This achievement has an important reference value for the future expressway traffic flow control work.Key words cell automaton model highway traffic flow micro-simulation SUMO。
基于元胞自动机的交通仿真模型研究
基于元胞自动机的交通仿真模型研究随着城市化和汽车使用量的增加，交通对城市生活和经济发展的影响越来越大。
因此，研究交通流量和交通事故等问题成为了一个重要的话题。
交通仿真模型是研究车流量和交通流动的一种方法。
同时，基于元胞自动机的交通仿真模型成为了一种有效的研究方法。
元胞自动机是一种离散化的动态系统，其由格子或单元（具有一定的状态和接收特定形式的输入）以及它们周围邻居组成。
在这个系统中，每个单元都可以根据其周围的环境和一些规则，自动更新其状态。
基于元胞自动机的交通仿真模型中，道路和车辆被建模成元胞，交通规则被翻译成元胞自动机的规则。
在基于元胞自动机的交通仿真模型中，道路被建模为网格，每个单元格代表着一段特定长度的道路段，而车辆代表一些元胞自动机中的粒子。
车辆会尝试从道路上通过它们的方向和速度，他们可以在其前面的单元格上进行移动。
仿真将会在地图上每秒进行一次更新，根据设定的规则来计算车辆的移动。
现在的交通仿真模型往往是基于离散时间 - 离散事件（DE）方程的构造。
通常，道路上的车辆并非均匀分布。
我们可以通过在交通仿真模型中构建正确的模拟方法来模拟不同的情况，例如，微观交通模型和宏观交通模型。
在微观交通模型中，我们可以通过模拟每个车辆的行为，满足全局交通流动的条件。
例如，模拟车辆的驾驶决策，以及车辆的速度和方向等变量，都可以有效的刻画道路流量和交通状态。
在宏观交通模型中，将道路看做是密度流的场，因此速度是道路密度和平均车速的函数。
通常情况下，这种模型侧重于给出车流量和道路容量的关系，可以用来评估部分路段的通行能力。
然而，在实际应用中，交通仿真模型的鲁棒性和准确性是关键因素。
目前，仿真模型常常存在一些性能问题和精度问题，尤其是对于高密度交通环境，模型的表现往往是不稳定和低效的。
这时候，我们可以使用一些高级的模拟技术，例如将元胞自动机与其他方法相结合，来提高仿真效果和准确性。
在实践中，基于元胞自动机的交通仿真模型已被广泛应用于交通监管、交通流量管理和交通规划等应用场景。
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++)。
基于元胞自动机模型的交通规则仿真研究
基于元胞自动机模型的交通规则仿真研究【摘要】本文围绕多车道交通规则及其通行性能问题，利用元胞自动机理论，建立了多车道交通流元胞自动机模型，在计算机上进行了模拟仿真，从空间、时间和状态等特征上模拟了各车辆的行驶情况，获得了不同超车规则、最高限速和最低限速对应的交通流各种特性，包括车辆平均速度、道路交通流量、车辆换道超车频率、道路占用率、道路利用率等指标，评价了不同交通规则的实际效果，为优化交通规则，改善道路通行能力，提高道路资源利用效率提供了可行方法。
【关键词】多车道元胞自动机模型;交通规则;交通流;通行性能;计算机仿真Abstract：This paper propose the multi-lane traffic flow cellular automaton model to analysis performance of different traffic rules，which models the traffic system by nonlinear dynamical system with discrete space，time and states.our algorithm outputs macro indicators of traffic flow under different rules，including average speed，traffic flow，lane changing frequency，road occupancy rate，road utilization，etc.We evaluated the actual effect of three traffic rules，and found the feasible method to optimize traffic rules，to improve road capacity，efficiency as well as utilization of the whole traffic system.Key words：multi-lane cellular automation;traffic rules;traffic flow;traffic capacity;computer simulation1.引言如何解决交通堵塞、交通安全及相应的环境污染问题成为近一个世纪以来各国政府和公众关注的焦点，科学家希望通过交通流仿真技术，分析研究实际交通环境下车辆行为，揭示车辆运动规律，预测未来道路网流量，制定科学的交通规划和交通规则，促进交通问题的解决。
4_基于元胞自动机的模拟模型
交通模拟模型 二、二维交通模拟模型 一维向二维推广？
参考文献：O. Biham, A. A. Middleton, and D. Levine. Self organization and a dynamical transition in traffic flow models. Phys. Rev. A, 46:R6124, 1992.
