“一种是gliner模型，一种是元胞自动机，对于路口交通能力的评价来说，这两个方法都能适用，但是我不太确定哪一种方法更加适合。”

gliner模型是机器学习中常用的一种模型算法，相比于lgistiregressin模型只能进行机器的二选一抉择问题来说，它在概率学问题的求解中还能解决ht这个问题。

这是目前社会学者用的比较多的一个数理统计模型，模型起源于对岸的漂亮国，最初的用于社会分层研究，对于已经量化了的数学问题有很好的计算能力，能够帮助社会学者和经济学者做出合理的判断。

另一个元胞自动机不必多说，在数学和计算机领域，用于解决模糊算法的一种常用算法。

它是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。

元胞自动机没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论。

由于其本身计算的复杂性，在社会科学中并不常用，反而常用于生命科学和计算机图形学当中。

题本身确实是一道社会学问题，而一般的社会学问题通常有两种研究方式，定性研究和定量研究。

即便经过数学建模的量化思维转化，他仍然是一道属于社会学分支领域中的交通问题。

到底是用简单的gliner模型还是数学味更浓的元胞自动机算法，方舟心里一时没有答案。

“我觉得用元胞自动机吧，毕竟我们参加的是数学建模比赛，从出题人的角度出发，我还是觉得计算更复杂，答案更精准的元胞自动机好一些。”王斯达捂着被拍痛的手说道。

“我倒不那么觉得，出题人未必都是数学家，题的阅卷人很有可能也是一名社会学家，元胞自动机的机理很难看懂，而社会学专家一般在阅卷时对智能算法的偏见比较大，采用神经网络进行建模的成绩都比较低，我觉得采用原本的gliner模型更容易得分一些。”魏莱在旁边持反对的意见。

两人说的都有各自的道理，王斯达是从数学专业的角度出发，魏莱则从对阅卷人的角度出发思考。

第二问一时陷入了僵局，方舟一时散发出思维，不断搜索着采用元胞自动机的社会学论文。

如魏莱所说，网上对于此类的期刊确实稀少。

也有用元胞自动机研究社会学问题的，但打开一看都是统计学者和应用数学系学者。

既然如此

何不挂羊头卖狗肉一番

两种方法都采用，以gliner模型为皮，以元胞自动机为骨，对道路通行能力进行研究。

这是只是作者的一个设想，还没有尝试过，请专业人员轻喷，并没有多余的意思。元胞自动机在建模里面比较常用，有兴趣的可以多尝试一下，求推荐票，求月票

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