数学建模交巡警服务平台的设置与调度
交巡警服务平台的设置与调度-2011年全国大学生数学建模赛题
交巡警服务平台的设置与调度摘要本文是在一个原有区域交警平台的基础上,分析讨论在该市警务资源有限的情况下,如何实现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、调度警务资源的实际问题。
实现最优化管理的方案。
以图论最优路径理论为基础,建立图的最优化模型。
针对问题(1),将A区路口和道路抽象成图,分别以交巡警服务平台对应的点为起点求小于等于3min的路径,再将同一起点的路径的终点相连,围成一个区域,便是交巡警服务平台的管辖范围。
在此基础上综合考虑各个路口发案率的大小、区域人口密集程度,从而建立一个图中路径最优化模型。
再根据各个区域之间的所产生的空白区,即交巡警的管辖盲区。
为其添加交巡警服务平台。
实现其管理最优化的目的。
针对问题(2),结合交巡警服务平台的设置原则,充分考虑全市各区不同的状况,如:人口密度、区域面积等,并以A区的分区标准为基础,实现对全市各区的交巡警服务平台的设置。
对于P点的逃犯,建立一个以P点为中心的最优逃跑路径所组成的图,然后在算出罪犯的最佳逃跑路线,再调度相应的交巡警,实现对他的围堵。
从而实现交巡警服务平台设置和调度的最优化的方案。
关键词:图论;最优化路径; 交巡警服务平台;MATLAB;数据结构1、问题重述“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。
警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
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,建立数学模型分析研究下面的问题:(1)附件1中的附图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,相关的数据信息见附件2。
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。
交巡警服务平台的设置与调度(数学建模)
交巡警服务平台的设置与调度
按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,分别记为1类区、2类区、……、5类区,不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。
现对某城市城区土壤地质环境进行调查。
为此,将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域,按照每平方公里1个采样点对表层土(0~10 厘米深度)进行取样、编号,并用GPS记录采样点的位置。
应用专门仪器测试分析,获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。
另一方面,按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样,将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。
附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息,附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度,附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。
现要求你们通过数学建模来完成以下任务:
(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。
(2) 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。
(3) 分析重金属污染物的传播特征,由此建立模型,确定污染源的位置。
(4) 分析你所建立模型的优缺点,为更好地研究城市地质环境的演变模式,还应收集什么信息?有了这些信息,如何建立模型解决问题?。
2011全国数学建模B题 交巡警服务平台的设置与调度
2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目(请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”)B题交巡警服务平台的设置与调度“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。
警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
