地理资讯系统为基监视器配置的智慧型决策模式之研究.doc

地理資訊系統為基監視器配置的智慧型決策模式之研究于明宏美商台灣Intergraph總經理Daniel.Y李俊民.tw輔仁大學資訊管理系所呂正中.tw輔仁大學資訊管理系所摘要隨著生活環境的快速變遷，都會區的治安犯罪和交通事故逐漸成為嚴重的社會問題。傳統式的勤務、巡邏和監控等方式皆發生了死角，因此政府在各城市街頭巷尾的治安及交通死角普遍配置錄影監視系統，以營造安全的環境。但在政府預算有限的情況下，如何有效進行監視系統的配置，實為重要之課題。本研究主要運用資料倉儲的線上分析處理及統計分析功能、多目標整數線性規劃(multi-objective integer linear programming, MOILP)、分析層級順序法(analytic hierarchy process, AHP)、地理資訊系統(geographic information system, GIS)等資料分析方法，來探討公共空間中如何有效進行錄影監視系統的配置。此外，藉由演進雛型法，本研究運用軟體ExpertChoice及Lingo 9.0來開發雛型系統，並用來執行AHP及MOILP模式，如此它能夠以互動方式，來提供決策制定者圖形介面，以利於其制定快速和正確的決策。最後，在不同參數設定下，管理分析使得本研究能夠找出有價值的管理原則及內涵，而能夠被運用至其他情況，以有效降低治安犯罪率、和交通糾紛，進而建立適合居民生存成長、安居樂業的生活環境。關鍵字：監視系統、層級分析法、多目標規劃、決策支援系統、地理資訊系統壹、緒論隨著社會環境的快速變遷，經濟及科技等各方面的突飛猛進，都會區的治安犯罪事件和交通事故逐漸成為嚴重的社會問題。台灣地區刑事案件、交通事故及竊盜總數由民國88年之272,355件至民國92年之330,655件即顯示此現象。另根據臺北市官方統計，申請交通事故鑑定的案件逐年增加至800件左右，顯然事故現場的處理仍有許多爭議之處。但在政府預算有限的情況下，如何有效進行監視系統的配置，實為重要之課題。因此，理論上除了提出智慧型多目標監視器配置決策模式外，本研究主要將針對治安事件和交通事故資料進行分析，探討臺北市某一地區公共空間中如何進行錄影監視系統的配置，採用何種監視器種類，並探討加入動態資訊如某路段進行維修狀態或連續假期等動態資訊，最後分析結果應用地理資訊系統來呈現，以發揮最大的投資報酬效果，並期望有效降低治安犯罪、交通事故和糾紛案件率。貳、文獻探討一、監視系統的發展針對監視系統對於生活的重要性，學術研究曾經以此為主題，如嵌入式網路監視系統、網際網路之遠端監視系統、動態偵測為基的即時監視系統等。依環境的不同需要，各個類型的監視器可發揮其預期效益。在本研究中探討的是監視系統依功能面所採取決策的問題；透過監視器的型態(例如: 中央集中式監視系統及分散式監視系統等) 決定決策的要素，當然各決策要素所需的成本資源不一，因此監視系統的配置問題首當其中的成為本研究的重點議題。二、決策支援系統 (Decision Support Systems, DSS)決策支援系統(DSS)主要是用來支援而非替代決策者，用以解決半結構性及非結構性問題，而本研究的監視系統配置正是非結構化的決策問題，透過決策支援系統的架構可依序建構出適當的雛型系統模式。根據李俊民(2002)編譯著作所描述決策支援系統之架構，由資料管理子系統、模式管理子系統、知識為基之管理子系統、使用者介面子系統所構成，而本研究的雛型系統也將依此架構予以建置。圖一中呈現DSS的概要圖及上述DSS單元。它提供了DSS一般結構的基本瞭解。資料管理模式管理知識管理使用者界面管理者（使用者）其他以電腦為基礎的系統資料：外部與內部組織知識庫網際網路、組織內部網路、額外網路模式管理圖一 決策支援系統概要圖 (資料來源：李俊民編譯，2003)綜合來說，DSS 具有如下幾個特性: (Alter, 1977)（一）DSS主要針對中高階管理者面臨的非結構性與半結構性問題。