胞的状态由周边控制，细胞的这一组规则非常类似于现实生活中的交通汽车的运动很大程度上取决于周边汽车运动。因此对我们来说是合理应用元胞自动机在解决我们的问题。
在我们的模拟中我们每个车道划分为1000个细胞。每个细胞都是4米在长度和宽度两个属性上当前速度V和最大速度Vm。每个细胞是空的即当V为0因为一辆车不会停止，模拟时是绝对无故障。我们简单的认为只有一个方向的高速公路。因此，高速公路有
条车道转化为
1000矩阵。
在我们的模拟中我们使用两种类型的汽车快的速度的模拟汽车和缓慢的模拟卡车。对于每一个车道前6个细胞作为carge
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区域车流观察至少10细胞和交通密度计算的基础上至少500个细胞。我们的模型每秒更新一次当周期T1s为一个司机的平均反应时间我们讨论了CA模型的基本过程
流入过程根据流入模型我们将讨论最近的分配车辆vehiclege
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地区。加速过程如果VVmV为汽车增加的速度和新的速度VVV。减速过程如果车辆与车辆之间的距离前保险杠和后保险杠的距离我们称之为的差距用G表示差距及其单位是细胞。当没有车辆G∞。不超过V车辆减速VG1T。移动过程车辆前进通过VT细胞只有当GGsV。GsV是为了安全考虑所需的最小差距和是被定义之后。具体的规则将被设置在流入模型中下面的模型和超车模型是为了模拟靠右行车交通规则和自由行车交通规则
论文在模型建设引用了元胞自动机的CA模型，但并不是简单的引用，而是在情景对比过后选择最符合的模型。有时我们的论文也会引用一些现有的模型，千万要注意要说明相同的地方以及引用后加上自己对模型模拟的过程的理解不然就会让人觉得你没有深入研究，只是单单的引用。该论文就做的很好，不仅详细说明了模型的模拟过程还分析了模型每个过程。
32流入模型I
flowModel让ts表示采样时间间隔和N表示在ts时间内车辆的总数。然后N可以近似服从泊松概率分布。让PtN表示N的可能性，于是我们有
ts表示在一秒我们可以分配N的期望的值的范围从0到36。N作为在每一秒中到达的总车辆N的期望能有效地反映交通状况。λ越小交通越轻松。因此我们能够模拟不同流量条件下交通的轻或重通过分配相应的值λ。λ的值设定后我们得到了进入高速公路的车辆模拟每一秒的随机号码。每个车道然后随机分配进入。
我们的车辆模型支持两种不同的速度范围假设所有车辆的初始速度设置为20ms。这种做法带来了简化而不削弱r