考虑行车状态的一维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。

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。

考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型*康 瑞 彭莉娟 杨 凯(四川大学计算机学院图形图象研究所,成都 610064)(2008年11月12日收到;2008年12月8日收到修改稿)在一维元胞自动机交通流WWH 模型和SDNS 模型的基础上,建立了考虑驾驶方式改变的元胞自动机模型(Change CA 模型).具体描述为驾驶员可根据交通环境选择不同的驾驶方式在道路上驾车行驶,以各自的演化规则进行状态更新,同时定义了驾驶方式更新原则.通过计算机数值模拟,发现驾驶方式可变时,模型模拟得到的混合交通流流量较大;保守型驾驶方式对交通流变化的影响随改变概率增大而减少.并且在演化过程中,驾驶方式改变频率的变化趋势与改变概率、安全概率密切相关.与NS 模型和SDNS 模型相比,Change CA 模型减少了车流的整体停滞现象,提高了道路的通行能力.关键词:交通流,元胞自动机,驾驶方式,计算机数值模拟PACC :0550*国家高技术研究发展计划(863)项目(批准号:2006AA12A104)和国家自然科学基金(批准号:60736046)资助的课题. 通讯联系人.E mail:weas y2002@1 引言交通流理论被广泛地应用于交通运输功能的许多研究领域,如交通规划、交通控制和道路工程设计等.交通流理论研究的目标是建立能够描述实际交通一般特性的交通流模型,以揭示控制交通流的基本规律.由于元胞自动机[1](cellular automata,C A)模型能有效模拟交通流中车辆微观运动状态,有利于了解车辆间的相互作用机理,因而在交通流研究中得到广泛的应用与发展[2 21].1992年Nagel 和Schreckenberg 提出了考虑车辆逐步加速和随机减速的NS 模型[2],该模型是一种典型的一维单车道C A 模型,适用于模拟高速公路的交通流.1996年Fukui 和Ishibashi 基于高速驾驶理论提出了车辆迅速加速的FI 模型[3].2000年汪秉宏等提出了W WH 模型,该模型仅当车间距小于车辆最大速度时才会随机减速,且后车的速度不完全由车间距决定[4].同年薛郁等在演化规则中考虑车辆之间的相对运动提出了改进的NS 模型[5].2002年,雷丽等以行驶过程中的预期调解为基础,将随机延迟过程放在确定性减速之前,提出了敏感驾驶模型(SDNS 模型)[6].2005年,牟勇飚等提出了考虑了前车速度为零的基于安全驾驶的CA 模型[7].这些模型多对相同类型的车辆构成的交通流进行研究,实际上车辆的性能对交通流的影响是不可忽视的,而车道上一般都由不同性能的车辆混合行驶,因此研究混合车辆的交通流问题更能反映真实交通的特性.虽然一些模型[8 11]以道路上不同类型的混合车辆进行研究,但模型定义的车辆特性在演化过程中不改变.由于最大速度和长度由车辆性能决定,在行驶时不发生变化,可定义为车辆的单一特性.但不考虑演化过程中的驾驶方式的改变,将每个车辆的驾驶方式也作单一化定义具有一定偏激性.这是由于实际的交通行为与道路环境信息紧密相关,车辆的运动规则不应是绝对不变的.通常驾驶员会根据车辆状态和当前交通情况更改驾驶方式.因此在时步演化中添加驾驶方式更新规则,车辆可选择适合的加减速过程,更符合现实的交通情况.本模型中,将驾驶方式分为两类[9]:一类为激进型(aggressive),驾驶方式是尽量加速,与前车保持较小的车间距,较少刹车,让车辆尽量前行;一类是保守型(conservative),驾驶方式是以安全为主,与前车保持较大的车间距,刹车较多.本文在W WH 模型和SDNS 模型的基础上,考虑了车辆驾驶方式改变,并定义了改变原则.在周期性边界条件下对驾驶方式变化的混合交通流进行研究,数值模拟得到了流量、速度、混合比例与密度的基本图.经分析讨论,给出第58卷第7期2009年7月1000 3290 2009 58(07) 4514 09物 理 学 报AC TA PHYSIC A SINICAVol.58,No.7,July,20092009Chin.Phys.Soc.了混合交通流的几个有意义的结论,表明驾驶方式的变化对交通流量有较大影响.2 模型将道路视为长度为L 的一维离散格点链,每一个格点在每一时刻为空或被一辆车占据,由最大速度相同,驾驶方式不同(一种为激进型,一种为保守型)的车辆混合分布在道路上,以X i (t )表示第i 辆车在t 时刻的位置;V max 表示车辆的最大速度;V i (t )表示第i 辆车在t 时刻的速度,V i (t ) [0,V max ];gap i (t )表示第i 辆车在t 时刻与前方紧邻车辆的间距,gap i (t )=X i +1(t )-X i (t )-1; X i (t )表示第i 辆车从t 时刻到t +1时刻的位移量, X i t =X i t +1-X i t ;p 表示车辆的随机减速概率;p safe 表示安全减速概率,p change 表示驾驶方式改变概率.定义变量 i t 表示第i 辆车在t 时刻的驾驶方式:i t =1,激进型驾驶方式(AGG),0,保守型驾驶方式(CON).在每一时步t !t +1中,车道上的车辆自左向右运动,在本模型的演化过程中,每一时步分为两个步骤:第一步骤,格点上的每一辆车,由于驾驶方式的不同,将按照不同的演化规则进行速度和位置的更新.第二步骤,根据第一步得到的速度和位置,如果车辆满足改变原则,则更新驾驶方式.2.1 车辆状态演化的更新规则本文模型中,当 i t =0,车辆基于SDNS 模型[6]进行状态演化,由加速、随机减速、确定性减速和位置更新构成,并出于驾驶的安全性考虑,当前车速度为0时,后面紧邻的车辆以一定的安全概率减速[7].1)加速过程:V i t +1 3=min V i t +1,V max . 2)以概率p 随机减速过程:V i t +2 3=max(V i t +1 3-1,0). 3)若前车速度V i +1t =0时,以安全概率p safe 减速行驶过程:V i t +1=max min(V i (t +2 3),gap i (t )-1,0. 4)若前车速度V i +1t ∀0时,确定性减速过程:V i t +1=min V i t +2 3,gap i t .5)位置更新:X i t +1=X i t +V i t +1.当 i t =1,车辆采用WW H 模型[4]进行状态演化,由加速、随机减速和位置更新构成,同样基于驾驶安全性,引入了安全减速机理[7].1)加速过程:V i t +1 3=min gap i t ,V max .2)若gap i t <V max ,以概率p 随机减速过程:V i t +2 3=max(V i t +1 3-1,0).3)若前车速度V i +1t =0时,以安全概率p safe 减速行驶过程:V i t +1=max min V i t +2 3,gap i t -1,0. 4)位置更新:X i t +1=X i t +V i t +1.2.2 车辆驾驶方式的更新规则由于SDNS 模型以当前速度为基础逐步加速,而W W H 模型则根据车间距加速,由此本文模型利用车辆当前速度与车间距定义了驾驶方式的更新规则.