服务平台的设置与调度(7)参考模板

1、交巡警服务平台的设置与调度摘要针对问题一的第一小问，根据已知数据，使用Floyd算法，用C语言程序求解，得出任意两点间的最短路径，再根据题目要求将A区所有路口纳入20个巡警平台的管辖下，具体分配方式见表1。 针对问题一得第二小问，根据第一小问中Floyd算法得到的数据，建立0-1规划模型，用Lingo对模型求解，得出最短全封锁时间为8.0155分钟，调度方案见表2。针对问题一的第三小问，由第一小问的分配结果可知，在现有巡警服务台的设置下：1、还有6个路口在案发时巡警不能在3min之内到达，即某些地方出警时间过长；2、我们根据巡警服务台的工作量的方差定义工作量不均衡度，结果显示：此时服务台的工作

2、量的不均衡度为8.4314。我们建立集合覆盖的01规划模型，求解结果表明：在增加4个巡警服务台的情况下，使平台的工作量不均衡度降为3.0742。增加的4个巡警服务台的路口标号见表8。针对问题二的第一小问，本文定义了两个评价原则，原则一：巡警能在3min之内到达案发路口；原则二：巡警服务台的工作量均衡度尽量小。根据以上两个原则对该市现有巡警服务台的设置方案的合理性进行评价，评价结果显示：全市有138个路口，在案发时巡警不能在3min之内到达；此时的不均衡度已达40.3。基于上述两点，现有的巡警服务台设置不合理。 在现有巡警服务台设置不合理的情况下，本文提出改进方案对设置进行优化调整。保持现有巡警

3、服务台的个数和位置，再在其他路口增设巡警服务台。具体方案见表11。 针对问题二的第二小问，我们建立了二分图模型，并用匈牙利算法求解最大匹配。解得了最佳围堵方案见表13。最短用时为4.1911分钟。关键词：Floyd算法 0-1规划 不均衡度 二分图 匈牙利算法1 / 27一问题重述 为了更有效地贯彻实施这些职能，需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。由于警务资源是有限的，如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。试就某市设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模

4、型分析研究下面的问题：（1）给出了该市中心城区A的交通网络和现有的20个交巡警服务平台的设置情况示意图和相关的数据。请为各交巡警服务平台分配管辖范围，使其在所管辖的范围内出现突发事件时，尽量能在3分钟内有交巡警（警车的时速为60km/h）到达事发地。对于重大突发事件，需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资源，对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。实际中一个平台的警力最多封锁一个路口，请给出该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况，拟在该区内再增加2至5个平台，请确定需要增加平台的具体个数和位置。（2）针对全市（主城六区A，

5、B，C，D，E，F）的具体情况，按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案（参见附件）的合理性。如果有明显不合理，请给出解决方案。如果该市地点P（第32个节点）处发生了重大刑事案件，在案发3分钟后接到报警，犯罪嫌疑人已驾车逃跑。为了快速搜捕嫌疑犯，请给出调度全市交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。二问题分析问题一： （1）问题要求在城区A的20个巡警服务台位置确定的情况下，按照3min到达案发地的原则为各服务平台分配管辖范围。本文引入经典离散定位理论中的最大集合覆盖模型进行求解。 记为城区A的所有路口节点集合， 为城区A巡警服务台的节点集合，为巡警服务台到达路

6、口的最短距离。引入0-1变量，当路口i分配给巡警服务台j管辖是为1，当路口i不分配给巡警服务台j管辖是为0。即： 由题目的要求可知，当时，路口i可能分配给巡警服务台j，也可能分配给其他可在3min到达路口i的巡警服务台，而不分配给平台j，故有；当时，巡警服务台j不可能在规定的时间内到达路口i，故此时路口i不能分配给巡警服务台j管辖，故此时。 根据上述的分配原则及每个路口只由一个巡警服务台进行管辖、每个巡警服务台至少要管辖一个路口，可建立最大集合覆盖模型，并借助数学软件MATLAB进行求解。 （2）问题要求调度全区20个交巡警服务平台的警力资源，对进出A区的13条交通要道进行快速全封锁，且每个平