（二）DSS企圖將模式或分析技術與資料存取功能結合起來。（三）DSS強調容易使用的特色，使非電腦專業者亦能容易地在交談式模式（Interactive Mode）下使用。（四）DSS強調系統的彈性（flexibility）及適應性（adaptability），以配合未來決策環境或者使用者決策方式的可能改變。三、層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)匹茲堡大學教授Saaty教授於1971年首次提出分析層級程序法(AHP)，此理論於1973年趨於完善，此方法可使決策者在複雜之問題上做出有效之決策，AHP協助決策者將複雜且非結構的狀況分割組成成份，再安排這些成分或變數為階層次序，將每項變數的相關重要性用主觀判斷給予數值 (Saaty, 1990)。在治安維護與交通事故要求監視系統的條件下，有許多要素是彼此相輔相成，甚至是相互衝突的，在資源有限的情況下，利用AHP將所有的要素給予適當的權重更有效且準確的決定較適當的優先順序，方便之後的分析動作，因此AHP在本研究中扮演重要的角色。四、多目標規劃 (multi-objective programming)多目標決策理論之研究，目的在於根據有限的條線下，導出有效解存在的最佳化條件(optimality conditions)，多目標規劃真正開始盛行於1970年代，於1972年10月在美國South Carolina大學召開國際性多目標決策理論研討會議後，方逐漸引起學術界的重視，隨而蓬勃發展。許志義(2003)對多目標規劃下了定義：多目標規劃是一種明確並可同時考量多種決策目標的數學規劃法，其目的在協助決策者於有限的資源及目標衝突下，尋找一項較佳的行動方案。針對本研究問題，決策者的偏好很難事先獲知，因而以無偏好多目標規劃法來求解，其常用的方法有權重法、限制式法及多目標單形法(MS)，就本研究的需求以權重法為重，以下就其方法作一簡述(許志義，2003)：權重法(weighting method)其特性在於目標函數前設定權數值，並將加權後的各項目標加總，使得多目標規劃的問題變成單目標規劃。其轉換形式如下：一般多目標函式：Z(X) = Z1(X), Z2(X), Zp(X) 轉換為權重法：Z(X) = W1Z1(X)+W2Z2(X)+ +WpZp(X)其中Wk是第k項目標函式Zk的權數，可當作第k項目標相對於其他目標的價值或重要性。五、整數規劃(Integer Programming, IP)整數規劃法是作業研究或管理科學中的一個重要的數量方法。一般所稱的整數規劃(IP)是指整數線性規劃(ILP)，其與線性規劃的差異僅在於其要求某些或全部變數必須是整數。本研究採用的方法為二元變數(binary variable)，也就是整數變數僅能為0或1，則此變數稱為0-1變數。在純整數規劃中，若所有變數均必須為二元變數，則此純整數規劃稱為二元整數規劃(binary integer programming, BIP)或0-1整數規劃(0-1 integer programming)。六、地理資訊系統 (Geographic Information System, GIS)地理資訊系統(GIS)是一項結合地理資訊與現代電腦技術的科技，也是一門應用範圍極大的新興研究領域。它對於點、線、面等空間元素資料有蒐集、儲存、處理、更新、分析統計及展示的功能。它的資料庫具有空間(spatial)資料，如道路系統、建築、高層資料等；及屬性(attribute)資料，如決策指標、規劃資料等。GIS就是利用此兩種資料將真實世界現象加以萃取，並以簡化方式來予以描述，並透過網路來結合資料庫、網路系統及資訊管控制度，以整合成地理資料庫，並且視各種需求應用於多目標的智慧型決策(施保旭，1997)。