以概率p ch an ge 改变驾驶方式过程:若V i t +1>gap i (t +1)+ X i +1t -1时, i t +1=0.若V i (t +1)<gap i (t +1)-1时, i (t +1)= 1.这里引入车辆间相对位移定义车辆驾驶方式改变为保守型的条件.意义为车辆如果继续加速,则下一时步的运动距离大于前方车间距和前车在下时步产生的位移量之和,即产生追尾.此时,该车辆应该采取保守的行车方式,随时考虑刹车,以调节速度,并限制加速范围,即采用SDNS 模型的演化规则.而当车辆继续加速所产生的位移量小于前方车间距时,逐步加速已不能有效提高道路使用率,应根据车间距进行加速,可改变为激进型驾驶方式,采用WW H 模型进行演化.由此车辆可根据行驶状态及车间距离改变驾驶方式,车距较大时加速较快减速较少,车距较小时则优先考虑减速并逐步加速.由此本模型设置的改变规则能满足不同的行驶环境中车辆选择不同驾驶方式的要求,更符合实际交通流中的车辆运行规则.45157期康 瑞等:考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型3.计算机模拟与数值分析长度为L的一维离散格点链来表示一条单车道,L为7 5km,每个格子大小为7 5m,车辆的速度分布在0 V max范围内,单位时间步长为1s,最大速度V max=5,意义为每秒可通过5个格子的长度,相当于实际车速135km h,采用周期性边界条件,设分布在格点链上的车辆数为N.开始时,车道上两种驾驶方式车辆按初始混合比例p agg,p con随机分布在车道上,满足约束条件p agg+p con=1,定义p#agg(t), p#con(t)为系统演化t时刻后,两种驾驶方式的车辆混合比例.设N agg-con(t)为t时刻驾驶方式由激进型变为保守型的车辆数,N con-agg(t)为t时刻驾驶方式由保守型变为激进型的车辆数.定义t时刻的驾驶方式变化频率为(t)=(N agg-con(t)+N con-agg(t)) N.(1) 系统t时刻的密度、速度和流量如下:!(t)=N(t)L,(2)V(t)=1N ∃Ni=1V i t,(3)J(t)=!(t)%V(t).(4) 模型每一次演化时步为2%104步,为了消除初始状态随机性的影响,记录后104时步中每一时步车辆的平均速度,再对104个对平均速度根据时间做平均计算,得到每一次运行的平均速度V=1 T ∃t0+T-1t=tV t,为了消除初始构型的随机性对结果的影响,再对10个样本取平均,得到系统运行的平均速度.相同方法得到系统平均车辆混合比p #agg, p #con.3.1 初始混合比例p agg,p con对交通流的影响图1(a),(b)和(c)分别给出了随机减速概率p =0 5,安全减速概率p safe=0 5,单车道上两类驾驶方式车辆按不同初始比例混合组成的交通流仿真得到的速度 密度关系图、流量 密度关系图和混合比例 密度关系图.前5组数据是变化概率p change= 0 5时,不同初始混合比例仿真结果.第6,7组数据为p chan ge=0时仅有一种驾驶方式的仿真结果.p agg, p con的取值如图所示(按照图中顺序将仿真结果简称为1 7组).前5组数据虽然初始混合比例不同,但演化后混合车辆的流量曲线、速度曲线和混合比例曲线基本重合.说明考虑驾驶方式改变时,p chan ge相同条件下,初始比例不同的混合车辆进行了相同程度的驾驶方式的改变,整个车道的流量与速度不由初始混合比例决定,初始混合比例对系统无影响.这是因为虽然车辆设置了初始驾驶方式,但在交通过程中,车辆根据状态及道路环境,驾驶方式进行了改变.车辆行驶的自由程度有所提高,演化过程中初始状态的影响逐渐消除.图1(a),(b)中第6,7组数据实际为模型W WH和SDNS的仿真结果.在低密度区,前5组流量曲线随着密度线性增加,与第7组基本一致,由图1(c)可知,这时混合交通流中车辆基本为激进型驾驶方式.这是因为密度较小的情况下,车间距较大,车辆采取自由行驶方式前进,初始化为保守型的车辆逐渐向激进型转化,在每个时步都可以加速到最大速度,且只有当车间距小于V ma x时,车辆才会以随机减速概率p减速.因此前5组数据均具有最大流量0.65,平均速度为5,在密度为0.13时出现拐点.此后随着密度增加,流量减小.这是由于车间距的缩小导致部分车辆选择保守型的行车方式,保守型车辆速度只能逐步增加,并且允许车辆从任何速度V(V0,V max),以随机减速概率p减速到V-1.虽然流量和速度大幅度减小,但由于此时道路拥挤情况较少,畅行与阻塞交替出现,部分车辆仍然采用激进的行车方式.因此流量、速度曲线介于6,7组数据之间.其中,由图1(c)可知当密度大于拐点密度0.13时,激进型车辆的比例下降明显.这是由于单车道环境下,保守型的减速方式影响了其后续车辆的车间距及速度的增加,导致后续车辆依次选择保守驾驶方式,系统中驾驶方式的选择显示出链式反应,整个系统的混合比例变化明显.保守型车辆比例显著增加,对整个系统影响较大.故图1 (a),(b)流量、速度曲线与第7组数据更加接近,并且相似地出现亚稳态区域,流量曲线在密度为0 12 0 14时有两个分支,上面均匀状态的分支流量较大,车辆处于畅通运动相,下面一个分支对应阻塞状态,出现分离相,流量迅速减小[6].当密度为0 22时,两种类型车辆混合比例约为50%.随着密度继续增加,混合比例曲线变化逐渐平缓,出现下凹4516物 理 学 报58卷图1 在不同初始混合比例下的流量 密度关系图(a),速率 密度关系图(b)和混合比例 密度关系图(c)形状,与图1(a)中流量变化相同,说明道路拥塞逐步加重,速度与车间距波动减小,保守型车辆虽然持续增加,但增加速度逐步减少.在高密度区域,道路拥挤与时停时走现象导致车辆均选择保守型驾驶方式,因此前5组流量曲线与第6组流量曲线在高密度区基本重合.3.2 改变概率p ch an ge对混合交通流的影响图2(a),(b)和(c)分别给出了随机减速概率p =0 5,安全减速概率p safe=0 5,初始混合比例p agg=0 5,p con=0 5时,p chan ge不同时,单车道上两种驾驶方式车辆组成的交通流仿真得到的流量 密度关系图(a)、速度 密度关系图(b)和混合比例 密度关系图(c).图2 在不同改变概率下的流量 密度关系图(a),速度 密度关系图(b)和混合比例 密度关系图(c)45177期康 瑞等:考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型从图中可知,p chan ge>0时,低密度区内流量曲线重合,最大速度均达到5,激进型车辆比例最大为1 0.,临界密度随p change增大而增大.其中当p change= 1 0时,密度为0 17时得到最大流量为0 828.当密度大于临界密度后,流量曲线就出现了不同的分支.随着密度增加,交通环境中拥挤畅行交替出现,但系统仍保持较高的流量,p change=1 0时此现象尤为明显.因为当变化概率较大时,虽然保守型车辆比例随密度变大不断增加,而一旦车辆行进中出现道路间隙,保守型车辆将会变为激进型车辆,以车间距作为加速的依据,迅速填补道路空位,增加了道路的使用量,因此p ch an ge值较大时,激进型车辆对系统影响更为显著,仿真可得到数值最大的流量和速度曲线.当p change减小,保守型车辆对系统的影响逐渐增强,随机减速过程的重要性在交通流中得到体现,反映出了交通过程的非线性现象.第2,3,4,5组流量数据在临界密度的临域内出现了亚稳态现象.