7、台的警力最多封锁一个路口。本文将问题转化为：从20个服务平台中选出13个对13条交通要道进行封锁，且这13个平台所用的时间要最小的规划问题。 本文引入0-1变量表示一个巡警服务台是否封锁一条交通要道，从而建立这个问题的0-1规划模型，并借助数学软件LINGO进行求解。（3）根据问题一（1）的分配方案可知： 当标号为39、61、28、29、38、92的路口有案件发生时，标号为2、7、15、16、20的巡警服务台的出警时间将超过3min，即出警时间过长。 此时每个巡警服务台的工作量分别为：按问题一（1）的分配方案20个巡警服务台的工作量平台标号12345678910工作量10.38.35.66.6

8、9.72.5958.21.6平台标号11121314151617181920工作量4.648.52.52.1.3.85.36.13.410.7此时巡警服务台的工作量不均衡度为8.4314。 由1），2）可知现有巡警服务台的工作量极其不均衡且有些地方出警时间过长。针上述问题题目要求再增加25个巡警服务台来解决上述问题。 本文首先建立集合覆盖的0-1规划模型，然后利用MATLAB对模型进行求解，可得到初步的分配方案，最后再引入工作量不均衡度，通过计算求解可确定增加巡警服务台的数目与位置。 问题二： （1）本文定义了两个评价原则： 原则一：巡警能在3min之内到达案发路口 原则二：巡警服务台的工作量

9、均衡度尽量小。 根据以上两个原则对该城区现有巡警服务台的设置方案的合理性进行评价。 若现有巡警服务台的设置不合理，本文则提出方案对全城的巡警服务台设置进行优化： 方案：保持现有巡警服务台的个数和位置，再在其他路口增设巡警服务台； （2）当该市某路口发生重大刑事案件时，犯罪嫌疑人已逃跑，由于在案发3min后巡警才能接到报警，为了快速搜捕嫌疑犯，将调度全市交巡警服务平台警力围堵嫌疑犯。因为警车相对于嫌疑犯车延迟三分钟行驶，而且巡警不知道嫌疑犯逃跑方向，所以此问题可转化为以下模型：对于任意时间，嫌疑犯驾车逃跑的最大范围为：在时间内嫌疑犯所有可能行驶路线所包含路口节点的并集，记为，将的边界点集记为。所

10、谓最快围堵方案，即寻找一个最短时间，适当的调配巡警警力，使其在时间内能够到达边界点，这样嫌疑犯就被控制在区域中，此时嫌疑犯将无法逃脱。 三符号说明Cij：巡警平台i与路口j之间的最短距离Cj：j号巡警平台的工作量，其中j=124tij =I：C类路口的集合：平均工作量：工作量不均衡度：i路口的发案次数，其中i=1,292Q：需要增加巡警服务台的路口的候选集Y：嫌疑人最大逃跑范围的边缘节点的集合X：所有巡警平台的集合E：X中一点到Y中一点的最短路径的集合t：接到报案后时间的增量四模型假设1.每个巡警服务平台的服务能力相同。2.每个路口只由一个巡警平台负责。3.每个巡警平台至少负责一个路口。4.巡

11、警按最短路劲前往案发路口。5.案件都发生在路口。6每个巡警平台辖区内所有路口案发率之和为该平台一天的工作量。7.逃犯的逃跑速度与警车速度相同。8.以所有巡警平台工作量的方差，作为工作量不均衡度。五模型建立和求解问题一问题1.1问题1.1中，要将92个路口纳入20个交巡警平台的管辖范围。必须保证，每个路口都在一个交巡警平台的管辖范围内。同时，每个路口所属的交巡警平台，要是所有20个平台中到该路口距离最短的。如果一路口，在其3km路程内，仅有一个巡警平台，称其为A类路口。如果一路口，在其3km路程内，有多个巡警平台，称其为B类路口，将它分到最近的平台。如果一路口，在其3km路程内，没有巡警平台，称