本研究參考空間決策支援系統(SDSS)之概念，主要是整合GIS就及決策支援兩種電腦技術，當決策因子包括空間資料處理時，可以藉由GIS之資料位相(topology)關係進行空間物件運算。為了面對日益複雜的空間性公共決策問題，有愈來愈多研究利用GIS之空間資料處理能力，將之與多準則決策方法整合，分別擷取傳統多準則決策方法與疊圖分析法的優點，使空間分析因素的考量範圍更具有彈性，而成為SDSS，以輔助決策者評估具有多重且相衝突準則之替代方案(參見圖二)。圖二 AHP與地理資訊系統的結合(資料來源：本研究整理)參、研究方法一、研究架構本智慧型多目標監視器配置決策支援系統的架構乃參照李俊民(2003)所編譯之內容，其明確指出DSS是由四大模組所組成，經由考其架構設計，本研究所建之監視器配置決策支援系統架構如圖三所示。空間資料庫(Spatial Data)非空間資料庫(Non-Spatial)資料倉儲監視器配置決策AHP 決策模式多目標規劃整數規劃統計分析模式庫管理子系統資料庫管理子系統使用者介面決策者者知識庫管理子系統GIS地理資訊系統圖三 系統架構 (資料來源：本研究整理)因此四大模組的內容架構主要描述如下：1. 資管子系統：本研究使用的資分為空間資料與非空間資，空間資料取自各地區政府所建置之地理資訊系統資庫，包括道路圖、交通流量分布圖、等等。非空間資料則是包含交通肇事或治安犯罪統計資料。 2. 模式管子系統：評估決策支援系統包含監視器配置績效評估、造成績效如預期的因素分析及相關的建議。模式中包含有各種管科學方法及各項資，這些值應用資庫管加以儲存，並於決策運算過中決策者透過系統的功能得加以調整或由管科學方法加以計算而得。 3. 知管子系統：知管的目的在於轉換以往經驗而成為知，知管子系統必須能記下過去之決策及其所衍生的效果，提供決策者後續面對相同情境與條件時之考，藉由這些知的積可以減少錯誤的決策發生，提升決策者的智慧。 4. 使用者介面子系統：決策資訊的輸出必須透過友善的使用者介面加以展現，所有資顯示與決策者的設定經由圖形介面輸出，強化色彩與據顯示的效果，並結合地理資訊系統可使決策者快速解決策資訊之意義。 二、研究設計本研究採用演進雛型法(evolutionary prototyping)來建構一互動式且以地理資訊系統為基的監視器配置決策支援系統，以方便負責之決策者在有限的條件下，透過視窗友善的系統介面，強大的資料庫管理模組及智慧型的模式計算管理，而能夠建立一個更易溝通且能協助決策者進行最佳之監視器配置以提高專案的滿意度。整個雛型系統的建立大約分為五項階段如下：階段一：建置基礎資料維護系統。此處所謂基礎資料包括個案基本條件資料、GIS地理資料等等；而維護即所謂記錄的新增、刪除、查詢、修改及報表的列印。階段二：建置資料轉換管理系統。承前階段之系統基礎，此階段將外部資料及內部資料透過ETL方式(extraction, transformation and loading;資料擷取、轉移和下載)，轉換至管理支援系統所可應用的資料管理模組。階段三：建置知識管理資料庫。此階段設計友善介面，供決策者輸入其經驗或專業技術，儲存成知識管理資料庫，此知識庫可不斷被取出利用、修正、並回存，促進知識庫不斷的成長。階段四：建置模式管理程式。此階段所建立之模式管理系統包含AHP分析層級程序法、多目標規劃問題求解等，並參照GIS系統裏的地圖資訊，協助規劃安排個案所最適的監視器配置，以提高個案的滿意度。階段五：整合成管理支援系統(Management Support Systems, MSS)。最後階段即是將上述各項模組及系統彙總整合成完整的管理支援系統，並設計友善的系統介面，以測試實際的系統整合，並輸出資訊；除此，此階段不斷修正與模擬測試，以達到真正管理支援系統的目標。三、使用工具(一) 系統開發工具(Microsoft Visual Basic)及資料庫本研究雛型系統採用Microsoft Visual Basic搭配Microsoft Aceess來進行開發，同時兼顧開發速度、品質以及介面設計。