元胞自动机的Matlab实现

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］。

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（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。

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。

% 元胞自动机：森林火灾模型% 规则：% (1)正在燃烧的树变成空格位；% (2)如果绿树格位的最近邻居中有一个树在燃烧，则它变成正在燃烧的树；% (3)在空格位，树以概率p生长；% (4)在最近的邻居中没有正在燃烧的树的情况下树在每一时步以概率f(闪%? 电)变为正在燃烧的树。

% 参考文献:% 祝玉学，赵学龙译，<<物理系统的元胞自动机模拟>>, p23close all;clc;clear;figure;p=0.3;% 概率pf=6e-5;% 概率faxes;rand('state',0);set(gcf,'DoubleBuffer','on');% S=round((rand(300)/2+0.5)*2);S=round(rand(300)*2);Sk=zeros(302);Sk(2:301,2:301)=S;%%加边开始的森林初值% 红色表示正在燃烧(S中等于2的位置)% 绿色表示绿树(S中等于1的位置)% 黑色表示空格位(S中等于0的位置)C=zeros(302,302,3);R=zeros(300);G=zeros(300);R(S==2)=1;G(S==1)=1;C(2:301,2:301,1)=R;C(2:301,2:301,2)=G;Ci=imshow(C);ti=0;tp=title(['T = ',num2str(ti)]);%%时间记录while 1;ti=ti+1;St=Sk; %%St表示t时刻的森林情况St(Sk==2)=0; % for rule (1)Su=zeros(302);Sf=Sk;%%Sf表示模拟着火的过程Sf(Sf<1.5)=0;%%只留下着火点Sf=Sf/2;%%着火点变为1，此处Sf只有着火和空格两种Su(2:301,2:301)=Sf(1:300,1:300)+Sf(1:300,2:301)+Sf(1:300,3:302) +...Sf(2:301,1:300)+Sf(2:301,3:302)+Sf(3:302,1:300) + ...Sf(3:302,2:301)+Sf(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下su周围八个点，有多少个在燃烧St(Su>0.5)=2;%% for rule (2)Sf->suSe=Sk(2:301,2:301);%%Se中将初始的森林，空白处变为1，其他地方为0Se(Se<0.5)=4;%% 空白地方赋值为4Se(Se<3)=0;%%有树和着火赋值为0Se(Se>3)=1;%%空白地方赋值为1St(2:301,2:301)=St(2:301,2:301)+Se.*(rand(300)<p); %for rule (3)%长树，更新t时刻的森林StSs=zeros(302);Ss(Sk==1)=1;%%讨论绿树情况Ss(2:301,2:301)=Ss(1:300,1:300)+Ss(1:300,2:301)+Ss(1:300,3:302) +...Ss(2:301,1:300)+Ss(2:301,3:302)+Ss(3:302,1:300) + ...Ss(3:302,2:301)+Ss(3:302,3:302);%%平移后八个方向叠加，记录下Ss周围八个点，有多少个绿树Ss(Ss<7.5)=0;Ss(Ss>7.5)=1;d=find(Ss==1 & Sk==1);for k=1:length(d);r=rand;St(d(k))=round(2*(r<=f)+(r>f));end% for rule (4)%%t时刻的着火还是没着火，记为1or2Sk=St;%更新t时刻的森林StR=zeros(302);G=zeros(302);R(Sk==2)=1;G(Sk==1)=1;C(:,:,1)=R;C(:,:,2)=G;set(Ci,'CData',C);set(tp,'string',['T = ',num2str(ti)])pause(0.2);end。