12、其为C类路口，将它分到最近的平台。 根据以上要求，分别为92个路口找到距离最短的交巡警平台，这是典型的最短路问题。最短路是图论研究中的一个经典算法问题。最短路问题, 一般来说就是从给定的网络中找出任意两点之间距离最短的一条路径。求最短路有的一种主要方法是求图上任意两点之间最短距离的Floyd- Warshall 算法。根据Floyd- Warshall 算法及其在C语言程序上的运用【1】， 编写C语言程序（见附录1），进行求解，得出分配方案如下表（表1）：交巡警服务平台管辖范围表服务平台管辖路口服务平台管辖路口11，67，68，69，71，73，74，75，76，781111，26，2722，

13、39，40，43，44，70，721212，2533，54，55，65，661313，21，22，23，2444，52，56，57，60，62，63，64141455，49，50，51，531515，28，2966，58，591616，36，37，3877，30，32，47，48，611717，41，4288，33，461818，80，81，82，8399，31，34，35，451919，77，7910102020，84，85，86，87，88，89，90，91，92表1问题1.2问题1.2中，要对20个巡警平台进行调度，封锁13个路口。要使得实现全封锁的时间最短。这是图论中的指派问题【2】。

14、指派问题可以看做是0-1规划问题。 记20个巡警平台分别为i=1,220；记13个需要封锁的路口按标号从小到大的顺序，分别为j=113.，记巡警平台i与路口j之间的最短距离为Cij。 引入0-1变量xij，如果平台i对路口j进行封锁，记xij=1，否则记xij=0。 目标函数： 其中i=120，j=113。约束条件：每个路口都要有一个平台对其封锁，即：，j=113 每个平台最多封锁一个路口，即： ， i=120综上所述，此问题的优化模型为：利用C语言程序和Lingo进行编程求解，程序见附录2，过程如下：1根据Floyd-Warshall算法，编写C程序对Cij求解，得到20个巡警平台到13个路

15、口的最短距离Cij。2.将上一步中得到的数据导入Lingo中，根据已知的目标函数和约束条件，用Lingo求的最优解。Lingo解得的结果表明，实现全封锁的最短用时为8.0155分钟，具体的平台调度方案如下表（表2）：调度方案表路口标号12141621222324平台标号1116314101312用时（min）3.79146.74176.02563.26507.70790.5003.5916路口标号282930384862平台标号15761520用时（min）4.75188.01553.21355.88092.47586.4489表2问题1.31、 初步分配方案的确定同样运用问题一中的方法可以得

16、到：距离C类各个路口小于3km的路口集合，如下表（表3）：距离C类各个路口小于3km的路口集合表C类路口标号282938394892集合28,2928,2938,39,4038,39,4048,6187,88,89,90,91,92表3对上表中的6个集合求并，得到需要增加巡警服务台的路口的候选集Q=28,29,38,39,40,48,61,87,88,89,90。本文将要在候选集Q中选择2-5个路口设置巡警服务台，使需求集I=28,29,38,39,61,92中的所有路口在案发生时均有巡警在3min之内能赶到。集合覆盖模型的建立首先，建立覆盖矩阵T6×13 ，其元素：tij =i=1

17、,26,j=1,213。其次，建立集合覆盖模型：满足：.其中：最后，利用MATLAB运用搜索法得到：至少从候选集Q中选出4个路口来设置巡警服务台，才能解决出警时间过长的问题。此时共有48种可能的分配方案。分别如下表（表4）所示：48种分配方案表28,38,48,8728,38,61,8728,39,48,8728,39,61,8729,38,48,8729,38,61,8729,39,48,8729,39,61,8728,38,48,8828,38,61,8828,39,48,8828,39,61,8829,38,48,8829,38,61,8829,39,48,8829,39,61,8828

