基于元胞自动机的多自主体人员行为模型及其在性能化设计中的应用

目前性能化设计规范一个最主要的特点是从强调财产保护转变到强调生命安全保护，因此对建筑物内人员行为特征和运动规律的研究正越来越受到人们的重视。元胞自动机模型在交通流研究中的应用已经开展多年并取得了很多有用的成果，但涉及人的行为特征的研究往往十分复杂，在这方面利用自主体来研究具有较大的优势。给出的模型结合了这两方面各自的优势，是在元胞自动机交通流、行人流基本框架上建立起的多自主体人员行为模型，它对评估建筑物的设计方案具有很好的参考作用。     

格值诱导空间的若干特征定理

讨论了格值诱导空间及相关的弱诱导空间和满层空间的代数特征和拓扑特征。     

二维细胞自动机伪随机序列发生方法研究

首先介绍了细胞自动机的基本概念。根据具有输入的细胞自动机的转移特征方程推导出了具有梯形结构的二维垂直邻居受限细胞自动机周期等统计特性。根据这些特性提出了一种二维细胞自动机伪随机序列发生方法。计算机模拟表明 ,具有梯形结构的二维垂直邻居受限细胞自动机伪随机序列发生器实现简单 ,产生的序列具有速度高、周期长和统计特性好等优点。     

一种考虑摩擦与排斥的人员疏散元胞自动机模型

在人员疏散过程中, 人与人之间、人与环境(如建筑物)之间存在相互作用力, 包括吸引力、排斥力和摩擦力. 3种力对人员疏散的行为、速度和效率起着关键作用. 在以往的模型中, 吸引力可以得到较好地描述, 但对排斥力和摩擦力的定量描述还不完善. 近年来提出的多粒子自驱动模型(社会力模型)可以较好地体现3种力的作用, 但由于它是一种连续型模型, 运算的速度较慢并很难得到改善. 目前研究较多的离散型模型, 如元胞自动机模型和格子气模型等, 可以达到较高的运算速度, 但很难考虑到摩擦力与排斥力的作用, 造成运算结果误差较大. 针对这种情况, 本文在经典元胞自动机模型的基础上, 量化确定了摩擦力和排斥力的运算规则, 提出了一种新的元胞自动机模型. 通过将模型的运算结果与多粒子自驱动模型进行比较表明, 新模型在人员行为、疏散速度以及“快即是慢”效应等方面都可以得到与后者相同的结果, 而运算速度则与普通的元胞自动机及格子气模型相当, 比社会力模型大为提高.     

对流作用下枝晶生长行为的数值模拟

应用一个二维的改进元胞自动机(modified cellular automaton, MCA)－传输耦合模型, 对流场作用下枝晶的非对称生长行为进行了模拟研究. 模型采用MCA技术模拟枝晶的生长, 同时采用一个传输模型对流场和由对流和扩散所控制的质量传输进行数值求解. MCA考虑了热过冷、成分过冷和曲率过冷对枝晶生长的作用, 也考虑了枝晶的择优生长方向和凝固过程中的溶质再分配. 在传输模型中, 采用SIMPLE算法求解动量和质量传输的控制方程. 应用该模型模拟研究了Al-3% Cu(质量分数)合金中单枝晶和多枝晶在不同流动方向的流体作用下的生长规律. 模拟结果表明, 金属液对流对枝晶的生长形貌产生重要的影响.     

基于自动机技术的XML复杂数据类型验证

复杂数据类型验证是XML文档验证的主要内容,是检查XML文档结构是否符合模式规则的关键.根据Schema规范中复杂数据类型的描述和自动机理论,提出了一种称为模式自动机的数据结构,讨论了将XML复杂数据类型结构转换成模式自动机的方法,并设计了用来验证文档结构的算法.使用模式自动机验证算法可以全面地发现XML文档中的结构错误并准确地给出相应的错误信息,在实际应用中具有很高的效率.     

一种新的多模式快速匹配算法

提出了一种针对多模式的快速模式匹配算法。算法分为预处理阶段和匹配阶段两个部分，预处理阶段对所有待匹配的模式进行分析，构造一个关于这些模式的树型有限状态自动机，匹配阶段利用这个模式自动机．对文本串进行一次性的搜索，查找文本是否包含模式集中的模式。为了提高了匹配速度，算法利用已匹配的字符串信息实行跳跃式的比较，避免了文本扫描指针的回溯。     

基于Agent的农田生态细胞自动机模型

提出一种基于Agent的细胞自动机(CA)演化模型，并采用整体建模仿真的方法，对农田虫害的演化进行了模拟．它采用自底向上的建模思想，利用Agent的局部连接规则，建立复杂系统的整体模型．针对不同环境条件设定相应的仿真参数，可以得到恰当的害虫种群演化结果，有助于农田生态管理的科学决策．同时，农田虫害的管理是预测专家系统的重要应用领域，该模型与专家系统的最终集成，可以提高专家系统的预测能力．     

Some Properties of Fractals Generated by Linear Cellular Automata

Fractals and cellular automata are both significant areas of research in nonlinear analysis. This paper studies a class of fractals generated by cellular automata. The patterns produced by cellular automata give a special sequence of sets in Euclidean space. The corresponding limit set is shown to be a fractal and the dimension is independent of the choice of the finite initial seed. As opposed to previous works, the fractals here do not depend on the time parameter.