环形公路堵车概率模型(含详细解析)

标签: python 机器学习  python  机器学习

基础理论

路面上有n辆车,以不同的速度向前行驶, 模拟堵车问题。
有以下假设:

  1. 假设某辆车的当前速度是v。
  2. 若前方可见范围内没车,则它在下一秒的车速提高到v+1,直到达到规定的最高限速。
  3. 若前方有车,前车的距离为d,且d < v,则它下 一秒的车速降低到d-1 。
  4. 每辆车会以概率p随机减速v-1。、

代码实现

// An highlighted block
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

#对车辆的位移进行限制,当大于水平的公路长度时,则认为是拐外后的位移
def clip(x, path):
    for i in range(len(x)):
        if x[i] >= path:
            x[i] %= path

if __name__ == "__main__":
    
    #文字转化
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    '''初始化定义'''
    path = 5000     # 环形公路的长度
    n = 100         # 公路中的车辆数目
    v0 = 50          # 车辆的初始速度
    p = 0.3         # 随机减速概率
    Times = 1000    #模拟时间
    
    '''模拟车辆的位移和速度'''
    np.random.seed(0)
    #模拟100辆车辆的位置
    x = np.random.rand(n) * path
    #车辆位移进行排序
    x.sort()
    #将100个车辆的速度定义为50,并设为float类型数据
    v = np.tile([v0], n).astype(np.float)
    #
    '''画布大小'''
    plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='w')
    
    '''模拟在时间范围内的堵车情况'''
    for t in range(Times):
        #绘图 x:车辆位置 [t]*n:时间
        plt.scatter(x, [t]*n, s=1, c='b', alpha=0.05)
        
        '''依次判断100辆车的速度和位移情况'''
        for i in range(n):
            #计算前后车辆的距离
            if x[(i+1)%n] > x[i]:
                d = x[(i+1) % n] - x[i]
            else:
                d = path - x[i] + x[(i+1) % n]

            '''判断此刻的速度和与前车的距离大小'''
            if v[i] < d:
            #若前方可见范围内没车,则它在下一秒的车速提高到v+1,直到达到规定的最高限速。同时,每辆车会以概率p随机减速v-1if np.random.rand() > p:
                    v[i] += 1
                else:
                    v[i] -= 1
            else:
            #若前方有车,前车的距离为d,且d < v,则它下 一秒的车速降低到d-1 。
                v[i] = d - 1
        #限制速度,v<0,则将v定义为0;v>150,则将v定义为150
        v = v.clip(0, 150)
        #车辆的位移在增加,车在往前开
        x += v
        #调用clip
        clip(x, path)
        
    '''限制坐标轴'''
    #对x轴的坐标进行限制
    plt.xlim(0, path)
    #对y轴坐标进行限制
    plt.ylim(0, Times)
    
    '''标签'''
    plt.xlabel(u'车辆位置', fontsize=16)
    plt.ylabel(u'模拟时间', fontsize=16)
    plt.title(u'环形公路车辆堵车模拟', fontsize=20)
    
    '''自动调整子图参数,使之填充整个图像区域'''
    plt.tight_layout(pad=2)
    
    '''画图'''
    plt.show()

在这里插入图片描述

图形分析

图形中颜色越重的地方,说明很多车的位移相同,则说明发生了堵车的情况。如果颜色重的地方多,说明堵车严重。
随机减速概率越大,堵车越严重。
随机减速概率=0.3
在这里插入图片描述
随机减速概率=0.5
在这里插入图片描述

版权声明:本文为weixin_42567027原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42567027/article/details/107398651

智能推荐

工厂模式

简介 常见的实例化对象模式。 用工厂方法替代new操作的一种模式。 当我们使用new操作实例化对象时,调用构造函数完成初始化。若初始化仅是进行赋值等简单的操作,写入构造函数即可。但如果初始化时需要执行一长串复杂的代码,将多个工作装入一个方法,是不妥的。 创建实例与使用实例分离。将创建实例所需的大量初始化工作从基类的构造函数中分离出去。 简单工厂模式、工厂方法模式针对的是一个产品等级结构;而抽象工厂...

