基于python交通流模拟代码

Python是一种非常适合用于交通流模拟的编程语言，因为它有丰富的科学计算库如NumPy、Pandas和Matplotlib等，以及易于理解和使用的语法。以下是基于Python编写交通流模拟代码的一个简化示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义车辆状态（位置，速度）
class Vehicle:
    def __init__(self, position=0, speed=0):
        self.position = position
        self.speed = speed

class TrafficFlowModel:
    def __init__(self, num_vehicles, road_length, max_speed):
        self.vehicles = [Vehicle() for _ in range(num_vehicles)]
        self.road_length = road_length
        self.max_speed = max_speed
        self.time_step = 0.1  # 时间步长

    def step(self):
        for vehicle in self.vehicles:
            if vehicle.speed < self.max_speed and vehicle.position + vehicle.speed <= self.road_length:
                vehicle.position += vehicle.speed * self.time_step
            else:
                vehicle.speed *= 0.95  # 超速减速

# 实例化模型并运行
model = TrafficFlowModel(100, 1000, 10)
for _ in range(int(10 / model.time_step)):
    model.step()
    # 可视化车辆分布
    positions = [vehicle.position for vehicle in model.vehicles]
    plt.scatter(positions, [0] * len(positions), s=1)
    plt.pause(model.time_step)

plt.show()

这个简单的例子创建了一个基本的交通流模型，其中车辆会按照最大速度移动，直到达到道路末端或遇到其他车辆而减速。通过`step`函数，我们可以逐时间步更新车辆的位置。