基于元胞自动机的传染病模型 三、基于CA的传染病模型
1、模型 传染规则
基于元胞自动机的传染病模型 三、基于CA的传染病模型
2、结果
基于元胞自动机的传染病模型 三、基于CA的传染病模型
参考文献：E. Ahmed, H.N. Agiza, On modeling epidemics Including latency, incubation and variable susceptibility. Physica A 253, 347 (1998)
相关阅读 四、相关阅读
R. Pastor-Satorras and A. Vespignani, Epidemic Spreading in Scale-Free Networks.Phys. Rev. E 65, 036104，2002. Epstein, Joshua M. and Robert Axtell. 1996. Growing Artificial Societies: Social Science fiom the Bottom Up. Cambridge, MA: MIT Press. Gershenson, C. and Rosenblueth, D. A. (2009). Modeling self-organizing traffic lights with elementary cellular automata. Submitted. URL /abs/0907.1925. R.M. D’Souza, BML revisited: Statistical physics, computer simulation and probability, Complexity 12 (2) (2006), pp. 30–39.
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。
交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究共3篇
交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究共3篇交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究1交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究在现代社会中，交通拥堵已经成为一个不可避免的问题。
如何有效地疏导交通，提高交通运输的效率，成为城市交通管理的重点和难点。
为此，交通流理论成为了交通工程的重要分支之一。
交通流元胞自动机模型作为一种新兴的交通流理论，具有诸多优点，成为了交通流领域的热点研究方向之一。
交通流元胞自动机模型，是一种基于微观模拟的交通模型，其模型中的元胞代表了交通流中的一个个车辆，整个模型通过车辆之间的相互作用来模拟交通流的变化。
相比于传统的交通流模型，交通流元胞自动机模型在处理复杂交通流系统时具有更好的适用性和可行性，能够对不同的道路类型和流量进行模拟，并且可以更好地对车辆之间的交互作用进行建模。
在交通流元胞自动机模型中，时间被分割成以车辆进入元胞和离开元胞为界的时间步。
每个时间步内，车辆按照一定规则从一个元胞到达下一个元胞，当某个元胞内有多个车辆时，这些车辆会相互影响进而影响整个交通流的运动状态。
因此，车辆之间的相互作用与道路环境是交通流元胞自动机模型的重要组成部分。
在交通流元胞自动机模型中，道路环境被抽象为由多个元胞组成的网络，道路元胞随着时间步的推进而发生变化，包括车辆的进出、车速和位置的变化等。
其中，与道路元胞直接相连通的车辆称为邻近车辆。
每辆车的移动和转向都由一些规则组成，并受到邻近车辆的影响。
基本的规则包括：前车检测，保持车距，车速控制，转向行为等。
在安全和道路流畅度等考虑的基础上，车辆会根据当前的道路环境做出不同的反应。
这些规则的具体实现，在不同的交通流模型中可能有所不同。
交通流元胞自动机模型的研究，主要分为两个方向：一是模型的解析分析，另一个是模型的模拟研究。
模型的解析分析旨在从理论的角度对交通流元胞自动机模型进行分析，推导出模型的一些性质和规律。
例如，根据车辆数量和速度的变化，探究交通流的稳定性和拥挤程度，从而为交通工程和规划提供科学的依据。
基于元胞自动机的快速路交织区交通流仿真建模