(二) AHP專家決策分析軟體 (ExpertChoice)ExpertChoice是處理建構於AHP理論上的軟體，它容易操作的圖形化介面讓任何人皆易於上手。因為判斷的層次標準都表現在軟體的階層結構上，決策者可融合企業本身的層次並做出重要的判斷。(三) GIS分析工具(Intergraph Geomedia)採用Intergraph GeoMedia 提供了真正的資料集成技術，可以將多種異構的資料庫集成單獨的GIS環境中瀏覽、分析和顯示，而無需進行資料轉換，從而避免了資料繁雜以及資料更新不及時等問題。 (四) 多目標規劃工具 (LINGO 9.0)商用套裝軟體LINGO9.0可以將線性、非線性和整數問題迅速予以公式表示，並且容易閱讀、了解和修改。LINGO9.0建立的模型可以直接從資料庫或工作表獲取資料。肆、多目標監視器配置決策模式本研究希望能夠透過雛形系統收集各方面資料，而可在短時間內完成各種多目標監視器配置之決策。先利用AHP來取得決策者偏好之各準則優先值，再以優先值作為權重配合多目標權重法求得多目標規劃式的解，配置問題演算法求得監視器與需要配置區域需求量的分配，並應用GIS來呈現結果，相關說明如下：一、研究對象臺北市大安區(仁慈里、德安里和敦安里)本研究以臺北市大安區為假設研究對象，以模擬建置其多目標監視器配置之管理決策支援系統，作為決策與分析之依據。主要收集各項統計資料包含治安死角地區、土石流潛勢區域、災難搶救地區、交通肇事、壅塞流量資料等等，作為研究對象之各項考慮項目。資料來源來自：臺北市政府警察局網站、臺北市政府警察局網站、臺北市政府交通警察大隊網站、臺北市消防局防災資訊網站等。二、決策構面之確定由於蒐集可用於多目標監視器配置之影響構面相當多，為了降低資料的複雜度與減輕管理人員的行政負擔，透過線上分析處理(OLAP)，分析以往政府單位監視器配置的歷史資料，並參考專家建議以瞭解決策構面之分析因子分別如下 :1. 交通運輸：交通流量、交通事故、交通肇事糾紛地區、交通事故之時段。2. 警政：治安死角犯罪熱點(根據統計在某區域犯罪案件率較高之地區)、文教設施地點、休閒娛樂場所、安全緊急網地點等。3. 公共事業：電力重要設施、通訊重要設施、水重要設施等。4. 消防：火災敏感區域、土石流敏感區域、地震敏感區域。三、多目標監視器配置決策模式之建立(一) 監視器配置因素權重評估模型此研究首先利用AHP管理者進行決策制定時能以階層性的結構，將問題解析後進行求解，最後才綜合成為決策。AHP 應用兩兩比較建立比較矩陣再使用矩陣的數學計算求得其權重。研究中根據Saaty (1990)的量度設計，任意兩個因素相對於某一個準則的重要性採用數字1 到9 的數值來表示，數字的定義如下：1：表示兩個因素重要性相同；3：表示此因素較另一因素稍重要；5：表示此因素較另一因素重要；7：表示此因素較另一因素極重要；9：表示此因素較另一因素絕對重要。根據監視器配置所需參考之決策構面內容建立準則及因素兩個層級的架構，做為權重評分計算之架構。將所有因素依原有之關聯性建立因素階層劃分 (圖四)，先對這些因素進行權重計算。1. 建立層級A1交通流量A2交通事故A3交通肇事糾紛支援能量A4交通事故時段C1電力重要設施C3瓦斯重要設施C2水重要設施C4通訊重要設施基本資料D1水災敏感區域D3土石流敏感區域D2火災敏感區域D4地震敏感區域基本資料B1治安犯罪熱點B3安全緊急網地點B2文教設施地點B4便民設施地點基本資料B5生活資訊地點基本資料配置監視器之優先順序區域B治安C公用事業設施A交通運輸D消防圖四 監視器配置AHP層級分析 (資料來源：本研究整理)2. 建立成偶比對矩陣和計算和一致性比率本研究以蒐集眾多資料，透過資料倉儲系統，以分析層級程序法(AHP)訂定出指標間之相對權重，再經由決策者或使用者自行決定各準則重要性的關係後，經由系統運算各準則因子之權重並測試其一致性是否成立，否則重覆輸入重要性，直到一致性比率符合條件(小於0.1)為止，如圖五所示。