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,建立数学模型分析研究下面的问题:(1)附件1中的附图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,相关的数据信息见附件2。
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,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。
附件1:A区和全市六区交通网络与平台设置的示意图。
附件2:全市六区交通网络与平台设置的相关数据表(共5个工作表)。
交巡警的服务平台的设置与调度摘要正在整理……一、问题重述……二、问题分析……三、模型的假设^四、符号说明^五、模型的建立与求解问题一:(1)各交巡警服务平台的管辖范围,尽量在分钟内到达事发地,实质上是求最短路径问题。
数学建模B优秀论文
交巡警服务平台的设置与调度摘要本文针对交巡警平台的设置与调度进行建模。
首先,对问题给定的数据进行预处理,分别到六个区路口的距离加权邻接矩阵,A BF G G G 以及整个市的邻接矩阵G ,对邻接矩阵应用FLOYD 算法得到路口间的最短距离矩阵,,A B F D D D 以及D 。
对问题一,在考虑A 区20个交巡警平台的工作量尽量均衡的前提下,选取3分钟内不可达的路口个数最小作为目标函数建立01-规划模型,并用lingo 软件得到20个交巡警平台的管辖范围和3分钟内不可达的6个路口编号。
对问题二,首先假设交巡警平台警力要到达指定路口时选择最短路径,提取A D 中20个交巡警平台到13个交通要道的最短路径矩阵。
在保证每个交通要道都要封锁的前提下,以最长封锁时间最小为目标函数,建立01-规划模型,最终得到最优围堵方案,时间约为8分钟。
对问题三,以每个交巡警平台管辖路口发案率之和作为该平台工作量的衡量指标,在最长出警时间小于3分钟的约束下,以平台工作量的方差最小作为目标函数建立模型,分别增加平台个数为2,3,4,5进行试探求解,最终得到增加4个交巡警平台时达到最优,并得到增加4个交巡警平台的位置和此时24个交巡警平台的管辖范围。
对问题四,以3分钟内不可达路口的百分比和各区交巡警平台的平均工作量作为合理性的衡量指标,并赋以相应的权重,依次考察每一个城区的合理性,得到城区C 、D 、E 、F 交巡警平台设置不合理。
对于这四个城区中的每一个城区,以平台工作量方差最小作为目标函数,将3分钟内不可达路口的百分比约束在均值(10%)附近,建立模型,对增加的平台数目从小到大进行试探求解,最终得到这四个城区增加平台数目分别为12、8、11、8,并给出增加平台后工作量尽量均衡的设置方案。
对问题五,明确尽量缩小罪犯的逃窜范围,首先定义时刻t 可以围堵的路口中最小的路口集合t Q ,对t Q 进行求解,然后以交巡警平台到达需要围堵路口的时间不大于罪犯到达该路口的时间减去3分钟为约束,以最慢的交巡警到达路口的时间最小为目标函数,建立01-规划模型,并对模型进行求解,最终得到需要围堵的路口为24个并制定出这些路口的围堵方案,从得到报警到全部封锁路口所需要的时间为13.41分钟。
2011B题交巡警服务平台的设置与调度
2011B 题交巡警服务平台的设置与调度“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。
警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
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,建立数学模型分析研究下面的问题:(1)附件1(见原题)中的附图1(见原题)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,相关的数据信息见附件2。
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)至U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,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分钟后接至报警,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。
解答与程序问题1对该问题的解决,我们先建立数学模型,将需要达至的目标,包括至达事发地的时间尽量短,各服务平台的工作量尽量均衡,用目标函数表达出来,同时将需要满足的约束也表达出来,构成合适的数学模型。
数学建模 交巡警服务平台的设置与调度
交巡警服务平台的设置与调度摘要本文主要讨论在警务资源有限的情况下,如何根据城市的实际情况和需求合理的设置交巡警服务平台、分配其管辖范围,以及调度警务资源的问题。
针对问题一,题目要求在城区A的20个交巡警服务平台位置确定的情况下,按照尽量3min到达事发地的原则为各服务平台分配管辖范围。
