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完整代码，可直接运行

第一次建模模拟时改写的2017年MCM B题：收费亭渐变段代码，有部分注释，改的有点急，代码不工整，仅供参考

【元胞自动机】基于元胞自动机之地铁火灾疏散模型matlab源码.md

5.元胞自动机与马尔科夫(链)过程      马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的，又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中，各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。

4元胞自动机的定义 元胞自动机是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上，并按照一定局部规则，在离散的时间维上演化的动力学系统。 具体讲,构成元胞自动机的部件被称为“元胞”，每个元胞具有一个状态。

元胞自动机的C++实现，平台是vs2013版本的MFC单文档

元胞自动机MFC，vc2013实现，康威生命游戏

功能强大的细胞自动机 内置数百种规则和演化图景。具体操作可参考百度词条生命游戏

% OUT = Mergecell(IN1,IN2,...INx,DIM) % % MERGECELL 简单地将元胞数组 (IN1,IN2,...,INx) 合并在一起% 沿 DIM 维度附加它们。 没有要求% 输入元胞数组具有相似的维度。 结果是一个元胞数组% 大到足以容纳每个带空格的输入数组的大小% 填充空白点。 % ％ 例子： % % a{1} = {'a','b','c','d','e'}; % a{2} = {'f';'g';'h'}; %-- 注意这些是不同的方向% % out = mergecell(a{:},1) % % 返回：'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f' ％ [] [] [] [] [] 'G' ％ [] [] [] [] [] 'H' % % % out = mergecell(a{:},2) % % 返回：'a' 'b' 'c' 'd' 'e' ％