NS元胞自动机模型--python实现

实现：

]# -*- coding: utf-8 -*-
''' NS模型场景：周期型边界道路长度:cell=1000个元胞车辆初始分布为均匀分布初始速度:v0=vmax=5随机慢化概率:p=0.1仿真时步为2000时步，从500时步开始采样-1表示元胞，其他值表示车辆要求：绘制车辆加速度的分布图(密度：0.05, 0.2, 0.4, 0.6)
'''#import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import os#设置车辆初始均匀分布,车辆密度ρ=0.05, 0.2, 0.4, 0.6
def InitDist(v0=5, ρ=0.05, cell=1000):arra = np.zeros(1000, dtype=int)#创建1000个元胞arra = np.array([-1] * cell)v_count = int(ρ*cell)           #车辆数temp = np.linspace(0, 999, num=v_count).astype(int)#生成均匀分布数for i in temp:arra[i] = v0return v_count,arra #返回车辆初始分布与车辆数#NS建模
def NS(cell=1000, n=InitDist()[0],v0=5, vmax=5, p=0.1,times=2000, start=500):cell_arr = np.zeros((times,cell), dtype=int)#NS模型演化过程表df = pd.DataFrame(cell_arr).apply(lambda x: x.iloc[:] - 1)df.loc[0,:] = InitDist()[1]                 #设置车辆初始状态#根据车辆数n生成相应的任意随机慢化概率,支持文件导入p_rand = pd.DataFrame()if(os.path.exists('p_array.csv')==False):p_rand = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(times, n)))p_rand = p_rand.apply(lambda x: x.iloc[:] / 10)p_rand.to_csv("p_array.csv",index=True,header=True)else:p_rand = pd.DataFrame(pd.read_csv('p_array.csv',index_col=0))#NS演化规则i = 0for i in range(times - 1):index = []                      #保存车辆所在元胞的下标d_temp = list(df.iloc[i,:])     #每次取出当前路段元胞的车辆分布情况p_temp = list(p_rand.iloc[i,:]) #每次取出当前路段车辆的换道概率for j in range(cell):if d_temp[j] >= 0:index.append(j)         #将车辆的当前位置保存#对每一辆车进行处理for k in range(n):v = d_temp[index[k]]        #获取当前速度#加速if(v < vmax):v = min(v+1, vmax)#减速if index[(k+1)%n] > index[k]:gap = index[(k + 1) % n] - index[k] - 1   #两车相隔gap个元胞else:gap = cell - index[k] + index[(k+1)%n] - 1#周期型边界，需处理边界问题if (gap < vmax):v = min(v,gap)#随机慢化if(p > p_temp[k]):v = max(v-1,0)#print(v)#运动s = index[k] + vs = s % cell         #边界处理df.loc[i+1,s] = v    #更新下一轮车辆状态变化值df.to_csv("result.csv")return dfif __name__ == "__main__":df = NS()print(df)

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