【元胞自动机】基于元胞自动机模拟交通事故下的通行情况含Matlab源码

1 简介

随着城市社会经济的发展,交通流量的增长与现有道路状况之间的矛盾日益突出,已成为制约城市经济发展的主要因素之一.因此,近年来交通问题受到了国内外专家的重视,提出了各种各样的交通模型用以研究交通问题.其中元胞自动机模型可以灵活地加以修改以考虑各种真实的交通条件并且可以有效的进行计算机实时仿真,它为交通流理论中的系统整体行为与复杂的非线性动力学现象的研究提供了一个有效的模型工具,因此受到了广泛的关注.

2 部分代码

function [plaza, v, number_cars] = new_cars(Arrival, dt, plaza, v, vmax, iteration)
%
% new_cars   introduce new cars. Cars arrive at the toll plaza uniformly in
% time (the interarrival distribution is exponential with rate Arrival?). 
% "rush hour" phenomena can be consider by varying the arrival rate.
%
% USAGE: [plaza, v, number_cars] = new_cars(Arrival, dt, plaza, v, vmax)
%        Arrival = the mean total number of cars that arrives 
%        dt = time step
%        plaza = plaza matrix
%                1 = car, 0 = empty, -1 = forbid, -3 = empty&booth
%        v = velocity matrix
%        vmax = max speed of car
%
% zhou lvwen: zhou.lv.wen@gmail.com
% Find the empty lanes of the entrance where a new car can be add.
unoccupied = find(plaza(1,:) == 0);
n = length(unoccupied); % number of available lanes
% The number of vehicles must be integer and not exceeding the number of
% available lanes
number_cars =min( poissrnd(Arrival*dt,1), n);
% if number_cars > 0 
%     x = randperm(n);
%     for i = 1:number_cars
%          plaza(1, unoccupied(x(i))) = 1;
%          v(1, unoccupied(i)) = vmax;
%     end
% end
newcarmerge=[2  5  14  30  30  40  42  45  46  50  51  51  52  54  60  61  91  102  106  110  111  112  116  118  118  123  132  133  148  152  153  158  162  169  170  171  172  173  173  174  175  178  178  181  216  221  221  225  232  232  234  238  239  240  269  272  286  288  288  290  291  295  296  299  299  300  303  308  310  310  313  318  318  336  343  343  346  346  348  352  352  355  358  358  359  361  361  363  366  366  374  399  403  408  409  409  412  414  419  421  421  423  425  426  426  458  462  465  467  469  472  472  472  473  477  477  477  477  478  483  483  483  483  487  521  524  524  527  527  531  531  532  536  538  538  541  541  545  545  545  545  548  552  563  564  565  579  584  585  586  589  589  592  593  594  595  595  595  605  605  609  624  639  639  639  641  641  644  645  645  647  649  649  655  659  665  667  670  673  673  693  701  701  701  704  704  707  707  707  708  708  712  712  712  712  761  765  769  769  777  777  781  784  784  786  941  944  946  996  1004  1004  1010  1012  1014  1014  1016  1033  1135  1137  1137  1199  1143  1143  1143  1144];
mergelane=[3 3  3  2  3  2  2  2  3  2  2  3  2  2  3  2  1  3  3  2  3  3  2  2  3  3  1  2  2  2  3  3  2  2  3  2  3  2  3  2  1  2  3  2  2  2  3  2  3  3  2  1  1  3  2  2  2  2  3  2  3  2  2  2  3  3  3  2  2  3  1  2  3  1  3  2  2  3  3  2  2  3  2  1  2  2  3  3  2  3  2  2  2  2  2  3  3  2  3  3  3  3  2  1  1  1  3  2  3  2  2  2  3  3  2  2  2  3  3  1  2  2  3  1  3  2  3  2  3  2  2  2  2  2  3  2  2  2  2  1  3  3  1  1  2  2  3  3  3  3  2  3  2  2  2  3  1  2  3  2  2  2  3  1  2  2  1  2  3  2  2  3  2  2  2  2  2  2  2  1  2  2  2  3  2  3  2  2  3  3  2  2  3  2  3  2  3  1  2  1  2  3  1  2  2  2  3  3  2  2  3  2  3  2  2  3  2  3  3  2  3  3  2  3  1];
flag=find(newcarmerge==iteration);
if flag~=0
    for i=1:length(flag)
        plaza(1,mergelane(flag(i))+1)=1;
    v(1,mergelane(flag(i))+1)=vmax;
    end
%     end
%     else
%         if r<0.6 && plaza(2,3)==0 && plaza(1,3)==0
%             plaza(2,3)=-3;
%             plaza(1,3)=-3;
%             v(2,3)=vmax;
%             v(1,3)=vmax;
%         elseif plaza(2,4)==0 && plaza(1,4)==0
%             plaza(2,4)=-3;
%             plaza(1,4)=-3;
%             v(2,4)=vmax;
%             v(1,4)=vmax;
%         end
end

3 仿真结果

【元胞自动机】基于元胞自动机模拟交通事故下的通行情况含Matlab源码_无人机

【元胞自动机】基于元胞自动机模拟交通事故下的通行情况含Matlab源码_d3_02

4 参考文献

[1]刘学兵. 基于元胞自动机模型的交通事故研究[D]. 东北大学, 2008.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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【元胞自动机】基于元胞自动机模拟交通事故下的通行情况含Matlab源码_无人机_03

本文摘自：https://blog.51cto.com/u