对于此问题,我们首先求出城区A中任意两个路口节点的最短路径ij a,基于Floyd算法,并借助Matlab软件编程求解所得。
再建立该问题的0-1规划模型,以时间最短为目标,引入0-1变量,利用数学软件LINGO进行求解,得出各个服务平台的管辖范围。
求解结果表明有6个路口28、29、38、39、61、92不能满足3分钟内有交巡警到达的条件。
我们对于13条交通要道实现快速封锁的问题,以所用时间最短为目标,一个平台最多封锁一个路口为约束条件,建立0-1规划模型,运用LINGO软件求解。
结果显示8.055分钟可以实现快速封锁。
由前面的分配结果可知,有6个路口在案发时交巡警不能在3分钟内到达,且工作量不均衡度为13.2746,为解决上述某些地方出警时间过长和工作量不均衡的问题,我们建立综合0-1规划模型,结合相关算法,求解结果表明增加4个平台时,可解决出警时间过长的问题,此时工作量不均衡度可降为3.0742。
针对问题二,首先对全市6个城区按照问题一中的方法进行分配,设定两个评价原则:原则一:交巡警能在3分钟内到达案发地;原则二:交巡警服务平台的工作量均衡度尽量小。
以这两个原则评价该市现有的平台设置方案的合理性,结果显示:582个路口中有138个路口不能满足原则一,工作量不均衡度达到40.3,现有方案不合理。
同问题一的方法来解决此问题,结果共需增设54个平台,不均衡度降为9.40。
对于围堵犯罪嫌疑犯的问题,我们首先根据213t t≤+判断出警察可在犯罪嫌疑人之前到达的边界点,然后考虑在A区封锁之前最可能经过30节点跑到C区。
因此我们在A、C两区范围内同时进行围堵,得到最后的全市最佳围堵方案和最少警力调度时间为11.055分钟。
全国大学生数学建模大赛 交巡警服务平台的设置和调度
交巡警服务平台的设置和调度摘要本文针对交巡警服务平台的设置和调度问题,通过题目给出的全市交通信息,采用弗洛伊德算法思想、借助矩阵、MATBLE和LINGO软件,求出最短距离矩阵和最短路径矩阵,再过数据的分析、筛选和计算,将目标函数进行优化。
针对A区问题一:根据最短路径原则,利用弗洛伊德算法计算A区92个路口任意两个之间的最短路径距离。
首先,根据距离最短原则建立数学模型,即根据最短路径进行分配;其次,对模型进行优化,对模型增加各平台的工作量,即为平台到节点的距离和该节点的案发频率的乘积。
为使达到相对工作量均衡(大于10的即为不公平),将其大于10的进行调整。
针对A区问题二:将问题转化为求所有方案中到达指定A区出入口路径最长的交巡警平台的最小值问题,建立目标规划模型,即对13个出入A区的节点实现最短时间封锁,同时一个交巡警服务平台只能封锁一个出入路口。
运用LINGO 程序,进行求解,最优解为Km。
MIN0155.8针对A区问题三:对于该问题主要总结上面两小问,在满足各交巡警服务平台到达各管辖节点最长时间小于三分钟且工作量相对均衡下,求交巡警服务平台增加数的最小值。
建立在符合相应约束条件求最小值的线性规划问题,求得最优解为新增四个交巡警服务平台。
关键词Floyd算法整体规划优化决策问题重述为了有效地贯彻实施警察刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众的职能,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,且各职能和警力配备基本相同。
警务资源是有限的,问题在于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。
1.中心城区A要解决的问题(1)根据题目给出的各附表,为各交巡警服务平台分配管辖范围,使其在所管辖的有突发事件尽量能在三分钟内到达。
(2)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条范围内出现突发事件时,要道实现快速全封锁。
设计该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。
2011B题交巡警服务平台的设置与调度.
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
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我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):华南师范大学增城学院参赛队员(打印并签名) :1. 何高志2. 曾庆东3. 曾利指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期: 2013 年 8 月 28 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):注意:摘要太长,只需要写出要解决什么问题,使用了什么方法得出了什么结果基本上要每一个模型都要有数学式子,不要简单的由图可得;符号说明:要详细再详细;交巡警服务平台的设置与调度摘要本文对交巡警服务平台设置与调度进行优化,交巡警服务平台需要在市区的一些交通要道和重要部位设置,并需要警察进行值班。