同理,除第一组曲线外,高密度区域内流量曲线变化平缓,均出现下凹形状,均体现了保守型驾驶方式的演化特性.当密度大于拐点密度时,由于出现交通拥挤,保守型车辆大幅度增加,激进型车辆的比例都有明显下降.其中,p change越大交通拥挤程度越小,混合比例达到50%时的密度也越大.因此图2(c)中,在混合比例达到50%前的下降趋势基本相同.此后随着密度增加,混合车辆的比例进一步变化.其中p ch an ge较大时,车辆会反复变化驾驶方式,尽可能占用道路间隙,导致局部拥挤程度加强,流量明显减小.所以此时更多的车辆会采用保守型的行车方式.因此p change 越大,激进型车辆减少趋势越明显,曲线曲率越高.图3给出了p ch an ge=0 25,0 5,0 75时,系统演化每100时步的平均驾驶方式变化频率随密度和演化时间的增加趋势图.由图可知,当密度小于临界密度时,变化频率仅在开始演化时不为0,说明在高速畅行区域,演化开始一段时间后,车辆的驾驶方式不再发生变化,此时激进车辆约为100%.当密度增大阻塞逐步产生,变化频率逐渐增加,图形上凸成拱形.进一步观察得到,在演化初期数据波动较大,增长趋势明显.随着演化的不断进行,增长趋势与数据波动逐渐平缓.当密度到达一个较大值,变化频率在演化过程中会增长到某一定值,并不再产生变化.且随着密度增加,这个定值逐渐减小,因此图形上出现一个微微下凹的平面.其中,变化频率定值随p change 增加而增加,图3(a) (c)的最大变化频率分别为0 0187,0 0364,0 0433.而且在演变过程中,达到定4518物 理 学 报58卷图3 不同改变概率条件下,系统演化每100时步的平均贺驶方式变化频率 时步 密度关系图值需要的时步逐渐减少,表现为此平面面积随p change增加逐步增大.进一步分析发现,当密度大于0 74,变化频率定值不再随p change变化.这个现象在图2中以高密度区域多组混合比例曲线的重合表现出来.说明过度拥挤的交通环境下,保守型车辆所占比例很大,道路上可利用的间隙很少,车辆驾驶方式变化频率很小,因此高密度区域的变化频率受p change影响不大.3.3 安全概率p safe对交通流的影响图4(a)和(b)分别给出了随机减速概率p= 0 5,变化p change=0 5,初始混合比例p agg=0 5, p con=0 5时,不同安全概率条件下,单车道上两类驾驶方式的车辆组成的混合交通流仿真得到的流量-密度关系图(a),车辆混合比例-密度关系图(b).从图中可以看出,在低密度区由于前车速度为0的情况较少,流量曲线完全重合,最大流量约为0 65,临界密度约为0 13.当密度大于临界密度后,流量曲线出现了不同的分支.当p safe<0 5,流量曲线的变化很小,而p safe>0 5,流量在高密度区出现了较明显的减小.根据图4(b)可知,由于安全减速使时车间距增大,因此转化为激进型车辆的个数增加,因此随着p safe增大,激进车辆比例下降逐渐平缓,达到50%时的密度也越大.且当p safe=1 0时,在密度! =0 64时,系统的流量J减小到了0,混合比例曲线在此处出现一个拐点,此后激进型车辆比例的下降趋势明显增强.说明在高密度区域过于考虑安全减速,会导致道路空间利用率不高,随着密度增加,拥挤逐渐变得严重.使车辆在时走时停时仍产生较大的减速概率,因此当p safe>0 5时,流量明显减小.因此激进型车辆比例迅速下降,混合比例曲线在高密度区变化加剧.图5给出了p safe=0 25,0 5,0 75时,系统演化每100时步的平均驾驶方式变化频率随密度和演化时间的增加趋势图.图形基本特征与图4相似,都因密度增大上凸成拱形,并在演化初期伴随较大的数据波动,随密度增大产生出现一个下凹的平面,变化频率成定值.当p safe增加,图5中各图的最大变化频率增大,图5(a) (c)分别为0 0221,0 0364, 0 0451.密度大于临界密度时,p safe越大,演化初期时的变化频率增加的幅度越大,表现为图形中部拱起程度越高,因此达到定值所需演化时步减少,表现图4 在不同安全概率下的流量 密度关系图(a)和混合比例 密度关系图(b)为图形中下凹平面形状改变,p safe=0 25约为三角形,p safe=0 5约为扇形,p safe=0 75约为矩形.这个现象说明考虑安全减速能增加车间距,控制车速,使行车环境发生临时改变,因此鼓励驾驶员重新选择驾驶方式,使系统中驾驶方式变化频率增加,且变化频率的增加幅度随p safe增大而增大.因此演化至变化稳定状态需要的时步也随之减少.图5中表现为平面下凹程度因p safe增大而增大.结合图4(a)中流量曲线的变化,可得到结论:这种由于安全减速而引起的驾驶方式的过度改变,对增加系统流量和提高速度并无帮助.3.4 时空图比较图6(a) (c)为NS模型、SDNS模型和Change C A模型的时空图,随机减速概率为0 5,安全概率为0 5,变化概率为0 5,密度0 17,图中给出的是45197期康 瑞等:考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型图5 不同安全概率条件下,系统演化每100时步的平均驾驶方式变化频率 时步密度关系图图6 NS 模型(a),SD NS 模型(b)和本文模型(c)时空图比较1000个格点从18000到18800时步的演化过程,车辆从左至右运动,横轴表示车辆的位置,纵轴表示运行时间.图中明显看出三个模型都出现了局部阻塞,并向后传播,但是图6(a)的阻塞区域明显多于后两4520物 理 学 报58卷种模型,车辆自由运动程度很小,位移与时间关系为非线性关系.图6(b)中的黑色区域为停止前进的车辆聚集在一起形成阻塞相,与运动相明显分离[6].图6(c)中车辆自由运动程度最大,虽然也交替出现了局部阻塞,但由于考虑了安全减速和驾驶方式的改变,在该阻塞区域中的车辆大多保守型车,故其中包含速度为1间距为1的缓慢行驶区域,即同步相[7].因此本文模型中出现的堵塞相明显减少,大部分区域车辆分布均匀,处于较为稳定的运动状态.4 结论在实际的交通道路中,驾车方式对整个交通流产生较大影响.本文在WW H模型和SDNS模型的基础上,提出了考虑驾驶方式改变的一种新的一维元胞自动机交通流模型(Change C A模型).模型中,将驾驶方式按不同的演化规则分为了激进型、保守型了两类,并定义了新的驾驶方式转换规则.为了进一步研究重要参数对整个系统的影响,分别设置不同的初始混合比例、变化概率和安全概率进行计算机模拟.通过数值分析表明,初始混合比例与系统流量和速度的变化无明显关系.随密度逐渐增大,激进型车辆逐步改为保守型驾驶方式,混合比例有明显改变.系统流量速度变化趋势、变化频率与p safe,p change 取值关系密切.p change较大时,激进型车辆对系统影响显著,p ch an ge减小,保守型车辆对系统影响逐步加强.超过临界密度之后,系统流量随p safe增大而减小.将本文模型与NS模型和SDNS模型进行比较,结果表明驾驶方式产生变化对交通流作用很大,本文模型增加了系统流量,提高了道路的使用率,减少了局部堵塞.本文的数据模拟反复进行了多次,模拟结果得到很好的重复性,体现了本文模型的可靠和有效.