B1105 Spiral Matrix (画图)

B1105 Spiral Matrix (25分) //第一次只拿了21分 矩阵的长和宽,求最大因子,从sqrt(num)开始枚举. 每次循环一次,s++,t--,d--,r++ 测试点四运行超时,是因为输入一个数字的时候,需要直接输出这个数字。//1分 测试点二运行超时,最后一个数字不必再while循环一次,直接输出即可。//3分 最后一个测试点卡了好久/(ㄒoㄒ)/~~ 螺旋矩阵...

Java基础=>String,StringBuffer与StringBuilder的区别

字符串常量池 什么是字符串常量池? JVM为了减少字符串对象的重复创建,其维护了一块特殊的内存,这段内存被称为字符串常量池(存储在方法区中)。 具体实现 当代码中出现字符串时,JVM首先会对其进行检查。 如果字符串常量池中存在相同内容的字符串对象,如果有,则不再创建,直接返回这个对象的地址返回。 如果字符串常量池中不存在相同内容的字符串对象,则创建一个新的字符串对象并放入常量池,并返回新创建的字符...

java调用其他java项目的Https接口

项目中是这样的: 用户拿出二维码展示,让机器识别二维码, 机器调用开门的后台系统接口, 然后开门的后台系统接口需要调用管理系统的接口, 管理系统需要判断能不能开门.这两个系统是互相独立的.当时使用http调用是没有问题的.当时后来要求必须用https.废话不说,直接代码: 我的项目中调用的是 HttpsUtils.Get(utlStr) 这个接口 开门系统接口如下图:   管理系统的接口...

Hadoop1.2.1全分布式模式配置

一 集群规划 主机名            IP                               安装的软件 &nbs...

猜你喜欢

Go语言gin框架的安装

尝试安装了一下gin,把遇到的一些小问题来记录一下 安装步骤 首先来看看官方文档,链接点这里 可以看到安装步骤很简单,就一句话 在命令行中输入这句话运行等待就好。 问题来了,因为墙的问题,go get会很慢,所以命令行里面半天什么反应也没有,不要急,慢慢等着就会看到gin-gonic/gin这个目录出现 这个时候命令行还是没有结束,表示还在下一些东西。有的时候可能心急的人就停了(比如我),然后写个...

uni-app表单组件二

input(输入框) 属性名 类型 说明 平台差异 value String 输入框的初始内容 type String input 的类型 password Boolean(默认false) 是否是密码类型 placeholder String 输入框为空时占位符 placeholder-style String 指定 placeholder 的样式 placeholder-class Strin...

深入理解 JavaScript 代码执行机制

深入理解 JavaScript 代码执行机制 前言 本文仅为个人见解,如有错误的地方欢迎留言区探讨和指正。 1、餐前甜品 如下是一段 JavaScript 代码,如果你毫不犹豫的说出代码执行顺序。那么请直接滚动到底部,留下你的足迹,接受膜拜。如果还不是很确定,那么请往下继续查看。 2、磨刀不误砍柴工(了解浏览器原理) (1) 进程和线程 进程是cpu资源分配的最小单位(是能拥有资源和独立运行的最小...

Centos7下配置DRBD Cluster扩展节点

操作环境 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) DRBDADM_BUILDTAG=GIT-hash:\ ee126652638328b55dc6bff47d07d6161ab768db\ build\ by\ [email protected]\,\ 2018-07-30\ 22:23:07 DRBDADM_API_VERSION=2 DRBD_KERNEL_VER...

选择排序了解一下

选择排序是一种简单直观的排序算法,它的主要思想:初始时在序列中找到最小(大)的元素,放到序列的起始位置作为已排序序列;然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)的元素,放到已排序序列的末尾,以此类推,直到所有元素均排序完毕。 即每遍历一次就记住了最大(小)的元素的位置,最后仅需要一次交换操作就可以放到其适合的位置。 如下图所示: 实现代码如下: 选择排序是不稳定排序,时间复杂度在最优、最坏情况下都...