警察专门执行维护国家安全和社会治安秩序职能,因为警务资源是有限的,我们要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。
针对此问题,我们做了深入详细的分析,建立了相应的数学模型,较好地解决了交巡警服务平台设置与调度。
对于问题1的第1小问,针对该市的城区A,对EXCEL中的大量数据筛选出所需的信息。
我们通过Matlab软件、两点间距离公式进行编程,得出每条线路的距离。
2011数模B题 交巡警服务平台的设置与调度
Dij V
[t ij ] nm
依据题意,可设交巡警到达事发地的允许最长时间: t p 3 min ,为保证各节点出 现突发事件时有服务平台能在 3 分钟内到达,设 t (t t p ) ,建立目标函数:
4
U ij [u ] nm
t ij , 0,
i j且t ij t p
(1)
其他
此时矩阵 U ij 有两种情况, (1)U ij 的列不全为 0,即
u
i 1 n i 1
n
ij
0 0
j 1,2, , m ,此时 j 1,2, , m ,此时
即为求的分配管辖范围; (2)U ij 存在有全为 0 的列,即
u
ij
存在事发点没有被任意一个服务平台纳入管辖范围的情况,因此需要进行修正。修正方 法如下: 考虑到题目要求尽量能在 3 分钟内有交巡警到达事发地,当不能符合该要求时,在 不能增加服务平台的情况下,以最近原则将其分配给能最快到达事发地的服务平台。根 据目标函数,给定 t 值为列的最小值,赋值给该列,使矩阵 U ij 全为 0 的列至少有一行不 为 0,由此得到修正后的矩阵 U ij 。 由目标函数式(1)可建立起一个 0-1 矩阵,用于表示各交巡警服务平台的最大分 配管辖范围。其中,1 表示属于该服务平台的管辖范围,0 表示不属于该服务平台的管 辖范围:
关键词: Floyd 算法
模拟退火算法
均匀度 多目标规划
最短路径概率
1
一、问题重述
“有困难找交巡警” ,是家喻户晓的一句流行语。交巡警肩负着刑事执法、治安管 理、交通管理、服务群众四大职能。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,建立数学模型分析研究下面的问题: (1)附件 1 中的附图 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,相关的数据信息见附件 2。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,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。
交巡警服务平台的设置与调度参考资料
全国第六届研究生数学建模竞赛题 目 警车配置及巡逻问题的研究摘 要:本文研究的是某城区警车配置及巡逻方案的制定问题,建立了求解警车巡逻方案的模型,并在满足D1的条件下给出了巡逻效果最好的方案。
在设计整个区域配置最少巡逻车辆时,本文设计了算法1:先将道路离散化成近似均匀分布的节点,相邻两个节点之间的距离约等于一分钟巡逻路程。
由警车的数目m ,将全区划分成m 个均匀的分区,从每个分区的中心点出发,找到最近的道路节点,作为警车的初始位置,由Floyd 算法算出每辆警车3分钟或2分钟行驶路程范围内的节点。
考虑区域调整的概率大小和方向不同会影响调整结果,本文利用模拟退火算法构造出迁移几率函数,用迁移方向函数决定分区的调整方向。
计算能满足D1的最小车辆数,即为该区应该配置的最小警车数目,用MATLAB 计算,得到局部最优解为13辆。
在选取巡逻显著性指标时,本文考虑了两个方面的指标:一是全面性,即所有警车走过的街道节点数占总街道节点数的比例,用两者之比来评价;二是均匀性,即所有警车经过每个节点数的次数偏离平均经过次数的程度,用方差值来大小评价。
问题三:为简化问题,假设所有警车在同一时刻,大致向同一方向巡逻,运动状态分为四种:向左,向右,向上,向下,记录每个时刻,警车经过的节点和能够赶去处理事故的点,最后汇总计算得相应的评价指标。
在考虑巡逻规律隐蔽性要求时,文本将巡逻路线进行随机处理,方向是不确定的,采用算法2进行计算,得出相应巡逻显著指标,当车辆数减少到10辆或巡逻速度变大时,用算法2计算巡逻方案和对应的参数,结果见附录所示。
本文最后还考虑到4个额外因素,给出每个影响因素的解决方案。
关键词:模拟退火算法;Floyd 算法;离散化参赛队号 11***02 队员姓名 *佳 **梅 *巍 参赛密码(由组委会填写)一问题的重述110警车在街道上巡逻,既能够对违法犯罪分子起到震慑作用,降低犯罪率,又能够增加市民的安全感,同时也加快了接处警时间,提高了反应时效,为社会和谐提供了有力的保障。
数学建模交巡警服务平台地设置与调度