[1]Wol fram S1986Theory and Application o f Cellular Automata(Si ngapore:World Scientific)[2]Nagel K,Schrekenberg M1992J.Phys.I(France)22221[3]Fukui M,Ishibashi Y1996J.Phys.S oc.Jpn.652345[4]Wang B H,Wang L,Xu B M et al2000Acta Phys.Sin.491926(i n Chines e)[汪秉宏、王 雷、许伯铭等2000物理学报491926][5]Xue Y,Dong L Y,Dai S Q2001Acta Phys.Sin.50445(i nChinese)[薛郁等、董力耘、戴世强2001物理学报50445] [6]Lei L,X ue Y,Dai S Q2003Acta Phys.Sin.522121(i nChinese)[雷 丽、薛 郁、戴世强2003物理学报522121] [7]Mou Y B,Zhong C W2005Acta Phys.Sin.545597(in Chinese)[牟勇飚、钟诚文2005物理学报545597]][8]L X Y,Kong L J,Liu M R2001Acta Phys.Sin.501255(i nChinese)[吕晓阳、孔令江、刘慕仁2001物理学报501255] [9]Wu K F,Kong L J,Liu M R2006Acta Phys.Sin.556275(i nChinese)[吴可非、孔令江、刘慕仁2006物理学报556275] [10]Peng L,Tan H L,Kong L J,Liu M R2003Acta Phys.Sin.523007(in Chinese)[彭 麟、谭惠丽、孔令江、刘慕仁2003物理学报523007][11]Kuang H,Kong L J,Liu M R2004Acta Phys.Sin.532894(i nChinese)[邝 华、孔令江、刘慕仁2004物理学报532894][12]Knospe W,Santen L,Schadschneider A et al1999Physica A265614[13]Knospe W,Santen L,Schadschnei der A et al2002J.Phys.A353369[14]Tan H L,Liu M R,Kong L J2002Acta Phys.Sin.512713(inChinese)[谭惠丽、刘慕仁、孔令江2003物理学报512713] [15]Huang P H,Kong L J,Liu M R2001Acta Phys.Sin.5030(inChinese)[黄乒花、孔令江、刘慕仁2001物理学报5030] [16]Chen Y H,X ue Y2004Acta Phys.Sin.534145(in Chinese)[陈燕红、薛 郁2004物理学报534145][17]Li H B,Chen R H,Liu M R e t al1998Acta Phys.Sin.471769(in Chinese)[李华兵、陈若航、刘慕仁等2004物理学报471769][18]Levi ne E,Zi v G,Gray L et al2004J.Stat.Phys.117819[19]Bai K Z,Tan H L,Liu M R,Kong L J2003Acta Phys.Sin.522421(in Chinese)[白克钊、课惠丽、刘慕仁、孔令江2003物理学报522421][20]Hua W,Lin B L2005Acta Phys.Sin.542596(in Chi nese)[花伟、林柏梁2005物理学报542596][21]Peng L J,Kang R2009Acta Phys.Sin.58830(in Chines e)[彭莉娟、康 瑞2009物理学报58830]45217期康 瑞等:考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型4522物 理 学 报58卷One dimensional traffic cellular automaton model withconsideration of the change of driving rules*Kang Rui Peng Li Juan Yang Kai(Institu te o f Ima ge&Gra ph ics,Colle ge o f Compute r Scien ce,S ic hua n U ni versit y,Chen gd u 610064,Chin a)(Received12November2008;revised man uscrip t received8Dece mb er2008)AbstractBased on the WWH and SDNS cellular automata(CA)traffic model,an i mproved single lane traffic CA model with c onsideration of the change of driving rules is proposed.The model considers the drivers adopt ing diffe rent driving rules under mutative traffic condition,and introduces the rule s of driving method change.Numerical simulations have been carried out.The results sho w the complica ted evolution proce ss of traffic flow.Diffe rent values of change probability have different effect on mixed traffic flo w.With the inc rease of cha nge probability,aggre ssive vehicles cause grea ter effect.In the evolution process,the change freque ncy can be controlled by the definition of the change probability and safety probability.The traffic flow is higher in the ne w model than in the NS and SD NS model.This proves that the stop status of the whole traffic flo w has been i mproved.Keywords:traffic flow,cellular automaton,driving rule,computer si mulationPACC:0550*Project supported by the National High Technol ogy Development Program of Chi na(Grant No.2006A A12A104),and the National Natural Science Foundati on of China(G rant No.60736046).Correspondi ng author.E mail:weas y2002@。