18、,38,48,8928,38,61,8928,39,48,8928,39,61,8929,38,48,8929,38,61,8929,39,48,8929,39,61,8928,38,48,9028,38,61,9028,39,48,9028,39,61,9029,38,48,9029,38,61,9029,39,48,9029,39,61,9028,38,48,9128,38,61,9128,39,48,9128,39,61,9129,38,48,9129,38,61,9129,39,48,9129,39,61,9128,38,48,9228,38,61,9228,39,48,9228,39

19、,61，9229,38,48,9229,38,61，9229,39,48,9229,39,61，92表42、最终分配方案的确定 1） 为每种方案中的24个巡警服务台分配管辖范围。 步骤一： 同样按照问题一（1）中的求解过程1和2可得到有24个巡警服务台的集合覆盖矩阵K92×24。步骤二： 此时由上述集合覆盖矩阵可将城区A的92个路口分为A、B两类： A类：已只由一个巡警服务台进行管辖； B类：可被多个巡警服务台进行管辖； 将A类中的路口直接分配给对其进行管辖的唯一的巡警服务台。对于B类的路口，在综合距离最近与工作量平均的情况下来进行分配。即：首先选择距离路口i最近的巡警服务台j(j=

20、1,224)，然后利用公式计算巡警服务台j的工作量，若则将路口i分配给巡警服务台j管辖，否则选择次短距离的巡警服务台进行同样考虑。最后得到每种分配方案中24个巡警服务台的管辖范围。 步骤三： 根据平局工作量公式与工作量不均衡度公式，利用MATLAB分别对48中分配方案中巡警服务台的工作量不均衡度进行计算。得到下表（表5）： 48中分配方案对应的工作量不均衡度表3.48904.71943.07424.30463.48904.71943.07424.30463.48904.71943.07424.30463.48904.71943.07424.30463.48904.71943.07424.304

21、63.48904.71943.07424.30463.48904.64903.07424.24983.48904.64903.07424.24983.48904.71943.07424.30463.48904.71943.07424.30463.49164.66723.07684.25243.49164.66723.07684.2524表5由表中数据可得：最小不均衡度为3.0742，有8种分配方案。如下表（表6）所示：满足题目一（3）要求的4个巡警服务台的路口标号表28,39,48,8728,39,48,8828,39,48,8928,39,48,9028,39,48,9129,39,48,8

22、729,39,48,8829,39,48,8929,39,48,9029,39,48,91表6本文仅给出其中方案一（在路口标号为28、39、48、87处增加巡警服务台）对应的城区A的24个巡警服务台的管辖范围（表7）与每个巡警服务台对应的工作量，如下表（表8）： 方案一中24个巡警服务台的管辖范围表服务台管辖范围服务台管辖范围11,67,68,69,711313,21,22,23,2422,43,44,70,721414354,55,3,65，1515,44,57,60,62,631616,36,37553,5,49,50,511741,17,4266,52,56,58,591818,74,8

23、0,81,8277,30,321919,75,76,77,7888,33,45,46，2020,85,86,90,919,9,31,34,352828,2910103938,39,401111,26,274861,67,481212,258792,83,83,87,88表7方案一中每个巡警服务台对应的平均工作量表服务台123456789101112平均工作量工作量6.56.66.56.66.65.666.46.81.64.645.1875服务台131415161718192028394887不均衡度工作量8.52.52.13.85.36.36.16.32.74.33.66.13.0742表8