ｌ ｅａｄａ ｓｉａ ｔｏｄｗ ｓ ｄ ｒｕｈｍ ｄｌ ｇ ａｅ ｎＣ ｌ ｌ ｕ ｍａ Ｃ ）Ｎ ｏｅ，ａ ｄｗ ｓｃｒｅ ｕ ｂ ａ ｎ ｎａｓ ｔ ａ ａ ｅｔ ｏｇ ｏｅｉ ，ｂｓｄｏ ｅ ｕａ Ａ ｔ ｔ ｎ ｓｎ ｒ ｍａ ｈ ｎ ｌｒ ｏ ａ（ Ａ Ｓｍ ｄｌ ｎ ａ ａｒ ｄｏｔ ｙ ｉ
Ｘ Ｏ Ｇ Ｓ ｅｇｈ ｉ Ｉ ｉ —ｉ Ｈ ａｊ Ｉ Ｎ ｈ ｎ －ｕ，Ｌ ｎ ｙ，Ｓ Ｉ Ｘ ｇ Ｈｕ － ｉ
（ ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅ ｃｍ ｎ ａｉ ｎｉｅｒ ｇ ｉｎ ｓ ｎｖｍ ｙ ｈｎａｇＪａ ｇｕ２２ １，Ｃ ｉ ） Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｄＴｌ ｏ ｍｕｉ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉ ，Ｊａ ｇｕＵ ｉ ￣ ，Ｚ ｅｊ ｎ ｉｎ ｓ １０ ３ ｈｎ ｒ ｅ ａ ｅ ｃ ｏ ｎ ｅ ｉ ａ
ｔｅｔ ｆｃｂ ｔ ｅ ｅ ｋ ｈ ｒ ｆ ｏｔ ｎ ｃ ．Ｔ ｅ ｍｉｒ ｉ ｌｔ ｎ ａ ｏ ｔ ｘ ｒ ｓ ｗ ｙ ｗｅ ｖ ｎ ｅ ｏ ｏ ｅ ｆａ ｆ ｍｐ ａ ｎ ｒ ｐ ｉ ｉ ｅ ａｉ ｌ ｈ ｃ ｏｓｍｕａ ｉ ｂ ｕ ｐ ｅ ｓ ａ ａ ｉ ｇ ａ ａｃ ｍｐ ｓ ｄ ｏ ｎ ｏ ｒ ｏ ｅ ｒ ａ ， ｎ ｏ ａ ，ａ ｍａｎ ｌ ｍ ｎ
基于元胞自动机的城市交通网络模拟模型
• 3.2 二维双向模型
3.2.1模型
在原二维的元胞自动机基础上，考虑双向行驶机 制，则每个格子有七中状态：空，右行，上行，左行， 下行，左右，上下。
运行规则类似于原二维模型。
• 3.2.2 结果
• 3.2.3 快照
• 3.3 二维双向多道模型
3.3.1模型
在二维双向模型的原胞自动机基础上，两列并排。 即考虑左左右右的情形。类似于前述模型可给出相应 的规则。
• 2.2.2 结果
快照
三 基本模型的改进
• 3.1 一维变速模型
3.1.1模型
在NS模型的基础上，考虑车可有 不同的速度，并制定相应的运行规则， 最大速度为Vmax为正整数，这样，每 个格子的状态为空，或具有一个小于 等于Vmax的非负整数的车。运行规则 考虑加速、减速、随机事件等因素。
• 3.1.2 结果
)
• 1.2 关于函数 f
采用周期边界，即为元胞自动机，由于只有0、1 两种状态，所以函数f共有256种状态。
256种状态
T
111 110 101 100 011 010 001 000
T+1 0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1
1
… …………………
1
1
1
1
1
1
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
基于元胞自动机的城市交通网络模拟模型
大连理工大学
张名举 刘勤一 孙宇哲 指导教师 贺明峰
元胞自动机交通流模型.
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）；
t 1 t t t S f ( S , S , S ) i i 1 i i 1
二、初等元胞自动机
Hale Waihona Puke 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:
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
111 110 101 100 011 010 001 000 1 0 1 1 1 0 0 0
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：v m i n ( v 1 , v ) n n m a x b）安全刹车过程： v m i n ( v , d 1 ) n n n
基于元胞自动机的交通模型综述
现 代 社 会 普 遍 面 临 严 重 的 交 通 问 题 .对 交 通 流 特 性 的理解是解决交通问题的前提和基础 3 传统的交通流模型 如流体力学模型 2气体动力学模型 2跟驰模型等在理论研 究 和实际应用中发挥了重要作用3然 而 由 于 交 通 流 在 时 间 2空间上具有高度的随机性 2动态性和 复 杂 性 .交 通 系
基于元胞自动机的交通模型综述 张
陕西 西安 ( " /西安交通大学 管理学院 . 摘
. ) 宣慧玉 " 发" .