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。

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。

基于元胞自动机的交通流研究一、本文概述随着城市化进程的加快和汽车保有量的不断增加，交通拥堵问题日益严重，已成为制约城市发展的重要因素。

因此，对交通流特性的深入研究和有效管理成为交通工程领域的热点问题。

元胞自动机作为一种离散化的时空动态模型，具有简单、直观、易于编程实现等优点，在交通流模拟和研究中得到了广泛应用。

本文旨在通过基于元胞自动机的交通流研究，深入探索交通流的动态演化规律，为城市交通规划和管理提供理论支持和决策依据。

本文首先介绍了元胞自动机的基本原理及其在交通流模拟中的应用背景，为后续研究奠定理论基础。

然后，通过构建元胞自动机交通流模型，模拟不同交通场景下的车辆运行过程，分析交通流的基本特性，如流量、密度、速度等。

接着，本文重点研究了元胞自动机交通流模型的动态演化规律，包括交通拥堵的形成和消散过程、车辆间的相互作用机制等。

在此基础上，探讨了如何通过调整交通信号灯控制策略、优化道路布局等手段来改善交通流状况，提高城市交通系统的运行效率。

本文的研究成果不仅有助于深化对交通流动态演化规律的认识，还可为城市交通规划和管理提供有益的参考和借鉴。

未来，我们将继续完善元胞自动机交通流模型，探索更加复杂和真实的交通场景，为城市交通可持续发展贡献力量。

二、元胞自动机理论基础元胞自动机（Cellular Automaton, CA）是一种离散模型，由一组按照某种规则在离散空间和时间上演化的元胞构成。

其理论基础涵盖了离散数学、统计物理、计算机科学等多个学科。

元胞自动机模型具有高度的抽象性和普适性，因此在模拟复杂系统动态行为方面得到了广泛应用，其中包括交通流研究。

在元胞自动机模型中，空间被划分为一系列离散的网格，每个网格对应一个元胞。

每个元胞都具有一定的状态，状态的数量通常是有限的。

在交通流研究中，元胞的状态通常表示道路上车辆的存在与否或者车辆的密度。

时间也被离散化，每个时间步，元胞的状态根据一个预定义的规则进行更新。

考虑行车状态的一维元胞自动机交通流模型花　伟　林柏梁(北京交通大学交通运输智能技术和系统教育部重点实验室,北京　100044)(2004年6月28日收到;2004年10月19日收到修改稿) 在Nagel Schrekenberg单车道元胞自动机交通流模型(简称NS模型)的基础上,考虑车辆之间的相对运动薛郁等提出了一种改进的单车道元胞自动机交通流模型(简称改进的NS模型).通过两种情况列出了改进的NS模型存在不尽周严的地方,随之在新模型中引入了行车状态变量和反馈规则,从而控制车辆出现倒车和刹车过急等现象.通过计算机对新模型进行模拟,发现减速概率和车流密度对车流状态的演化影响很大,当减速概率高(如道路条件差)时,即使车流密度低,车流也会出现局部堵塞状态;而当减速概率一定时,随着车流密度增加,车流的运动相与堵塞相发生了全局性的交替出现,此时类似于波的波峰和波谷的传播.与改进的NS模型相比较,新模型模拟的车流量较高,说明新模型减少了车流的总体停滞状态.关键词:交通流,元胞自动机,行车状态,反馈规则PACC:055011引言对交通流特性的研究一直都是交通领域及有关专家学者重点研究的问题,它涉及到路网规划、流量分配,以及道路能力设计与控制、红绿灯绿信控制等众多交通问题.近年来越来越多的学者利用元胞自动机模型及理论对交通流特性进行研究和模拟,并取得了一系列的研究成果[1—6].元胞自动机模型从计算机创始人、著名数学家Neumann在60年代提出构想[7],到W olfram设计的第184号规则元胞自动机交通流模型[8],再作为第184号规则的推广,又先后提出了FI元胞自动机交通流模型[9]和NS元胞自动机交通流模型[10]以及二维的BM L[11]元胞自动机交通流模型.虽然元胞自动机的理论与模型日趋完善,但限于交通流的复杂性和随机性,元胞自动机的研究工作一直还在进行着,甚至对一维元胞自动机交通流模型的研究.Nagel,Schrekenberg应用元胞自动机理论对高速公路的一维交通流进行了较深入的研究,但是,NS模型没有考虑前后车辆的相对运动,即t+1时刻i元胞的运动速度只与t时刻i元胞与i +1元胞间的距离有关,而与t+1时刻i+1元胞的移动量无关.薛郁等在NS模型基础上考虑了前后车辆的相对运动,并给出了新的一维元胞自动机演化规则,与NS模型相比,改进的NS模型与实测数据符合度更好[4].但改进的NS模型还不尽周严和合理,经分析,主要是没有考虑车辆的行车状态,作者在改进的NS模型的基础上提出了考虑行车状态的一维元胞自动机交通流模型,并加入了一条新规则2反馈规则.本文首先在第二部分以两种情况给出改进的NS模型可能存在的问题;第三部分给出修正后的一维元胞自动机交通流模型;第四部分通过计算机模拟得到修正后的结果,并加以分析;最后对全文做出总结.21改进的NS模型及存在问题改进的NS模型通过引入相对运动量ΔXi+1(t)对NS模型进行了修改,以Xi(t)表示第i个车辆在t时刻的位置;V i(t)表示第i个车辆在t时刻的速度,Vmax表示系统设定的最大速度;gapi(t)表示第i个车辆在t时刻与前方紧邻车辆的间距,gapi(t)= X i+1(t)-X i(t)-1;P noise表示车辆具有的减速概率;ΔXi+1(t)表示第i+1个车辆t+1时刻与t时刻的位移量,因为时间间隔为单位时间,所以位移量就等于第i+1个车辆t+1时刻的速度,ΔXi+1(t) =X i+1(t+1)-X i+1(t)=V i+1(t+1).同样,改进的NS模型将初始速度分布为0—V max的N个车辆随机第54卷第6期2005年6月100023290Π2005Π54(06)Π2595205物　理　学　报ACT A PHY SIC A SI NIC AV ol.54,N o.6,June,2005ν2005Chin.Phys.S oc.地分布在长度为L 的一维离散的格点链上,并在考虑周期边界条件下,给出间距的确定规则如下:(1)确定所有车辆i 在t +1时刻的速度分布:IF (V i (t )≥gap i (t )+ΔX i +1(t )):V i (t +1)=gap i (t )+ΔX i +1(t )-1,以概率p noise gap i (t )+ΔX i +1(t ),其他　(跟车Π减速规则),E LSE IF (V i (t )<V max )V i (t +1)=V i (t ),以概率p noise V i (t )+1,其他　(加速规则),E LSE IF (V i (t )=V max 且V i (t )<gap i (t )+ΔX i +1(t ))V i (t +1)=V max -1,以概率p noise V max ,其他　(自由运动规则). (2)确定所有车辆i 在t +1时刻的位置:X i (t +1)=X i (t )+V i (t +1) 下面用两种情况指出改进的NS 模型中可能存在的问题:情况1　在t 时刻,如果V i +1(t )=0,V i (t )=0,gap i (t )=0,那么在t +1时刻,当V i +1(t +1)=0,则ΔX i +1(t )=0(),车辆i 满足条件V i (t )≥gap i (t )+ΔX i +1(t ),则按跟车Π减速规则,得到V i (t +1)=-1,以概率p noise ,0,其他. 如何解释V i (t +1)以概率P noise 等于-1?