繁体
区域调整速度较快,随着时间的增加,温度不断下降,区域调整速度逐渐变慢,这个调整速度变化也是比拟符合实际情况的。
由式〔1〕可以得
调整概率函数,假设在相同的温度〔时间〕的条件下,由于总的车辆数目是定值,当时,即第分区内的节
数大于第分区的节
数时,分区调整的概率大些,分区的调整概率小些。分析其原因:当分区内包
了较多的节
个数时,该分区的警车初始停靠位置选取地比拟适宜了,而当分区内包
的
路节
数较少时,说明警车的初始停靠位置没有选好,需要更大概率的调整,这样的结论也是比拟客观的。
对于所有分区外未被覆盖的
路节
和很多节
〔称之为节
群〕,用来调整警车位置迁移的方向,其分析示意图如图5所示。调整方案目标是使未被覆盖的节
数尽量的少。在设计调整方向函数时,需要考虑:〔1〕节
群内节
的数目;〔2〕警车距离节
群的位置。优先考虑距离,所以在公式〔2〕中,用距离的平方来描述调整方向函数。
由于某一个区域范围内的未被覆盖节
数,整个区域未被覆盖的节
总数,分区域与未被覆盖的节
或节
群的距离等几个因素会影响到调整的方案,所以要综合考虑这些因素。于是设计了区间调整函数,
式中,表示第个分区内未被覆盖的节
数,表示第分区域与未被覆盖的节
或节
群的距离,表示未被覆盖的节
和节
群个数。
现在简要分析第分区
区间调整函数的调整方案,当某两节
群的节
数目相等,但是距离不等时,如,由区间调整公式可知,该区间向节
群方向调整。当某个分区与两个节
群的距离相等,但节
群的内节
个数不相等,如时,由〔4〕可知,该分区域会想节
群方向调整。
注意在整个调整过程中,调整几率控制是否调整,调整方向函数控制调整的方向,寻找在这
调整方案下的最优结果。
图5 调整分区域示意图
〔3〕在step3中,使用Floyd算法计算
警车初始停靠
到周边各节
的最短距离,目的是当区域内有情况发生时,警车能在要求的时间限制内到达现场。
〔4〕为求
较优的警车停靠
,采用模拟退火算法,算
局
最优的方案。
警车的
置和巡逻方案
使用MATLAB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
路
叉节
6,25,30,37,82,84,110,111,126,214,253,258,278
。每个警车所
辖的
叉
〔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条件下的区分划分图
13个分区共覆盖了252个
叉
,另外的55个原始
叉
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
分区方案下,这些
中,每两个相连的
间的
路离散值长度占整个区域总的长度的比值为。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]。