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文档简介
1、元胞自动机 NaSch模型及其MATLAB代码作业要求根据前面的介绍,对NaSch模型编程并进行数值模拟:模型参数取值:Lroad=1000 , p=0.3 , Vmax=5 。边界条件:周期性边界。数据统计:扔掉前50000个时间步,对后50000个时间步进行统计,需给出 的结果。基本图(流量-密度关系):需整个密度范围内的。时空图(横坐标为空间,纵坐标为时间,密度和文献中时空图保持一致,画500个时间步即可)。指出NaSch模型的创新之处,找出NaSch模型的不足,并给出自己的改进 思路。流量计算方法:密度=车辆数/路长;流量 flux=density XV_ave。在道路的某处设置虚拟探
2、测计算统计时间 T内通过的车辆数N ;流量 flux=N/T 。在计算过程中可都使用无量纲的变量。1、NaSch模型的介绍作为对184号规则的推广,Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型,即 NaSch模型(也有人称它为NaSch模型)。时间、空间和车辆速度都被整数离散化。道路被划分为等距离的离散的格子,即元胞。每个元胞或者是空的,或者被一辆车所占据。车辆的速度可以在(0Vmax)之间取值。2、NaSch模型运行规则在时刻t到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新:(1)加速:Vnmin(Vn 1,Vmax)规则(1)反映了司机倾向于以尽可能大的
3、速度行驶的特点。(2)减速:Vnmin(Vn,dn)规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。(3)随机慢化:以随机概率p进行慢化,令:vnmin(vn - 1,0)规则引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异,这样既可以反映随机加速行为,又可以反映减速过程中的过度反应行为。 这一规则也是堵塞自发产生的至关重要 因素。(4)位置更新:VnXn Vn ,车辆按照更新后的速度向前运动。其中Vn, Xn分别表示第n辆车位置和速度;l ( l >1 )为车辆长度; dn xn i xn 1表示n车和前车n+1之间空的元胞数;p表示随机慢化概 率;V max为最大速度。3、NaSch模型实例根据题目要求,模
4、型参数取值: L=1000 , p=0.3 , Vmax=5 ,用matlab 软 件进行编程,扔掉前11000个时间步,统计了之后500个时间步数据,得到如 下基本图和时空图。3.1 程序简介初始化:在路段上,随机分配200个车辆,且随机速度为1-5之间图3.1.1是程序的运行图,图3.1.2中,白色表示有车,黑色是元胞。图3.1.1 NaSch模型运行图图 3.1.2 NaSch 模型3.2 流量密度分析图3.2描述了交通流量与密度的关系,从图中可知,该模型中,当密度为0-0.185时,流量随密度的增加而增加;当密度超过0.185时,流量开始随密度的增加而下降。图3.2基于NaSch模型的
5、流量密度图3.3 NaSch模型时空图分析图3.3.1和图3.3.2描述了,时间步从11001开始到11500结束,共500个时间步的空间和时间的关系,从图中可以模拟出自发产生的堵塞现象。IDQIiXD那岬“二,,干:二干二;庭日三春声直 亳WW2* 二嚓三:七涧2;1至三图3.3.1基于NaSch模型的时空图图3.3.2基于NaSch模型的时空图RI吧匕 三ZWF盛 *七厘斤3箴避4模型评价优点:该程序基本实现了 NaSch模型的基本功能,并且最大速度、元胞数量、 车辆数量以及运行间隔时间都可以修改, 程序很灵活,并且可以清晰的看出每一 次运行过程。缺点:当时间步超过20000步时,内存占用
6、量大。附件%主程序:NaSch_3.m程序代码%单车道最大速度3个元胞开口边界条件加速减速随机慢化clfclear all%build the GUI%define the plot buttonplotbutton=uicontrol('style','pushbutton',.'string','Run', .'fontsize',12, .'position',100,400,50,20, .'callback', 'run=1;');%define the s
7、top buttonerasebutton=uicontrol('style','pushbutton',.'string','Stop', .'fontsize',12, .'position',100,500,50,20, .'callback','freeze=1;');%define the Quit buttonquitbutton=uicontrol('style','pushbutton',.'string'
8、;,'Quit', .'fontsize',12, .'position',100,600,50,20, .'callback','stop=1;close;');number = uicontrol('style','text', .'string','1', .'fontsize',12, .'position',20,400,50,20);%CA setupn=1000; %数据初始化z=zeros(1,n); %
9、 元胞个数z=roadstart(z,200); %道路状态初始化,路段上随机分布200辆cells=z;vmax=5; %最大速度v=speedstart(cells,vmax); % 速度初始化x=1; %记录速度和车辆位置memor_cells=zeros(3600,n);memor_v=zeros(3600,n);imh=imshow(cells); %初始化图像白色有车,黑色空元胞set(imh, 'erasemode', 'none')axis equalaxis tightstop=0; %wait for a quit button pushru