24、问题二问题2.1根据题目中提到的信息，我们从两个方面对现有设置方案进行评价： 原则一：巡警能在3min之内到达案发路口 原则二：巡警服务台的工作量均衡度尽量小 依据问题分析中的两个评价原则，分别对现有巡警服务台的设置方案进行评价。 讨论现有设置方案是否满足原则一 ：全城六区A，B，C，D，E，F现有个80巡警服务台、582个路口，运用问题一（1）中的算法，得到全城C类路口的数目与位置，如下表（表9）： C类路口的位置标号2829383961921221231241511521531831992002012022032052062072082092102152382392402472482512

25、522532572592612622632642682692852862872882993003013023033043123133143153163173183193293303313323363373393443623693703713873883893903913923933954074084094114124134174184194204384394434454464514524554584594644694714744864875055065075085095105125135145155165175185195225235245255265275295335405415595605

26、61566569574575578582表9计算结果表明：582个路口中共有138个C类路口，即在案发时巡警不能在3min到达此路口，约占全城总路口数的1/4。 讨论现有设置方案是否满足原则二 ：运用问题一（3）中的方法，为每个巡警服务台分配管辖范围，并计算工作量及巡警服务台的工作不均衡度。结果如下（表10）： 现有配置下每个巡警服务台的工作量巡警服务台工作量巡警服务台工作量巡警服务台工作量巡警服务台工作量110.3932.11784.53782.629.79411.3179133797.435.6959.5180133802.5417.19611.51816.23816.259.7975.6

27、18212.238210.362.59812.13208.738310740.4994.3321128348.3851004.53224.43859.198.21663.83234.23866.3101.61678.33247.947513.1114.61684.73252.2476131210.31693.43265.147710.71339.617012.693277.64789.5147.217112.43286.74798.71512.91728.33725.24804.71628.417311.53734.14817.2175.317410.13745.54824.4186.1175

28、58.473756.14833.3193.41768.13762.64843.82011.51772.23774.24853.3表10结果分析： 由表中数据可得：在现有配置下，其中有个7巡警服务台的工作量已达到40.4，而其中还有10巡警服务平台的工作量仅为1.6，所有巡警服务台的工作量不均衡度为40.3。可见，此时巡警服务平台的工作量极其不均衡。 根据上述1、2的讨论可知：现有巡警服务台的设置不合理。问题2.2对巡警服务台的设置进行优化由现有巡警服务台分配不合理的情况，我们提出如下优化方案：此方案的优化思想为：在不改变现有巡警服务台位置的概况下，适当增加巡警服务台的数目，从而使城区A中无C类

29、路口且每个巡警服务台的工作量尽量均衡。由上题的计算结果可知，全城共有138个C类路口。将其组成需求点的集合，同样利用求解问题1.3中的方法与步骤，得到新增加的最小巡警服务台数目与位置、此种方案下巡警服务台的工作量和工作量的不均衡度。如下表所示：新增加的平台的节点位置486575421344239149505578442362248385095824543712526152238745818425389539389472201263541393330204268549403332208288560407333210313567419338216315574420340237104表 11新增加5

30、4个巡警服务台后每个巡警服务台的工作量巡警节点工作量大小巡警节点工作量大小巡警节点工作量大小巡警节点工作量大小巡警节点工作量大小巡警节点工作量大小110.39812.13252.24815.24213.32685.828.3992.63265.14822.94423.52888.235.61003.83273.74833.345411.13137.746.61663.83282.64842.44583.33157.359.71678.33725.24852.14725.81047.662.51684.73734.14862.53302.71493.5791693.43744.45053.733

31、20.23848517012.23756.15093.13336610.698.2171113762.65228.73383.2897101.61728.33774.25396.23403114.61737.53782.65410.13441.112417410.13795.75496.33620.1135.71758.73801.85602.73712.7142.51766.73816.25675.31842.6152.11772.23825.85740.62012.1163.81781.73836.25750.62042.2175.317911.938455781.82084.1186.1

