交通元胞机模型的Python实现

时间: 2023-11-29 13:53:50 浏览: 42
交通元胞机模型是一种用于模拟交通流动的计算模型,它基于细胞自动机模型,通过将道路划分成小的单元(细胞)来模拟车辆在道路上的运动。下面是一个简单的交通元胞机模型的Python实现: ```python import numpy as np import random # 定义道路长度和车道数 length = 100 lanes = 3 # 定义车道宽度和车辆长度 lane_width = 4 vehicle_length = 5 # 定义车速和加速度 max_speed = 20 acceleration = 1 # 定义车辆密度和交通灯周期 density = 0.3 light_cycle = 10 # 定义道路状态 road = np.zeros((length, lanes)) # 定义车辆类 class Vehicle: def __init__(self, lane, position, speed): self.lane = lane self.position = position self.speed = speed # 初始化车辆 vehicles = [] for lane in range(lanes): for position in range(length): if random.uniform(0, 1) < density: speed = random.randint(0, max_speed) vehicle = Vehicle(lane, position, speed) vehicles.append(vehicle) road[position, lane] = 1 # 定义交通灯状态 light = 0 # 定义车辆运动函数 def move(vehicles): for vehicle in vehicles: # 计算前方车辆距离和速度差 lead_distance = 0 lead_speed = 0 for i in range(1, max_speed): if road[(vehicle.position + i) % length, vehicle.lane] == 1: lead_distance = i - 1 lead_speed = vehicles[(vehicles.index(vehicle) + i - 1) % len(vehicles)].speed break speed_difference = lead_speed - vehicle.speed # 根据速度差计算加速度 if speed_difference >= 0: acceleration = min(speed_difference, vehicle.speed) else: acceleration = min(-speed_difference, max_speed - vehicle.speed) # 更新车速和位置 vehicle.speed = min(vehicle.speed + acceleration, max_speed) vehicle.position = (vehicle.position + vehicle.speed) % length # 更新道路状态 road[:, vehicle.lane] = 0 for i in range(vehicle_length): road[(vehicle.position + i) % length, vehicle.lane] = 1 # 定义交通灯函数 def toggle_light(): global light light = (light + 1) % light_cycle # 模拟车辆运动 for t in range(100): if light == 0: toggle_light() for i in range(light_cycle): move(vehicles) if light == i: vehicles = sorted(vehicles, key=lambda x: x.position) for vehicle in vehicles: if vehicle.position >= length - 5: vehicles.remove(vehicle) road[:, vehicle.lane] = 0 toggle_light() ``` 上述代码使用numpy数组来表示道路状态,使用Python类来表示车辆,并通过move函数来模拟车辆的运动。同时,还定义了toggle_light函数来控制交通灯的状态,并在模拟过程中实现了对交通灯状态的切换。

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