10、n=0; %wait for a drawfreeze=0; %wait for a freeze (冻结)while (stop=0 & x<11502)if(run=1)%边界条件处理,搜素首末车,控制进出,使用开口条件a=searchleadcar(cells);b=searchlastcar(cells);cells,v=border_control(cells,a,b,v,vmax);i=searchleadcar(cells); % 搜索首车位置 for j=1:iif i-j+1=nz,v=leadcarupdate(z,v); continue; else%=加速
11、、减速、随机慢化if cells(i-j+1)=0; %判断当前位置是否非空continue; else v(i-j+1)=min(v(i-j+1)+1,vmax); %力口速%=减速k=searchfrontcar(i-j+1),cells); %搜素前方首个非空元胞位置if k=0; %确定于前车之间的元胞数d=n-(i-j+1);else d=k-(i-j+1)-1; endv(i-j+1)=min(v(i-j+1),d);%=%减速%随机慢化 v(i-j+1)=randslow(v(i-j+1); new_v=v(i-j+1); %=加速、减速、随机慢化%更新车辆位置z(i-j+1)=
12、0;z(i-j+1+new_v)=1;%更新速度v(i-j+1)=0;v(i-j+1+new_v)=new_v; end end endcells=z;memor_cells(x,:)=cells; % 记录速度和车辆位置memor_v(x,:)=v;x=x+1;set(imh,'cdata',cells) % 更新图像 %update the step number diaplay pause(0.0001);stepnumber = 1+str2num(get(number,'string');set(number,'string',num2
13、str(stepnumber)endif (freeze=1)run = 0;freeze = 0;enddrawnowendfigure(1)for l=11001:1:11500for k=1:1:1000if memor_cells(l,k)>0 plot(k,l,'k.');hold on;endendendxlabel('空间位置')ylabel('时间(s)')title('时空图')for i=1:1:500density(i)=sum(memor_cells(i,:)>0)/1000;flow(i)=s
14、um(memor_v(i,:)/1000;endfigure(2)plot(density,flow,'k.');title('流量密度图')xlabel('density')ylabel('flow')% /%函数:searchlastcar.m 程序代码function location_lastcar=searchlastcar(matrix_cells)%搜索尾车位置for i=1:length(matrix_cells)if matrix_cells(i)=0location_lastcar=i;break;else %
15、如果路上无车,则空元胞数设定为道路长度location_lastcar=length(matrix_cells);endend%函数:searchfrontcar.m 程序代码function location_frontcar=searchfrontcar(current_location,matrix_cells) i=length(matrix_cells);if current_location=ilocation_frontcar=0;elsefor j=current_location+1:iif matrix_cells(j)=0location_frontcar=j;break
16、;elselocation_frontcar=0;endendend%函数:roadstart.m 程序代码function matrix_cells_start=roadstart(matrix_cells,n)%道路上的车辆初始化状态,元胞矩阵随机为0或1, matrix_cells初始矩阵,n初始车辆数k=length(matrix_cells);z=round(k*rand(1,n);for i=1:nj=z(i);if j=0matrix_cells(j)=0;elsematrix_cells(j)=1;endendmatrix_cells_start=matrix_cells;%函
17、数:randslow.m 程序代码function new_v=randslow(v)p=0.3; %慢化概率rand('state',sum(100*clock)*rand(1);%? u? x?p_rand=rand; % 产生随机概率if p_rand<=pv=max(v-1,0);endnew_v=v;%函数:leadcarrupdate.m程序代码function new_matrix_cells,new_=leadcarupdate(matrix_cells,v)%第一辆车更新规则n=length(matrix_cells);if v(n)=0matrix_cells(n)=0;v(n)=0;endnew_matrix_cells=matrix_cells;new_v=v;%函数:searchleadcar.m 程序代码function location_leadcar=searchleadcar(matrix_cells) i=length(matrix_cells);for j=1:iif matrix_cells(i-j+1
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