陕西 西安 + " # # % & 0) /空军工程大学 工程学院 .
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要! 对 基 于 元 胞 自 动 机 的 交 通 模 型 进 行 综 述 .将 其 分 为 单 车 道 模 型 2多 车 道 模 型 和 城 市 交 通 模 型 三 类 3
p q q
D m / H j 93 IB / H j IU Q ’ Ef , , ,; 3 以概 H 93 I ;6% 1 H 93 I <3 . 2 8 M随机化减速@ , , / j 7 / j 率L F Q ’ Ef D m L; L :U ,; 3 H 93 I ;H I 9/ H 93 I r 车辆移动 @ , , , j j j 其中 .o 表示刹车灯开 H 2 I , 为 车 辆 ,前 方 空 当 .f ,; 3 关 为时距 是对前车刹车做出 H I .j ;o s .j ;6D 1 . 8 k , , l , / E / k
( " *确 定 性 > ;交通模型( X D T D C JH L H O T H 79 C 5 B B H 7> ;. X 9 > ;* 这类系统不含随机项. 其 初 态 给 定 后. 系统的演化是
基于元胞自动机的快速路交通流建模与仿真研究的开题报告
基于元胞自动机的快速路交通流建模与仿真研究的开题报告标题：基于元胞自动机的快速路交通流建模与仿真研究一、研究背景及意义随着城市化的快速发展和人口增长，城市道路交通流量持续增大，交通拥堵已成为城市交通的一大难题。
如何有效地缓解交通拥堵，提高道路交通效率，一直是交通领域研究的热点之一。
传统的道路交通流量模型限于交通流量的分析和预测，缺乏交通流的动态模拟，无法真实反映交通状况。
元胞自动机（Cellular Automaton，CA)是一种基于离散时间、空间数据的计算模型，具有并行处理能力和动态演化特征。
将元胞自动机应用于交通流模拟，可以实现交通流量的动态模拟和仿真，更加真实、准确地反映交通场景，有助于研究和优化城市交通。
本研究旨在基于元胞自动机模型，建立快速路交通流模型，通过仿真实验，分析交通流的特性和规律，为优化城市交通提供科学依据。
二、研究内容及方案（一）研究内容本研究主要包括以下三个方面：1. 基于元胞自动机建立快速路交通流模型：采集实测数据，确定模型参数，建立快速路交通流模型。
模型考虑车辆运动规则、交通信号灯系统和路段拓扑结构等因素，以车辆时间间隔、速度、密度等交通参数作为状态变量，建立交通流模型。
2. 交通流仿真实验：采用Matlab编程实现交通流仿真，通过模拟车流运动，分析不同车流密度、速度对交通拥堵的影响，验证模型的准确性。
3. 优化措施研究：根据实验结果，提出针对性的优化措施，如信号灯控制策略、拓宽路段、减少交通流等，对交通状况进行优化和改善。
（二）研究方案1. 数据采集与参数确定：在实际快速路上进行交通流实测，在采集数据的同时，记录交通信号灯系统和路段拓扑结构等因素，并进行数据处理和统计分析，确定模型参数。
2. 基于元胞自动机建立交通流模型：根据数据统计分析得出的模型参数，建立交通流元胞自动机模型。
在车辆产生、运动和消失过程中，考虑车辆之间的交互作用，以及车辆运动和道路环境的影响。
3. 交通流仿真实验：基于Matlab软件编程实现交通流仿真实验，分析不同车流密度下的交通状况，并与实际情况进行对比，验证模型的准确性和可靠性。
基于元胞自动机的事故交通流模型仿真
基于元胞自动机的事故交通流模型仿真刘霞;胡凯;龚鹏【摘要】针对发生事故的双车道模型,考虑行驶车辆是否在事故车道以及距离事故的远近,分析不同区域的换道特点,建立双车道元胞自动机模型.在开放边界条件下,改变进口车辆的驶入率和事故的持续时间,得到了车流量和平均车速的变化曲线,结果表明,在发生交通事故时应缩短事故处理时间,并将入口车辆进入率降至一定值.%A two-lane cellular automaton model was established under the traffic accident.Considering whether the vehicle is in the accident lane and the distance from the accident, different characteristics of lane change were analyzed.In the open boundary conditions, traffic flow, density and average speed were analyzed by changing the entry rate of the imported vehicles and duration of the accident.The results show that the accident processing time should be shortened and the entry rate of vehicle should be reduced to a certain value in the case of traffic accidents.