元胞自动机与Matlab

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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。

基于量子元胞自动机的逻辑设计

基于量子细胞自动机的逻辑电路设计摘要：量子细胞自动机(Quantum Cellular Automata, QCA)的出现，让电子电路的器件的尺寸进一步缩小成为可能。

在量子细胞自动机电路研究的突破，将使微电子进入量子这个全新的领域之中。

当前量子细胞自动机的研究仅限于理论上的，它的物理实现还正在萌芽阶段。

本文的讨论只限于理论上的讨论，不考虑量子细胞自动机的物理实现方面的问题，或细胞自动机的物理实现方面所带来的问题。

本文主要阐述了如何通过使用matlab软件，合理构建元胞来搭建计数器，采用线与、基础门来搭建。

例如M门、非门、等。

关键字：量子细胞自动机计数器时钟脉冲引言：引言量子细胞自动机的概念的提出，预示着微电子领域将想一个全新的领域发展，即量子领域，但是目前的研究未能摆脱经典电路的概念，因为这是一个向着量子电路过度的时期。

本文中，本人首先介绍了有关量子细胞自动机的基础知识，包括：它产生的时代背景；元胞的基本原理及运用于微电子领域的一些过渡性的规定；用细胞自动机来进行逻辑电路设计的设计方法以及几种不同的设计方案；量子细胞自动机电路的仿真方法。

接着简要介绍了当前量子细胞自动机方面的一些已经完成的成果，他们是该邻域不同部分的具体内容，是量子电路的基本雏形。

可以说，从提出量子细胞自动机的方案，以QCA来描述经典的电路理论中的逻辑单元，通过时钟来保证计算的有序正确的进行，到最后的量子电路的仿真，都有其独特的特点。

其次，说明了近年来，单电子器件的研究与开发已成为国际的热点，国际上的一些物理学家创造了一种“量子点”，也就是说运用单个电子的存在与否及其所处的位置对信息进行编码，从而代替传统晶体管电路中用电平进行信息的加工处理。

正因如此，基于量子细胞自动机(Quantum-dot Cellular Automata, QCA)的器件应运而生，QCA是于1993 年由Lent 等最先提出的，它提供了一种新的计算和信息转换方式，具有低功耗、高集成度和无引线等优点，将会成为利用量子点进行计算的新技术[4]。

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

一
的状态全体，Ｃ的一个构形（ｏｆｕａｉ）元胞自动机的即ＡＣｎｇｒｔｎ，ｉｏ
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￣ａｕｏａ，称Ｃ是ｖｎＮｕａｎＣｎｒｔｍｔ简ＡａＡ）ｏｅｍｎ
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（ｏｐｔｉ）构造（ｏｓｕｔｎ、长（ｒｗｈ、Ｃｍｕｔｎ、ａｏＣｎｔｃｉ）生ｒｏＧｏｔ）复制（ｅｒｕｔｎ、争（ｏｐｔｏ）演化（ｖｌｔｎ等现象Ｒｐｏｃｏ）竞ｄｉＣｍｅｉｎ与ｉｔＥｏｕｏ）ｉ的研究，时，为动力学理论中有关混沌（ｈｏ）分形同也Ｃａｓ、（ｒｅ１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Ｍａａｄｂ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ＧＩ，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"。

基于元胞自动机的复杂建筑物中人员逃生模型研究

基于元胞自动机的复杂建筑物中人员逃生模型研究于海明;王文琪;张可;郑安琦;马骁【期刊名称】《工业安全与环保》【年(卷),期】2016(042)012【摘要】针对复杂建筑物中人群安全疏散问题，在原有的元胞自动机行人流模型基础上，利用不同人员行进速度、不同方向行进速度的差异以及疏散连续性等特征优化该模型，使其在模拟逃生规律和疏散时间方面更加合理、可靠。

通过多组人群行进速度测定试验，利用曲线拟合方法，获取不同属性人群向不同高度的台阶行进的速度，并制定台阶等级划分规则，优化人员速度计算方法，结合累积位移量，构建复杂建筑元胞自动机模型。

利用Matlab软件建立原有疏散模型及复杂建筑元胞自动机模型，分别模拟某海豚表演馆疏散情况。

结果表明，复杂建筑元胞自动机模型的模拟数据与实际演习数据相比，在疏散总时间方面存在5％～8％相对偏差，相比原有疏散模型，在模拟复杂建筑疏散问题中更具说服力。

【总页数】4页(P6-9)【作者】于海明;王文琪;张可;郑安琦;马骁【作者单位】山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590; 山东科技大学矿山灾害预防控制重点实验室山东青岛266590;中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100;山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590;山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590;山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590; 山东科技大学矿山灾害预防控制重点实验室山东青岛266590【正文语种】中文【相关文献】1.基于元胞自动机的多自主体人员行为模型及其在性能化设计中的应用 [J], 方伟峰;杨立中;黄锐2.基于元胞自动机模型的地铁人员疏散仿真研究 [J], 许爱军;谢依馨3.基于元胞自动机人员疏散模型的分析研究 [J], 孙敏;王中华4.基于元胞自动机和社会力模型的人员疏散问题研究——以上海迪士尼乐园为例[J], 陈治廷;刘柏岑;李沛远;秦海鹏5.建筑物人员疏散逃生速度的数学模型 [J], 陆君安;方正;卢兆明;赵春梅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