32、18010.738585820.42101.5193.418143864.73871.12162.6204.518210.84751238912375.1932.13208.747611.83933.62395.1947.6321124778.44038.32483.2958.43224.44786.34073.32522.49611.13234.24797.54192.52531.9975.63247.94803.94201.62633.3表 12此方案不均衡度降为9.4078。问题2.3为了实现对犯罪嫌疑人的围堵，就必须知道嫌疑人逃跑的最大范围。如果能对最大范围进行全封锁，则围堵成功。将嫌

33、疑人最大逃跑范围的边缘节点的集合称为Y。将所有巡警平台的集合称为X。将X中一点到Y中一点的最短路径的集合称为E。点集X,Y与边集E，构成了一个二分图模型。【3】 巡警能否对路口进行全封锁的问题，就转化成了二分图有无全匹配的问题。 记接到报案后经过的时间为t。当t逐渐增大时，二分图首次出现全匹配时的t值，就是实现围堵所用的最短时间。此时的匹配方式，就是警力调动的最优方案。 算法实现：t=0Step1：t=t+1Step2：找出嫌疑人最大逃跑范围的边缘节点的集合YStep3：找出X与Y之间的边集EStep4：运用匈牙利算法【3】【4】找出该二分图的最大匹配。如果最大匹配等于完全匹配，则算法结束，得

34、出结果。否则回到step1继续运算。（程序见附录4）据计算最佳围堵方案如下表（表13）：在巡警服务台原有配置下的围堵方案表边界点被分配的巡警节点巡警的围堵时间4413.81324420.94876041.73921711704.19112301710.89442421723.82472431733.6906表 13因此，完成围堵只需要4.1911分钟。参考文献【1】Floyd-Warshall算法的C语言实现，郭志军，安庆师范学院学报，2008.11，第14卷第4期【2】优化建模与LINDO/LINGO软件，谢金星，清华大学出版社，2007【3】图论，王朝瑞，国防工业出版社，1985【4】匈牙

35、利算法理论根据证明新探，胡永志，吉林省经济管理干部学院学报 1994年05月附录附录1#include<stdio.h>#include<math.h>#define INF 9999void main()float A9393,W=5555;int n=92,i,j,k,J;for(i=1;i<=92;i+) for(j=1;j<=92;j+) if(i=j) Aij=0; else Aij=9999; /输入数据for(k=1;k<=n;k+) for(i=1;i<=n;i+) for(j=1;j<=n;j+) if(Aik<IN

36、F&&Akj<INF&&Aik+Akj<Aij)Aij=Aik+Akj; for(j=21;j<=n;j+) for(i=1;i<=20;i+) if(Aji<W) W=Aij;J=i; printf("%f,%d,%dn",W,J,j); W=5555;附录2#include<stdio.h>#include<math.h>#define INF 9999void main()float A9393;int n=92,i,j,k;for(i=1;i<=92;i+) for(j=1;

37、j<=92;j+) if(i=j) Aij=0; else Aij=9999; /输入数据for(k=1;k<=n;k+) for(i=1;i<=n;i+) for(j=1;j<=n;j+) if(Aik<INF&&Akj<INF&&Aik+Akj<Aij)Aij=Aik+Akj; for(i=1;i<=20;i+) for(j=1;j<=n;j+) if(j=12|j=14|j=16|j=21|j=22|j=23|j=24|j=28|j=29|j=30|j=38|j=48|j=62) printf(&quo

38、t;%6.3f",Aij); printf(" "); printf("nnn");Model: sets: AA/1.20/; cross/1.13/; links(AA,cross):c,x; Endsets data: c=FILE(D:3.txt); enddata min=max(links(i,j):x(i,j)*c(i,j); for(cross(j): sum(AA(i):x(i,j)=1); for(AA(i): sum(cross(j):x(i,j)<=1); for(links(i,j): bin(x(i,j);EN