【期刊名称】《解放军理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(018)003【总页数】4页(P285-288)【关键词】元胞自动机;交通流;交通事故;双车道【作者】刘霞;胡凯;龚鹏【作者单位】江汉大学物理与信息工程学院,湖北武汉 430056;江汉大学物理与信息工程学院,湖北武汉 430056;江汉大学物理与信息工程学院,湖北武汉430056【正文语种】中文【中图分类】TP391元胞自动机是一种时空离散的动力学模型，通过一定形式的规则网格将空间分割成许多元胞，这些元胞根据确定的局部规则作同步更新，从而构成整个动态系统的演化。
基于多智能体和元胞自动机的微观交通仿真系统建模
第 3期
J. University of Shanghai for Science and Technology
上海理工大学学报
Vol. 31
No. 3 2009
文章编号 : 1007- 6735(2009)03- 0242- 05
基于多智能体和元胞自动机的 微观交通仿真系统建模
魏 赟1 , 韩 印2 , 范炳全2 , 张右升3
200093; ( 1. 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院 , 上海 200093; 2. 上海理工大学 管理学院 , 上海 3. 中浙房地产开发有限公司 , 杭州 3110012)
摘要 : 按照面向对象的分析和设计原则 , 在需求分析的基础上 , 对城市交通微观仿真系统进行了模 块划分, 提出了基于多智能体的微观交通仿真模型. 探讨了面向 Agent 的微观交通仿真系统建模 过程 , 从交通流生成模型 、 元胞自动机模型等入手 , 给出了系统中各 A gent 的设计方案和仿真系统 架构及仿真流程 . 关键词: 微观交通仿真 ; 多智能体; 元胞自动机; 建模 中图分类号 : U 491 文献标志码 : A
243
1 面向对象的交通仿真
1. 1 Agent 在交通仿真中的应用 Agent 可以看作驻留和流动在环境中的一个实 体, 可以在特定环境下感知环境, 解释 感知! 到的反 映环境及其自身和其他实体状态 . 能自主地运行以 代表其设计者或使用者实现一系列目标的软件或软 件、 硬件合一的实体. Ag ent 的主要属性有自主性、 协同性、 学习性
Abstract: Following the principles of agent oriented analysis and design, the urban traffic micro simulation system was divided into several modules and a micro simulation framework based on multi agents was obtained on the basis of requirement analysis. The modeling process, was dis cussed, which begins with traffic flow generation model, and car following model, and gives design scheme of agents in the system. Besides, the simulation system s infrastructure and simulation flow were provided. Key words: t r a f f i c m i cr o sim u l at i on ; a gent or ien t ed ; m u l t i agen t ; m odel in g 在我国, 交通问题逐渐成为城市发展的一大隐 患. 交通问题往往是不可在同样情况下重复或很难 重复的, 所以一般采用交通仿真来再现交通中出现 的问题, 以完善交通管理措施 , 缓减城市交通的拥堵 问题 . 根据描述交通系统的细节程度不同, 交通仿真 分为微观交通仿真、 中观交通仿真和宏观交通仿真 , 它们对交通流的描述分别以单个车辆、 若干辆车构 成的队列和速度 流 密度关系等一些集聚性的宏观 模型为基本单元. 其中微观仿真着重描述交通系统 的个体特性 , 通过对交通系统的结构、 功能及其参与 者个体行为特性的动态模仿 , 反映系统的总体特性, 可有效地体现交通系统中交通运行的复杂过程, 再 现实际交通状况, 大大降低现场调查的工作量, 从而 成为研究交通的有力工具.