再者,理论上V i (t +1)必定等于0,而不是以某一概率等于0.情况2　在t 时刻,如果V i +1(t )=1,V i (t )=4,gap i (t )=4,那么在t +1时刻,当V i +1(t +1)=0,则ΔX i +1(t )=0(停车状态),车辆i 满足条件V i (t )≥gap i (t )+ΔX i +1(t ),则按跟车Π减速规则,得到V i (t +1)=3,　以概率p noise ,4,　其他,gap i (t +1)=1,　当V i (t +1)=3,0,　当V i (t +1)=4. 这里可以看到,当前车停车后,后车速度比较快时,后车仍以1-P noise 的概率跟车,而没有采取减速措施,虽然模型中的后车不会碰上前车,但这是不符合车流特性的.再推进一个时间步,即t +2时刻,取V i (t +1)=4(跟车),当V i +1(t +2)=0,则ΔX i +1(t +1)=0(停车状态),车辆i 满足条件V i (t +1)≥gap i (t +1)+ΔX i +1(t +1),则按跟车Π减速规则,得到V i (t +2)=-1,以概率p noise ,0,其他. 这里仍存在V i (t +2)=-1,即倒车现象.另外可以看出,前车在刹车两个时间步后,后车是一步刹车而减为0,如果在满足刹车条件时先减速,再刹车可能更符合车流特性.从情况1和情况2可以看出,改进的NS 模型虽然将车辆间的相对运动量引入了NS 模型,但没有将前车的行车状态考虑进模型中,所以出现倒车、刹车过急等不尽周严和合理的现象.31考虑前车行车状态的新模型新的模型将前车的行车状态分成停车状态和行进状态,用δi +1(t )表示前车t 时刻的行车状态:δi +1(t )=1,　当ΔX i +1(t )=0(停车状态),0,　当ΔX i +1(t )>0(行进状态),其他变量定义同前,在模型中同时还添加了反馈规则,以避免不尽合理的急刹车.在本模型中仍是将初始速度分布为0—V max 的N 个车辆随机地分布在长度为L 的一维离散的格点链上,在考虑周期边界条件下,给出间距的确定规则如下:1)确定所有车辆i 在t +1时刻的速度分布:6952物 理 学 报54卷IF (V i (t )≥gap i (t )+ΔX i +1(t )):(减速规则)　V i (t +1)=0,当gap i (t )=0(后车必停车)gap i (t )-1,当gap i (t )>0(后车必减速),当δi +1(t )=1　V i (t +1)=gap i (t )+ΔX i +1(t )-1,以概率p noise gap i (t )+ΔX i +1(t ),以概率1-p noise,当δi +1(t )=0E LSE 2IF (V i (t )<V max ):(加速规则)　V i (t +1)=V i (t ),以概率p noiseV i (t )+1,以概率1-p noise E LSE (V i (t )=V max ):(自由运动规则)　V i (t +1)=V max -1,以概率p noise V max ,以概率1-p noiseIF (V i (t +1)=gap i (t )且gap i (t )>1):V i (t +1)=V i (t +1)-δi +1(t )(反馈规则) 2)确定所有车辆i 在t +1时刻的位置:X i (t +1)=X i (t )+V i (t +1). 根据上述规则进行模拟,并由一维格点链计算公式:车辆密度ρ=N L,t 时刻的平均速度 V (t )=1N∑Ni =1V i (t ),及t 时刻的平均车流量 J (t )=ρ× V (t ),ρ2V 关系曲线、车流量与车辆密度的ρ2J 关系曲线,以及平均速度与车流量V 2J 关系曲线.其中N 为分布在格点链L 上的车辆数.模拟中的道路长度L 为715km ,用1000个格点表示,车辆以初始速度分布为0—V max 随机地分布在1000个一维离散的格点上,边界为周期边界条件.如果取单位时间步长为1s ,则最大速度V max =5相当于135km Πh.因为模拟中采取了周期边界条件,所以对于某次模拟,格点中的车辆数N 固定不变,那么车流密度ρ也是常数.因此,通过改变每次模拟中的车流密度和减速概率P noise ,可以观察对应车流速度和车流量的变化趋势.41计算机模拟及分析通过计算机模拟结果可知,减速概率P noise 对车流速度的影响相当大,在文献[4]中作者给出了减速概率与车辆密度的关系,但减速概率还同路况、驾驶员等诸多因素有关,所以本文中没有沿用文献[4]中的关系式,而取P noise 为0110,0125和0150三种概率进行模拟比较;每次模拟的总时间步长为60000个单位时间步,所有的平均速度为50000—55000时间步内的算术平均值,这样可以避免初始状态的影响;每个时间步车辆i 选择规则所需的随机数满足0—1平均分布,且相互独立.图1所示为车辆位置随时间推移的演化过程图,取400格点后的车流位置:(a )部分为车辆密度ρ=0109、减速概率P noise =0109条件下的车流演化过程.可以看出整个车流位置呈线形演化,基本维持车辆间距不变;(b )部分为车辆密度ρ=0109、减速概率P noise =0180条件下的车流演化过程.虽然车流密度很低,但在局部地方还是发生了车辆较长时间的停滞,并引起后续车辆的停滞.由此可以看出:减速概率对车流行进的影响很大,而且车辆一旦停滞,由于减速概率大,加速概率小,所以车流启动也很缓慢;(c )部分为车辆密度ρ=0150、减速概率P noise =0150条件下的车流演化过程.图示中存在很明显的“波”传递过程,竖黑线部分表示车辆停滞状态,白色断层部分表示车辆行进状态,由于车辆密度高,减速概率大,所以前车的行车状态对后续车辆的行车状态影响很大.图2给出了不同减速概率下的车流密度ρ与平均速度V 的关系图.同样看出减速概率对车流速度的影响很明显,近线性关系;在车流密度较小时,车流速度变化不大;当车流密度达到一定程度时,车流速度出现了明显的拐点;车流速度为零,即发生大面积堵塞时,车流密度还没有达到0190,从理论上分析,只要密度不等于1100,车辆间就有空格,那么个别车辆会爬行,出现这种结果与计算机的计算精度有关.图2中,对应P noise =0110的ρ2V 曲线:最大的平均速度V =132132km ・h-1;当ρ=0146时,车速出现拐点,此时平均速度V =130154km ・h-1;当平均速79526期花　伟等:考虑行车状态的一维元胞自动机交通流模型度V 接近零时,ρ=0176.对应P noise =0125的ρ2V 曲线:最大的平均速度V =128191km ・h -1;当ρ=0123时,车速出现拐点,此时平均速度V =123160km ・h -1;当平均速度V 接近零时,ρ=0162.对应P noise =0150的ρ2V 曲线:最大的平均速度V =121165km ・h-1;当ρ=0111时,车速出现拐点,此时平均速度V=119100km ・h -1;当平均速度V 接近零时,ρ=0156.从模拟结果看,无论密度多小,减速概率多小,车速都没有达到最大速度135100km ・h -1,这说明车辆速度存在波动.图1　位置与时间关系图图2　对应不同P n oise 的平均速度V 与密度ρ关系图图3　对应不同P n oise 的平均速度V 与流量J 关系图 图3给出了不同减速概率下的平均速度V 与流量J 的关系图.当在一定车速范围内,车流量呈线性增加,但车速到达某一速度值后,车流量反呈非线性递减;当车速太快(密度小)和太慢时,流量都很小.