使用python写一个用于交通网络级联失效的耦合映象格子模型代码

以下是一个简单的交通网络级联失效的耦合映象格子模型代码，使用Python实现：

import numpy as np

# 定义模型参数
N = 100  # 网格大小
p = 0.5  # 路段失效概率
q = 0.6  # 车辆改变路径概率
max_iter = 100  # 迭代次数

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

# 初始化车辆位置和目的地
car_pos = np.random.randint(0, N, size=100)
car_dest = np.random.randint(0, N, size=100)

# 迭代模拟
for i in range(max_iter):
    # 路段失效
    for j in range(N):
        for k in range(N):
            if np.random.rand() < p:
                grid[j, k] = 1
    
    # 车辆行驶
    for j in range(len(car_pos)):
        x, y = car_pos[j], car_dest[j]
        if x == y:
            continue
        path = [(x, y)]  # 记录车辆路径
        while True:
            # 查找可行路径
            neighbors = [(x-1, y), (x+1, y), (x, y-1), (x, y+1)]
            valid_neighbors = []
            for nx, ny in neighbors:
                if 0 <= nx < N and 0 <= ny < N and grid[nx, ny] == 0:
                    valid_neighbors.append((nx, ny))
            if len(valid_neighbors) == 0:
                break
            # 随机选择下一步路径
            if np.random.rand() < q:
                x, y = valid_neighbors[np.random.randint(len(valid_neighbors))]
            else:
                x, y = min(valid_neighbors, key=lambda p: (p[0]-car_dest[j])**2 + (p[1]-car_dest[j])**2)
            path.append((x, y))
            if x == car_dest[j] and y == car_dest[j]:
                break
        # 更新车辆位置和路径
        car_pos[j] = path[-1][0]
        car_dest[j] = path[-1][1]
    
    # 输出结果
    print(f'Iteration {i+1}: {np.sum(grid)} road segments failed, {np.sum(car_pos == car_dest)} cars reached their destination')

该模型使用一个二维数组表示交通网络中的路段，每个元素为0表示该路段正常，为1表示该路段失效。模拟过程中，先随机生成一些车辆，每个车辆有一个起点和终点，然后迭代模拟路段失效和车辆行驶的过程，直到所有车辆到达目的地或达到最大迭代次数。

其中，路段失效和车辆行驶的概率可以通过调整模型参数来控制，这样可以模拟不同的情况，比如交通网络中出现了重大故障或者恶劣天气等因素导致路段失效的情况。