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2005年5月重庆大学学报(自然科学版)May2005第28卷第5期Journal of Chongqing University(Natural Science Editi on)Vol.28 No.5 文章编号:1000-582X(2005)05-0086-04基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型3孙 跃,余 嘉,胡友强,莫智锋(重庆大学自动化学院,重庆 400030)摘 要:描述了一种对高速路上的交通流仿真和预测的模型。
该模型应用了元胞自动机原理对复杂的交通行为进行建模。
这种基于元胞自动机的方法是将模拟的道路量离散为均匀的格子,时间也采用离散量,并采用有限的数字集。
同时,在每个时间步长,每个格子通过车辆跟新算法来变换状态,车辆根据自定义的规则确定移动格子的数量。
该方法使得在计算机上进行仿真运算更为可行。
同时建立了跟车模型、车道变换的超车模型,并根据流程对新建的VP算法绘出时空图。
提出了一个设想:将具备自学习的神经网络和仿真系统相结合,再根据安装在高速路上的传感器所获得的统计数据,系统能对几分钟以后的交通状态进行预测。
关键词:元胞自动机;交通仿真;数学模型中图分类号:TP15;TP391.9文献标识码:A1 元胞自动机生物体的发育过程本质上是单细胞的自我复制过程,50年代初,计算机创始人著名数学家冯・诺依曼(Von Neu mann)曾希望通过特定的程序在计算机上实现类似于生物体发育中细胞的自我复制[1],为了避免当时电子管计算机技术的限制,提出了一个简单的模式。
把一个长方形平面分成若干个网格,每一个格点表示一个细胞或系统的基元,它们的状态赋值为0或1,在网格中用空格或实格表示,在事先设定的规则下,细胞或基元的演化就用网格中的空格与实格的变动来描述。
这样的模型就是元胞自动机(cellular aut omata)。
80年代,元胞自动机以其简单的模型方便地复制出复杂的现象或动态演化过程中的吸引子、自组织和混沌现象而引起了物理学家、计算机科学家对元胞自动机模型的极大兴趣[1]。
一般来说,复杂系统由许多基本单元组成,当这些子系统或基元相互作用时,主要是邻近基元之间的相互作用,一个基元的状态演化受周围少数几个基元状态的影响。
在相应的空间尺度上,基元间的相互作用往往是比较简单的确定性过程。
用元胞自动机来模拟一个复杂系统时,时间被分成一系列离散的瞬间,空间被分成一种规则的格子,每个格子在简单情况下可取0或1状态,复杂一些的情况可以取多值。
在每一个时间间隔,网格中的格点按照一定的规则同步地更新它的状态,这个规则由所模拟的实际系统的真实物理机制来确定。
格点状态的更新由其自身和四周邻近格点在前一时刻的状态共同决定。
不同的格子形状、不同的状态集和不同的操作规则将构成不同的元胞自动机。
由于格子之间在空间关系不同,元胞自动机模型分为一维、二维、多维模型。
在一维模型中,是把直线分成相等的许多等分,分别代表元胞或基元;二维模型是把平面分成许多正方形或六边形网格;三维是把空间划分出许多立体网格。
一维模型是最简单的,也是最适合描述交通流在公路上的状态。
2 基于元胞自动机的交通仿真模型的优点目前,交通模型主要分为3类:1)流体模型(Hydr odyna m ic Model),在宏观上,以流体的方式来描述交通状态;2)跟车模型(Car-f oll owing Model),在微观上,描述单一车辆运动行为而建立的运动模型;3)元胞自动机模型(Cellular Aut omat on),在微观3收稿日期:2005-01-04基金项目:重庆市自然科学基金项目(6972)作者简介:孙跃(1960-),浙江温州人,重庆大学教授,博士,研究方向:微观交通仿真、电力电子技术、运动控制技术及系统。
