双车道元胞自动机模型python

双车道元胞自动机模型（Two-Lane Cellular Automaton，简称TLCA）是一种二维离散数学模型，它扩展了传统的单车道元胞自动机，通常用于研究交通流、社会系统动态等问题。在Python中，你可以利用如NumPy和Pandas这样的库来创建矩阵表示状态，以及使用循环和条件语句来更新每个细胞的状态。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装所需的库**：确保已安装numpy和matplotlib库，如果需要的话，可以使用`pip install numpy matplotlib`命令。

2. **初始化网格**：创建一个二维数组表示道路，0代表空闲，1代表占用。

3. **定义规则**：根据TLCA的具体规则，比如自由行驶、相遇规则等，确定邻居细胞如何影响当前细胞的状态。

4. **更新步骤**：遍历每个细胞及其邻居，基于当前规则改变细胞的状态。

5. **可视化结果**：用matplotlib绘制出每一步后的状态，观察交通模式的变化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化网格
grid_size = 100
grid = np.zeros((grid_size, grid_size), dtype=int)

# 定义规则函数
def update_rule(cell_state, neighbors):
    # ...编写规则逻辑...

# 更新整个网格
for i in range(grid.shape[0]):
    for j in range(grid.shape[1]):
        neighbors_states = [grid[i, (j - 1) % grid_size], # 左邻
                            grid[(i + 1) % grid_size, j], # 上邻
                            grid[i, (j + 1) % grid_size], # 右邻
                            grid[(i - 1) % grid_size, j]] # 下邻
        grid[i, j] = update_rule(grid[i, j], neighbors_states)

# 可视化
plt.imshow(grid, cmap='gray', interpolation='nearest')
plt.show()