39、D 附录3function Mcm1.3 Node_data=xlsread('cumcm2011B.xls',1,'b2:c93'); %载入A区路口节点的左边数据 Routine_data=xlsread('cumcm2011B.xls',2,'a2:b144'); %载入路线节点标号数据 load B.mat; Record_data = cell(92,1); %创建包体，用来保存92个节点，每点的最大覆盖 count = 0; for i = 1 :92 Node_index = Routine_data(find(Ro

40、utine_data(:,1)=i),2); Node_index = Routine_data(find(Routine_data(:,2)=i),1);Node_index; Node_index = Node_index(find(Node_index <=92); n = length( Node_index); count = count + n; Record_datai = zeros(n,2); for j = 1 : n Record_datai(j,1) = Node_index(j); Record_datai(j,2) = 100*sqrt(Node_data(i

41、,1) - Node_data(Node_index(j),1)2+(Node_data(i,2) - Node_data(Node_index(j),2)2); end end Adjoin_matrix = zeros(count,3); % 邻接矩阵 index_adj = 1; for i = 1 :92 n1,n2 = size(Record_datai); n = n1; for j = 1 : n Adjoin_matrix(index_adj,:) = i,Record_datai(j,1),Record_datai(j,2); index_adj = index_adj +

42、1; end end %创建图论的稀疏矩阵及其图论的求解 a1=Adjoin_matrix(:,1)' a2=Adjoin_matrix(:,2)' a3=Adjoin_matrix(:,3)' DG=sparse(a1,a2,a3); %建立稀疏矩阵，图论求解 Patrol_range=cell(24,1); D_24=B(13,:); %B为可能的分配情况，共有48中，每次从中选取1中可能，本次选取的事第13中可能性 for i=1:24 dist=graphshortestpath(DG,D_24(i); %求图中任意两个节点之间的最短距离 for j=1:92

43、if(dist(j)<=3000) Patrol_rangei=Patrol_rangei,j; end end end save Patrol_range; %求解交集和预分配问题 load Patrol_range.mat; %载入数据 Patrol_distribution=Patrol_range; %复制原始数据 Patrol_cover=cell(92,1); %定义交集 Cover=; Isolated=; %定义孤立点 for i=1:92 c=; c2=; for j=1:24 m=length(Patrol_rangej); for l=1:m if(Patrol_r

44、angej(l)=i) c=c,j; %保存i节点所对应的所有可能的交通巡警点 c2=c2,D_24(j); end end end m=length(c); if(m>1) %如果大于1，说明有交集，先去除，不分配 Cover=Cover,i; Patrol_coveri=c2; %保存交集 for k=1:m find(Patrol_distributionc(k)=i); Patrol_distributionc(k)=Patrol_distributionc(k)(find(Patrol_distributionc(k)=i);%预分配只属于自己的交通节点 end end if(

45、m=0) Isolated=Isolated,i; end end save Patrol_distribution.mat; %完成预分配，对于交集和孤立交点另外考虑 save Patrol_cover.mat; %保存交集所对应的可能交通巡警点 load Patrol_cover.mat; load Patrol_distribution.mat; load Patrol_range.mat; %初始化预分配中每个交通巡警点的发案次数 Occurrence=xlsread('cumcm2011B.xls',1,'e2:e93'); %A区每个交通节点的发案次

46、数 Standard_occurrence=sum(Occurrence)/24 Patrol_occurrence=zeros(24,1); for i=1:24 m=length(Patrol_distributioni); a=0; if(m>=1) for j=1:m a=a+Occurrence(Patrol_distributioni(j); end Patrol_occurrence(i)=a; end end Patrol_xin=Patrol_distribution; %进行交集的分配 for i=1:92 m=length(Patrol_coveri); Distance_linshi=; if(m>=1) dist=graphshortestpath(DG,i); for j=1:m Distance_linshi(j)=dist(Patrol_coveri(j); end A=Sort_vector(Distance_linshi); %记录最小值的相对位置 h=length(Distance_linshi); for j=1:h linshi_canshu=find(D_24=Patrol_coveri(A(j,