上,以一组自定义规则的来描述车辆行为。
在流体模型与跟车模型中,速度和密度的关系是由微分方程式中的V(P)或V(Δx)所确定的,而在元胞自动机模型中,基于平均场原理通过计算来确定二者之间的关系。
由此,元胞自动机模型有以下4个主要的优点:1)在元胞自动机模型中,以易操作的规则取代复杂的方程式,所以易于以电脑来探讨其呈现的特性;2)道路被划分大量细小的格子。
当车辆转弯时,简化为直线运行,这样使道路的参数被简化;3)元胞自动机模型是空间无限离散、状态有限离散、时间离散的全离散为整数一个动力学模型。
该模型则用上述简单的描述来分析复杂的系统,同时模型中主要的参数为整数,该特性与真实的交通情况相吻合;4)元胞自动机模型通过定义局部的元胞邻近关系以及使用局部演化的规则,来描述现象的变化。
类似车辆的行为也是由其周围车辆行为所决定。
同时元胞自动机模型中,网络的交点占据中心地位,实际的交通系统中道口在网络中的分布也是主要方面。
3 目前基于元胞自动机的交通模型概况研究表明,元胞自动机建模技术是研究交通流动态问题一种简单有效的方法。
自从Wo lfram在1986年提出了关于元胞自动机模型的理论与应用以来[2],元胞自动机模型已经广泛应用于人工智能、动力系统、计算机图形学、生物学、复杂的物理过程、化学、地理、经济社会等行为的模拟。
随着现代道路交通的发展,基于元胞自动机理论的建模技术对于复杂交通现象研究具有重要意义而受到了学术界的广泛关注。
作为元胞自动机在交通行为仿真中的应用,Wo lfram提出的184号CA模型之后,Nagel和Sch reckenberg于1992年提出了把车辆当成基本研究单元处理的N S模型[3],其后, Fukui和Ishibashi于1996年提出了F I模型[4]。
这两个模型成为最重要的一维交通流模型。
4 新建模型在上述NS模型[3]、F I模型[4]两个模型的基础上,笔者将规则进行了拓展并讨论了如何将一维元胞自动机应用于多车道高速路,并详细描述了模型建立情况,对数据进行定义,同时给出了车辆跟驶模型和车道变换模型。
作者还讨论了跟车模型和超车模型,进行了相应的仿真。
该模型使用Java进行编写。
将高速公路离散化为大小相等的单元格,并将格子状态赋值为空或被占有。
被占有的格子的另一个扩展特性为占有该格子车的特性。
在每条道路有很多‘入口格’与‘出口格’,车辆将按照一种特定的概率分布通过这些网格进入或离开道路。
在每个时间步长,模型应用算法更新车辆的速度和位置、格子的状态。
模型定义了如下道路参数:路的长度、车道数、超车道的数量和位置、“出口格”和“入口格”的位置、路段的限制速度、单元格的大小、时间步长。
当格子状态为被占有使,格子需要扩展上述相关的特性。
同时定义占有格子车的跟驶参数:车辆的类型、车辆的长度、最大加速度、最大减速度、超车能力、当前速度、最大速度等。
4.1 基本规则1)产生阶段:以按发车概率在空格点产生不同速度的车辆,相当于不同速度的车辆进入车道占据不同的空格子[5];2)加速阶段[5]:如果当前车辆速度小于V max,则车速加ΔV,V′=V+ΔV;3)减速阶段:如果一辆车到它前面最近邻的另一辆车的距离ΔX小于或等于V(ΔX≤V),则车子减速为V′=ΔX—1;4)转出阶段:如果车辆的车速为零,则以一定的概率δ消失,它代表车辆的转出[5];5)运动阶段:各车辆以自己的速度向前运动V i 个格子[5]。
同时有:1)若该车辆前方(右方)为空,则该车辆可向前移动几格或静止不动;2)若该格子有车辆占据,且其前方也有车辆占据,则不管前方车辆在下一时刻是否向前运动,该车辆均不能向前运动。
以上演化步骤作为一个周期反复进行下去,它实际上描述了较为接近实际的高速公路上车辆的运动状况。
另外,关于车辆发生的规则在文献[7]中详细阐述。