圖五 成偶比對矩陣和一致性比率 (資料來源：本研究整理)3. 計算各衡量構面之優先權重圖六 權重計算 (資料來源：本研究整理)4. 綜合優先值之計算 (整體衡量屬性之優先順序) 圖七 整體衡量屬性之優先順序(資料來源：本研究整理)(二) 地理資訊系統(GIS)依據前述決策構面因子之優先順序, 運用GIS繪製出需配置監視器之空間位置 (藍色部分)。圖八 監視器之空間配置圖 (資料來源：本研究整理)(三) 多目標監視器配置決策模式之建立本研究首先來定義及描述各種符號、集合的意義和目標函數的說明。1. 監視器配置模式以下為監視器配置模式所使用到之參數、代號或下標(index)之定義：N = 表目前所有小區域的數目代號集合 N = 1, 2, 3, n；i = 小區域代號或下標(index)，其中 i N；Si = 表小區域i有設置監視器需求點的代號集合，其中 i N；j = 表監視器設置點的代號或下標(index)，其中j Si, i N；Mij = 表小區域i , 設置點j監視器類型所成代號集合；k = 表監視器類型的代號或下標(index)，其中 k Mij；Cijk = 表小區域i , 設置點j監視器類型k之單位設置成本；Ri = 表小區域i 所能分配預算之比例上限；B = 整體監視器配置總預算;LNMi = 表小區域i最少配置監視器數量 (number of monitor);UNMi = 表小區域i最多配置監視器數量 (number of monitor);AMi = 表小區域i監視器監視區域面積 (area of monitoring)的最少需求;MNMij = 表小區域i設置點j監視器最多之配置數 (maximal number of monitor);PAijk = 表小區域i設置點j監視器k所能監視區域範圍面積，其中i N, j Si, k Mij；PTijk = 表小區域i設置點j監視器k所能監視區域交通流量大小(屬於非結構化問題的輸出值，需要隨時被演進修正)，其中i N, j Si, k Mij；PLijk = 表小區域i設置點j監視器k所能監視土石流、河川、橋樑等地理資訊區域範圍，其中i N, j Si, k Mij；PFijk = 表小區域i設置點j監視器k所能監視區域地標設施數目，其中, i N, j Si, k Mij；PSijk = 表小區域i設置點j監視器k所能監視區域治安犯罪地點的數目，其中i N, j Si, k Mij；決策變數及準則目標定義如下：xijk = 1，表小區域i設置點j決定設置監視器k，否則xijk = 0，其中i N, j Si, k Mij；Z1 = 表所有監視器所能拍攝的區域面積大小程度。Z2 = 表所有監視器所能監控之交通流量大小程度。 Z3 = 表所有監視器所能監控之土石流、河川、橋樑等地理資訊重要程度。Z4 = 表所有監視器所能監控之地標設施之多寡程度。Z5 = 表所有監視器所能監控之治安犯罪地點多寡程度。Maximize Z1 =(4-1)Maximize Z2 =(4-2)Maximize Z3 =(4-3)Maximize Z4 =(4-4)Maximize Z5 =(4-5)Subject to i N, (4-6) i N,(4-7) i N,(4-8) j Si, i N,(4-9)xijk 0, 1, k Mij, j Si, i N,(4-10)其中：(1) 限制式(4-6)：在政府監視器配置專案的總預算(B)下，依據跟配置區域預算分配比例(Ri)進行分配，各區域監視器總成本不得高於所分配預算。(2) 限制式(4-7)：政府可依據實際各區域現況和業務重點，調整各區域配置監視器數量的限制，監視器配置數量必需必需介於LNMi和UNMi之間。