对应P noise =0110的V 2J 曲线:当车速最大,即V =132120km ・h -1时,流量J =88113veh ・h -1;当车速在132120—130171km ・h -1时,流量呈线性递增;当车速V =130100km ・h -1时,流量出现拐点,即达到最大值,J max =6760100veh ・h -1;当车速在130100—0100km ・h -1时,流量呈非线性递减.对应P noise =0125的V 2J 曲线:当车速最大,即V =128141km ・h -1时,流量J =85160veh ・h -1;当车速在128141—125160km ・h -1时,流量呈线性递增;当车速V =123134km ・h -1时,流量出现拐点,即达到最大值,J max =3617197veh ・h -1;当车速在123134—0100km ・h -1时,流量呈非线性递减.对应P noise =0150的V 2J 曲线:当车速最大,即V =121152km ・h -1时,流量J =81103veh ・h -1;当车速在121152—120152km ・h -1时,流量呈线性递增;当车速V =119100km ・h -1时,流量出现拐点,即达到最大值,J max =1904100veh ・h -1;当车速在119100—0100km ・h -1时,流量呈非线性递减.与NS 模型和改进的NS 模型相比较,车流量总体偏大,说明车流总体停滞次数减少.51结　论本文通过两种情况指出改进的NS 模型存在着8952物 理 学 报54卷不尽周严的问题,随之引入行车状态变量,在前车停止行进时,后车相应采取减速措施,而不是随机减速;另外,补充了一条全新的车辆运动规则———反馈规则,进一步控制车辆的急刹车现象.计算机模拟结果显示,车流量相比增大,这是车流总体停滞次数减少的结果,说明改进模型是有效的.[1]W ang B H et al 1998Acta Phys .Sin .47906(in Chinese )[汪秉宏等1998物理学报47906][2]L üX Y et al 1998Acta Phys .Sin .471761(in Chinese )[吕晓阳等1998物理学报471761][3]Huang P H et al 2001Acta Phys .Sin .5030(in Chinese )[黄乒花等2001物理学报5030][4]Xue Y et al 2001Acta Phys .Sin .50445(in Chinese )[薛　郁等2001物理学报50445][5]T an H L et al 2002Acta Phys .Sin .512713(in Chinese )[谭惠丽等2002物理学报512713][6]Xue Y 2004Acta Phys .Sin .5325(in Chinese )[薛　郁2004物理学报5325][7]Neumann V 1966Theory o f Self 2Reproducing Automata (Urbana :University of Illinois Press )[8]W olfram S 1986Theory and Application o f Cellular Automata (S ingapore :W orld Scientific )[9]Ishibashi Y and Fukui M 1994J .Phys .Soc .Japan ,632882[10]Nagel K and Schrekenberg M 1992J .Physique I France 22221[11]Biham O ,M iddleton A A and Levine D 1992Phys .Rev .A 46R6124One -dimensional traffic cellular automaton modelwith considering the vehicle moving statusHua W ei Lin Bo-Liang(K ey Laboratory o f Intelligent Technologies and Systems o f Tra ffic and Transportation ,Beijing Jiaotong Univer sity ,Beijing 100044,China )(Received 28June 2004;revised manuscript received 19October 2004)AbstractBased on the single lane traffic cellular automaton (C A )m odel introduced by Nagel and Schreckenberg (called NS m odel ),Xue Y u et al proposed an im proved single lane traffic C A m odel by considering the relative m otion of vehicles (called im proved NS m odel ).Several faults in the im proved NS m odel using tw o exam ples is pointed out and also another single lane traffic C A m odel by introducing vehicle-m oving -status variable and feedback rule is proposed.These methods help to prevent vehicle from m oving backward and stopping hurry.Numerical simulations are carried out and the results indicate that the deceleration probability and traffic density have a heavy im pact on the ev olution process of traffic flow.Under the condition of high deceleration probability ,there may happen local traffic jams even with low traffic density.And with a constant deceleration probability ,the global free phases and jam phases will appear alternately as the traffic density increases to a certain level.The phenomenon is very sim ilar to the propagation of wave.The traffic flow is higher in the new m odel than in the im proved NS m odel.This proves that the stop status of the whole traffic flow has been im proved.K eyw ords :traffic flow ,cellular automata ,vehicle m oving status ,feedback rule PACC :055099526期花　伟等:考虑行车状态的一维元胞自动机交通流模型。

