[发明专利]一种基于覆盖度评估及优化警力资源部署的方法

摘要

本发明涉及一种基于覆盖度评估及优化警力资源部署的方法，包括警员巡逻轨迹与警情发生位置数据进行预处理，建立警力部署评估模型，建立警力部署优化模型，将优化模型松弛为拉格朗日问题，利用拉格朗日松弛算法求解优化模型，基于覆盖度与周边历史警情数加权过滤模型解，得到最终警力部署位置。本方法为城市交警指挥部门提供优化模型并求解得到警力部署位置，使得警力的部署更加合理，从而减少警力资源的过度浪费，并且针对发生的警情能够达到有效及时的处置。

主权项

一种基于覆盖度评估及优化警力资源部署的方法，其特征在于包括如下步骤：(1)对数据库中的警员巡逻轨迹与警情位置数据作预处理；所述对警员巡逻轨迹数据作预处理为将警员巡逻轨迹数据的更新频率设为30S‑90S更新一次，并去除警员在处置警情时间段内的巡逻轨迹数据；所述对警情位置数据作预处理为将警情与处置此警情的警员进行关联，以警员处置完成警情2分钟内的最近时刻的巡逻轨迹坐标作为警情坐标，以填补缺失的警情位置数据；(2)基于预处理后的警员巡逻轨迹与警情位置数据建立警力部署评估模型；所述建立警力部署评估模型的步骤如下：(i)根据警员巡逻轨迹数据，利用k‑means方法聚类得到警员巡逻热点；(ii)定义覆盖度函数如下式：其中，i为警情发生点，I警情发生点的集合，j为警员巡逻热点，J为警员巡逻热点集合，cij为覆盖度分段函数，(iii)基于覆盖度定义函数求得每个巡逻热点的覆盖度为从而形成警力部署评估模型；所述cij为覆盖度分段函数，其定义如下：cij=1,dij≤st-dijt-s,s<dij<t0,dij≥t]]>其中，dij为警情发生点与警员巡逻热点之间的欧氏距离，s为巡逻热点能够全部覆盖警情的最大距离，t为巡逻热点只能部分覆盖警情的最大距离；(3)基于警力部署评估模型，以最大化总覆盖度为目标建立警力部署优化模型；(4)将警力部署优化模型松弛转化为拉格朗日问题；(5)利用拉格朗日松弛算法求解拉格朗日问题，选出候选警力部署位置；(6)结合候选警力部署位置的覆盖度与周边历史警情数对候选警力部署位置进行过滤得到最终的警力部署位置。