4.2 跟车模型在交通模型中,根据驾驶员在驾车过程中的心理状态,抽象出一般性心理学原理P IEV(Percep tion2 Intellection2Evaluation2Volition)模式[8]。
P IEV模式有以下具体内容:1)Percep tion过程中需要引入驾驶员觉察环境的概念:交通流环境、交通控制环境、道路几何环境。
2)Intellection过程依据Percep tion过程提供的信息进行深化加工得到对当前驾驶员判断决策操作有直接意义的一系列参数值,仍为信息不是结果。
3)Evaluation过程是对驾驶员自身收集并整理的信息被转化为对下一步操纵方式的决策,确定的驾驶行为。
4)Volition过程就是从本车的当前行驶状态达到下一78第28卷第5期 孙 跃等:基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型时刻的行驶状态,得到当前速度和加速度,确定下一时刻本车的位置和速度。
并把这一模式合理地应用在跟车模型和超车模型中。
采用时间扫描法,在每一个单位时间内,模拟驾驶员的P IEV 模式,然后更新车辆速度和位置。
在每一个时间步里,首先获得每辆车的速度和位置,然后计算出该车辆的车头时距,再判断出该车辆的行驶目标是继续跟车还是变换车道准备超车,根据不同行驶目标采用不同的算法计算出车辆的加速度,最后更新车辆在下一个单位时间中的速度和位置。
驾驶员在行驶过程中主要依据本车与前车的距离决定驾驶动作。
如果距离足够安全,就可以加速;否则,就要考虑减速。
所要求的安全距离Gs 与当前车速有关,理论上安全距离的关系式为:12m v 2=f ×(G S -G 0),f 为刹车时的摩擦力;G 0为车辆减速并停车时与前车之间应有的最小距离。
则:G S =m 2fv 2+G 01考虑正常车速低于200km /h,驾驶员心理接受距离高于理论安全值,同时在大量数据进行仿真利于计算机的实现,则将安全距离Gs 和当前车速V 近似于简化为正比例关系(见图1),如(1):Gs =G 0+b V 1(1)图1 安全距离与车速的关系根据当前与前车的距离Gr 决定对车辆运动状态:1)当Gr >Gs,车辆会尽量加速,达到路段的限制速度或车辆的最高速度;2)当Gr <Gs,车辆会根据超车概率Po 决定是超车还是减速或跟车。
当G r <Gs 且不具备超车条件,则只能进行加速、减速和保持原速3种操作。
如图2所示,引入两个变量:加速概率Pa 和减速概率Pb,速度越低Pa 越大,Pb 越小。
其中VL 是公路所允许的最高速度,V max 是车辆所能达到的最高速度。
在这种模型中,是考虑了现在高速公路上有一部分不可忽略的车辆的行驶速度超过了公路的限速。
在大于VL 的部分有一定的概率使车辆超速行驶。
具体实现时可以取随机变量R:1)如果R <Pb,则车辆减速;2)如果R >1-Pb,则车辆加速;3)其他的,则车辆维持速度不变。
图2 加速概率Pa 和减速概率Pb 与速度V 的关系由此创建Variable Probability 规则(简称V P 规则):(其中第i 辆车的位置记为X i,而它的速度V i ∈1,2,…,V max ,其中i ∈1,2,…,N ,且假定所有车辆具有相同的最大速度V max ,司机反应时间为Ts,加速概率Pa 和减速概率Pb 是以速度V 为自变量的函数,且Pa +Pb ≤1)1)自由行驶阶段:若X i-1-X i -1>Ts ×V i ,则:V ′i =m in (V m ax ,V i +1),以概率Pa;m ax (0,V i -1),以概率Pb ;V i,其他.2)安全减速阶段:若X i-1-X i -1≤Ts ×V i,则:V ′i =m ax (0,V i -1); 3)避免车辆碰撞:如果V i >X i-1-X i -1,则:V ′i =X i-1-X i -1; 4)车辆位置更新:X ′i =X i +V ′i .Pa 和Pb 的取值见表1。