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，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。

考虑驾驶疲劳的一维元胞自动机交通流模型
曲仕茹;贾光帅
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2012(012)005
【摘要】为了研究驾驶疲劳对道路交通流运行状态的影响,提出了一种改进的一维元胞自动机交通流模型.在周期性边界条件下,通过分析驾驶员的疲劳特性,考虑驾驶疲劳对驾驶员驾驶行为的影响,分别对疲劳车辆与正常车辆制定各自的演化规则,并以此对车辆进行状态更新,以建立改进的交通流模型.通过计算机仿真实验,得出不同疲劳车辆比例下车流密度、速度与流量的关系数据,并分析了疲劳车辆对交通流安全性的影响.仿真结果表明,对于本文改进的模型,随着道路上疲劳车辆比例的增加,交通流的拥堵呈分散趋势,车辆的拥堵频率显著提高,整体车流的安全性有所下降.同传统的SDNaSch模型相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.
【总页数】6页(P46-51)
【作者】曲仕茹;贾光帅
【作者单位】西北工业大学自动化学院,西安710072;西北工业大学自动化学院,西安710072
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.考虑驾驶愤怒的元胞自动机交通流模型 [J], 郑华荣;吴超仲;马晓凤
2.考虑驾驶水平的元胞自动机交通流模型 [J], 花伟;许良
3.基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型 [J], 侯培国; 闫成浩; 余焊威; 洪嘉阳
4.考虑前车效应的一维元胞自动机混合交通流模型研究 [J], 张锦;符鼎俊;李启朗
5.考虑前车效应的一维元胞自动机混合交通流模型研究 [J], 张锦;符鼎俊;李启朗因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

考虑驾驶水平的元胞自动机交通流模型
花伟;许良
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2007(007)004
【摘要】元胞自动机模型在城市交通流特性的研究和模拟方面非常有效,而在先前的元胞自动机交通流模型中,没有反映车辆驾驶者水平对车流行进的影响.目前北京市有近1/3的驾驶者为新司机,他们的存在直接影响着北京市的交通状况.为了能够反映出驾驶者水平与车流之间的关系,在新模型中引入了驾驶水平因子,以反映驾驶者的不同水平.通过计算机模拟,发现当驾驶者的水平一致且较高时,车流相当流畅,而新司机的加入则造成车流中出现了自由相与堵塞相的全局性交替,类似于波的传播,而且新司机越多,波的周期越短,波峰走向与水平方向的夹角越陡.
【总页数】4页(P111-114)
【作者】花伟;许良
【作者单位】铁道科学研究院,运输及经济研究所,北京,100081;燕山大学,经济管理学院,河北,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.考虑驾驶愤怒的元胞自动机交通流模型 [J], 郑华荣;吴超仲;马晓凤
2.考虑驾驶疲劳的一维元胞自动机交通流模型 [J], 曲仕茹;贾光帅
3.模拟驾驶行为的元胞自动机交通流模型 [J], 王裕青;周美莲;李青
4.基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型 [J], 侯培国; 闫成浩; 余焊威; 洪嘉阳
5.考虑前车效应的一维元胞自动机混合交通流模型研究 [J], 张锦;符鼎俊;李启朗因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。