元胞自动机，亦被称为细胞自动机。CA的经典案例是定义一个网格，网格上的每个点代表一个有限数量的状态中的细胞。过渡规则同时应用到每一个细胞。典型的转换规则依赖于细胞和它的（4个或8个）近邻的状态，虽然临近的细胞也同样使用。CA的应用在并行计算研究、物理模拟和生物模拟等领域。在数学建模中，一般是借鉴元胞自动机的概念，应用于具体的适合于机理建模的问题中。这类问题的典型特征是，所研究的问题是一个系统问题，系统是由若干个一个或几个不同类的对象组成，经典的模型不适应。典型的问题如滴滴打车问题、开发小区问题。

为了进一步完善微观交通仿真中车辆换道行为模型，基于车辆换道行为过程中的不同情形，考虑待换道车辆换道意图产生与换道行为实施的时间关系，建立了综合性的车辆换道模型，该模型下车辆在不同条件时将分别执行自由换道及信息交互式换道。仿真中通过改变交通流密度和目标车道后车加速概率进行实验，结果表明，相对于其他换道模型，新模型使整个路段的交通流平均速度变大，在一定程度上能够减少路段交通拥阻，提高路段通行能力，新模型中换道行为规则更符合实际交通流状态。

对元胞自动机森林火灾模型进行了深度优化修复了较多bug，权衡了树的生长和火灾，达到一个较好的仿真效果，适合初学！

【数学建模】基于元胞自动机的四车道交通流.zip

基于元胞自动机模拟和遗传算法改进的动态网络分配模型分析（Matlab完整程序和数据） 元胞自动机模拟，遗传算法改进，动态网络分配模型分析，Matlab完整程序和数据。 元胞自动机，遗传算法是很久之前就提出的模型，受碍于计算设备的局限，经过实践的证明，如今才应用于本领域也是非常有用的工具。 NaSch模型与NSGA—II算法结合，在对交通网络基于完善规则的模拟的情况下，应用恰当的算法可以对交通网进行一定程度的优化。

双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型，具有靠右规则的 双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型，具有靠右规则的

编写环境:Matalab R2016a 已在Matalab R2014a中测试,可以正常运行. 程序主文件:main.m 功能:运行main.m 可以对其所指定参数的模型进行模拟仿真，以时步为单位显示车辆在地图中的运动过程,并统计数据与绘图。参数设置位置在程序中已给出。 参数： red_light_time = 60;%红灯时间 green_light_time = 40;%绿灯时间 fresh_frequency = 0.01;%刷新速率 num_of_street = 3;%小区道路的数量,也就是交叉口的数量 global pixellength;%定义全局变量车道长度 pixellength = 30;%主道的长度 side_length = 25;%小区边长 注意：主道长度不能小于小区边长！ 比较不同小区的情况的文件：compare_diff_xiaoqu.m 功能：运行compare_diff_xiaoqu.m可以对其小区大小的数组进行设置，然后可以对每一种大小小区进行仿真及统计数据。最后每一种小区都会绘出其在设置不同数量的道路下的车辆平均速度与拥堵

基于元胞自动机的人员疏散模拟器（Matlab完整程序和数据） 基于元胞自动机的人员疏散模拟器,人员疏散模拟器,元胞自动机

基于元胞自动机的城市城镇用地变化的预测（Matlab完整程序和数据） 基于元胞自动机的城市城镇用地变化的预测（Matlab完整程序和数据）

【元胞自动机】基于元胞自动机模拟3D森林火灾模型含Matlab源码