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'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]);
[a,b,c]=size(initial.cdata); z=zeros(a,b); cells = double(initial.cdata(:,:,1)==255); visit = z ; sum = z;
经过几十个时间间隔（从 MCM Cellular Automata 这个图像开始），我们可以得到以下的图像。
% The CA rule cells = ~((sum< 4) | (sum==5));
3 .渗流集群规则： ¾ 对周围相邻的 8 邻居求和（元胞只有两种状态，0 或 1 ）。元胞也有一个单
独的状态参量（所谓'记录' ）记录它们之前是否有非零状态的邻居。 ¾ 在 0 与 1 之间产生一个随机数 r 。 ¾ 如果总和> 0 （至少一个邻居）并且 r >阈值，或者元胞从未有过一个邻居，
cells = ((cells==0) & (sum>=t1)) + ... 2*(cells==1) + ... 3*(cells==2) + ... 4*(cells==3) + ... 5*(cells==4) + ... 6*(cells==5) +... 7*(cells==6) +... 8*(cells==7) +... 9*(cells==8) +... 0*(cells==9);
2 .表面张力规则是： ¾ 对周围的 8 近邻的元胞以及自身的状态求和 ¾ 如果总和< 4 或= 5 ，下一时刻的状态= 0 ¾ 否则状态= 1 核心代码：
x = 2:n-1; y = 2:n-1; %nearest neighbor sum
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(3:n,y-1) + cells(x+1,y+1)+... cells(x,y);
imh = image(cat(3,cells,z,z)); set(imh, 'erasemode', 'none') axis equal axis tight
z 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。
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);
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。
z 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。
状态= 2 。如果该时刻状态= 2 ，然后下一时刻状态= 3 ，对于其它的状态依次类推，直到第 9 种状态。如果状态= 9 ，然后下一状态= 0 并且元胞回到休息状态。核心代码：
x = [2:n-1]; y = [2:n-1];
sum(x,y) = ((cells(x,y-1)> 0)&(cells(x,y-1)< t)) + ((cells(x,y+1)> 0)&(cells(x,y+1)< t)) + ... ((cells(x-1, y)> 0)&(cells(x-1, y)< t)) + ((cells(x+1,y)> 0)&(cells(x+1,y)< t)) + ... ((cells(x-1,y-1)> 0)&(cells(x-1,y-1)< t)) + ((cells(x-1,y+1)> 0)&(cells(x-1,y+1)< t)) + ... ((cells(x+1,y-1)> 0)&(cells(x+1,y-1)< t)) + ((cells(x+1,y+1)> 0)&(cells(x+1,y+1)< t));
元胞自动机与 MATLAB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。
则元胞= 1 。 ¾ 如果总和> 0 则设置"记录"的标志，记录这些元胞有一个非零的邻居。核心代码：
sum(2:a-1,2:b-1) = cells(2:a-1,1:b-2) + cells(2:a-1,3:b) + ... cells(1:a-2, 2:b-1) + cells(3:a,2:b-1) + ... cells(1:a-2,1:b-2) + cells(1:a-2,3:b) + ...
end if (freeze==1)
run = 0; freeze = 0; end drawnow %need this in the loop for controls to work end
例子
1 .Conway 的生命游戏机。规则是： ¾ 对周围的 8 个近邻的元胞状态求和 ¾ 如果总和为 2 的话，则下一时刻的状态不改变 ¾ 如果总和为 3 ，则下一时刻的状态为 1 ¾ 否则状态= 0 核心代码：
z = zeros(n,n); cells = z; cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1; cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1;
z 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。
if (run==1) %nearest neighbor sum 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(3:n,y-1) + cells(x+1,y+1); % The CA rule cells = (sum==3) | (sum==2 & cells); %draw the new image set(imh, 'cdata', cat(3,cells,z,z) ) %update the step number diaplay stepnumber = 1 + str2num(get(number,'string')); set(number,'string',num2str(stepnumber))
一个 CA 初始图形经过螺旋的变化，得到下图。
cells(3:a,1:b-2) + cells(3:a,3:b);
pick = rand(a,b); cells = cells | ((sum>=1) & (pick>=threshold) & (visit==0)) ; visit = (sum>=1) ;
变量 a 和 b 是图像的尺寸。最初的图形是由图形操作决定的。以下程序设定坐标系为一个固定的尺寸，在坐标系里写入文本，然后获得并返回坐标内的内容，并用 getframe 函数把它们写入一个矩阵
z 加入一个简单的图形用户界面是很容易的。在下面这个例子中，应用了三个按钮和一个文本框。三个按钮，作用分别是运行，停止，程序退出按钮。文框是用来显示的仿真运算的次数。
%build the GUI %define the plot button plotbutton=uicontrol('style','pushbutton',...