(3) 限制式(4-8)：監視器所能涵蓋拍攝面積愈大，愈能達到配置的效果，因此監視器所監視的區域面積必須大於一定面積大小(AMi)。(4) 限制式(4-9)：各區域中需考慮配置監視器的地點(如學校、醫院、交叉路口、交通尖峰路段等)，其附近週遭範圍內的最多能配置監視器數量(MNMij)。(5) 限制式(4-10)：0或1表是否配置監視器的決策變數。2. 演算法則的架構及設計針對上述智慧型多目標監視器配置決策模式問題，圖九應用GIS為基礎的資料或資訊，而主要採用AHP過程或其他方法來獲得各準則目標的權重值，然後運用權重法將上述問題轉換成單一目標0-1整數規畫問題，最後，對於中小型問題，本研究採用軟體Lingo 9.0來得到此0-1整數規畫的最佳解；針對Lingo 9.0無法在有限時間獲得最佳解的大型問題，本研究刪除0-1限制式的設定，亦即xijk 0, 1 放寬成0 xijk 1的限制式，此時Lingo 9.0 (擁有設定變數上限的功能)能夠求解此放寬的線性規畫問題(relaxation-LP problem)，事實上其目標值為原始問題的上限，有可能是不可行解(infeasible solution)或幸運地是可行的最佳解；若放寬解是不可行的，則本研究以上述解答為基礎，然後再發展啟發式演算法，來獲得表現傑出的可行滿意解(satisfactory solution)。監視器資料地理資訊資料監視器配置之管理支援系統平台決策構面因子以AHP/GIS計算準則之權重取得區域中需監視器配置地區以多目標決策模式進行多目標監視器配置得出結果(GIS呈現)結果分析決策準則資料收集圖九 智慧型多目標監視器配置模式決策流程 (資料來源：本研究整理)伍、系統雛形與管理分析一、系統架構智慧型多目標監視器配置管理支援系統以五大系統來整合：系統維護作業、監視系統維護作業、決策構面管理作業、地理資訊系統分析作業、及多準則決策分析作業為主幹所發展之系統架構如圖三及圖九所示。二、系統雛型在監視器配置決策模式求解的部份，監視器與配置區域分配問題所用到之AHP與運輸問題演算法，在多目標線性規劃求解部份有一些諸如Lingo的商業套裝軟體可以使用，但皆需決策者另外執行且操作介面較複雜，並非一般管理人員可以輕易上手，本研究先設計演算法並以Lingo軟體求解配置問題並由管理支援系統所收集之資料進行運算。三、管理分析(一) 雛形系統決策分析效益：1. 本研究所發展之管理支援系統雛型，透過線上即時分析可得到多目標的監視器配置方案決策分析等以利提高機構管理整體品質與績效，同時可提供決策者(縣市政府、區里單位)快速資料提報與資訊回饋(start small)。2. 雛形系統建置和測試過程，可以不斷根據使用者之不同需求，加強整體系統之實用和完整性，以更接近實務面的決策作業(get feedback)。3. 當整合所有使用者需求後，便可有效推廣此決策分析系於各階層使用者，達到資源共享，因而建構出整體資源管理協同互助之作業平台(expand quickly)。(二) 監視器配置問題：1. 影響監視器配置的假設四大決策構面(交通運輸、治安、公用設施和消防)乃由決策者透過ExpertChoice給予監視器配置專案中相對權重，實務上需提供由經驗法則來調控參數以求得最佳解，透過歷史分析不斷使得模式運算臻以成熟。2. GIS應用軟體根據AHP各項決策構面因子，透過空間分析功能(查詢、定位、套疊和環域分析)，找出研究區需要配置監視器的區域，藉由地圖方式展示讓決策者能迅速判斷空間分布狀況，以利後續決策應用。3. 當然多目標的取捨只是管理作業必需考慮的一環，也是一套立意良善的管理支援系統所必需提供的功能，若管理者面對未來能夠自行完成更多實證的若則分析(what-if analysis)或目標尋找(goal seeking)等管理分析作業，則將有利於雛型系統整體功能更加完備。(1) 總預算改變當政府編列之預算改變，決策者可以應用此一系統