许愿时光【NPH】 - 数学建模

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优结果。

    图5调整分区域示意图

    〔3〕在step3,使用floyd算法计算警车初始停靠到周边各节的最短距离,目的是当区域况发生时,警车能在要求的时间限制到达现场。

    〔4〕为求较优的警车停靠,采用模拟退火算法,算最优的方案。

    警车的置和巡逻方案

    使用atb编程实现算法1得到,整个区域备13辆警车,这些警车静止在初始停靠时,能满足d1要求。警车的初始停靠位置分别为叉节6,25,30,37,82,84,110,111,126,214,253,258,278。每个警车所辖的〔原始的叉节〕如图6所示,求解的分区结果见附录所示。

    图6  满足d1条件的区分划分图

    13个分区共覆盖了252个,另外的55个原始没有被这些分区域覆盖:137,138,151,159,167,168,170,174,175,186,188,189,211,215,226,242,255,260,261,262,263,267,270,271,272,275,282,283,284,287,288,289,292,296,297,299,304,305,307。在这分区方案,这些,每两个相连的间的路离散值度占整个区域总的度的比值为。因此,在整个区域置13辆警车,每个警车在初始停靠静止不动,当有案件发生时,离案发现场最近的警车从初始停靠赶到现场。

    评价巡逻效果显着的指标

    110警车在街上巡逻是目的是为了对违法犯罪分起到震慑作用,降低犯罪率,又能够增加市民的平安,同时还加快了接警〔接受报警并赶往现场理事件〕时间,提了反响时效,为社会和谐提供了有力的保障。巡警在城市繁华街、公共场所执行巡逻任务,  维护治安,  效劳群众,  可以得良好的社会效应[1]。

    在整个区域,由于案发现场都在路上,路上的每一都是等概率发生的,因此警车巡逻的面越广,所巡逻的街数目越多,警车的巡逻效果就越好,对违法犯罪分就越有威慑力,警车也能更及时地理案件。

    我们采用全面来衡量巡逻的效果显着,即用警车巡逻所经过的街数占区域总节数的比值。当警车重复经过同一条街同一个离散时,仅记录一次。

    〔3〕

    式,表示警车经过的离散数,代表整个区域总的离散数。值越大,说明警车所经过的街数目越多,所取得的效果越显着。

    同时考虑到在巡逻过程可能会现这样的况:在相同的时段,警车会屡次巡逻局,而一些街却很少巡逻甚至没有警车到达,这样会造成一些巡逻盲区。分布很不均衡。这样就可能现巡逻密度大的街上的违法犯罪分不敢在街上作案,而窜到巡逻密度稀疏的街上作案,因此在相同的警车数目条件,密度不均衡的巡逻方式的巡逻效果的效果较差,而密度较均衡的巡逻方式所取得的巡逻效果会更好些。我们引一个巡逻的不均匀度来衡量巡逻效果的显着,考虑到方差能表示不均衡度,于是我们用方差的大小来表征不均衡,方差越大,巡逻密度越不均衡,所取得的巡逻效果越差。

    〔4〕

    问题1所给的满足d1条件的警车数目为13辆,这时每辆警车在初始停靠静止不动,只有该辖区域发生了案件时,警车才从初始停靠赶到案发现场理案件。当警车在巡逻状态时,所需要考虑的问题就更复杂一些,如当节运动时,警车还能否到达d1的要求,警车的运动方向如何等问题,但本算法思想与问题1类似,所得的算法2的框图如图7所示,

    为了简化问题,我们假设各分区警车的巡逻时候,尽量保证所有的警车的行驶方向相一致,且警车都走双行,即当警车走到某个节后,它们又同时返回初始停靠,警车的行驶方向有四方式,如6所示。

    在图6,数字1代表走巡逻走的第一步,2表示朝1的巡逻方向相反的方向巡逻。在程序实现时,四巡逻方向任意选择,但是尽量保证所有的警车向同一个方向巡逻。

    图6各警车巡逻方向图

    我们用atb编程对这巡逻方式行计算,所得的车辆数目为18辆,综合评价指标为,其结果巡逻方案见附件的“1193402-result3txt〞所示。

    在满足问题叁的底上讨论d3条件,警车的巡逻方案和评价指标

    巡逻的隐蔽表达在警车的巡逻路线和时间没有明显的规律,主要目的是让违法犯罪分无可乘之机,防止他们在非巡逻时间实施违法犯罪活动,危害人民的生命和财产平安。


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