交巡警服务平台的设置与调度摘要本文主要讨论了有关某地区交巡警服务平台的设置与调度的问题,这是一个网络优化模型,利用Flody算法,构建0-1矩阵,变异系数加权法等方法建立模型,并借助Matlab和lingo软件进展分析与求解。
问题一主要讨论了该市中心城区A市交巡警平台设置的有关情况,下设三小问。
问题〔1〕是一个网络优化模型,要求出现突发事件警车达到目的地的时间最短,把时间最短转化为路程最短,构建了0-1矩阵,用Flody算法求出任意两节点之间的最小值,建立二次整数规划模型,通过lingo求解出总路程最小值,并合理的分配了各平台的管辖围。
具体结果见表一。
问题〔2〕要求对于突发事件,如何有效地安排20个平台的警力资源快速的去封锁A市13个交通要道,建立非线性整数规划模型,以最长封堵距离为目标函数,并用lingo软件编程求解给出了平台最优的调度方案。
具体结果见表二。
问题〔3〕要求根据A区现在的实际情况,对于交巡警工作平台的工作量不均衡以与有些地方出警时间过长的不合理问题,适当的增加一些平台,经建模分析,建立纯整数线性规划模型,用lingo软件编程计算分析,得到应增加5个平台,并给出了各平台相应的位置以与管辖围。
具体结果见表三。
问题二讨论了该市〔包括A,B,C,D,E,F区〕的交巡警平台的设立情况,下设二小问。
问题〔1〕查阅有关资料明确了设置交巡警服务平台的原如此和任务,通过对附录二中数据的处理以与附录一附图2示意图的研究,发现该市现有的交巡警服务平台的设置方案存在不合理处。
各地交巡警服务平台的设立与当地的平均发案率和人口密度这两个指标密切相关,因此通过变异系数法确定这两个指标的权重,建立纯整数规划模型,利用lingo编程求解计算分析并给出各地区增加的平台数与管辖围。
结果见表六到表十。
问题〔2〕根据已算出的A区平台优化方案,可找到小偷跑3分钟和警察追3分钟即6分钟是到达地周围的点,用这些点对应的管辖平台区抓捕即可。
数学建模:交巡警平台的设置与调度
交巡警服务平台得设置与调度一、问题重述“有困难找警察”,就是家喻户晓得一句流行语.警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
为了更有效地贯彻实施这些职能,需要在市区得一些交通要道与重要部位设置交巡警服务平台.每个交巡警服务平台得职能与警力配备基本相同。
由于警务资源就是有限得,如何根据城市得实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台得管辖范围、调度警务资源就是警务部门面临得一个实际课题。
试就某市设置交巡警服务平台得相关情况,建立数学模型分析研究下面得问题:(1)附件1中得附图1给出了该市中心城区A得交通网络与现有得20个交巡警服务平台得设置情况示意图,相关得数据信息见附件2。
请为各交巡警服务平台分配管辖范围,使其在所管辖得范围内出现突发事件时,尽量能在3分钟内有交巡警(警车得时速为60km/h)到达事发地。
对于重大突发事件,需要调度全区20个交巡警服务平台得警力资源,对进出该区得13条交通要道实现快速全封锁。
实际中一个平台得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得调度方案。
根据现有交巡警服务平台得工作量不均衡与有些地方出警时间过长得实际情况,拟在该区内再增加2至5个平台,请确定需要增加平台得具体个数与位置.(2)针对全市(主城六区A,B,C,D,E,F)得具体情况,按照设置交巡警服务平台得原则与任务,分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案(参见附件)得合理性。
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得最佳围堵方案.二、问题分析2、1问题一(1)问要求为A区得20个交巡警服务平台划分管辖范围,使每个路口尽量在3分钟内能够由交巡警赶到。
根据实际情况,每个交巡警服务平台得资源就是基本均衡且有限得。
我们规定,则此问题可瞧作就是一个多目标0—1规划问题。
数学建模解决交巡警服务平台的设置与调度问题资料
渤海大学本科毕业论文(设计)数学建模解决交巡警服务平台的设置与调度问题Mathematical modeling to solve JiaoXunJing service platform setand scheduling problems学院(系):数理学院专业:信息与计算科学学号:09020153学生姓名:王希伟入学年度:2009、9指导教师:朱凤娟完成日期:2013年05月14日渤海大学Bohai University摘要警察在当今社会扮演着不可或缺的角色,尽管如此由于警务资源有限。
现实生活中还是存在这诸多问题,如何合理设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围,以及调度警务资源仍是重中之重亟待解决的问题。
首先,我们通过长度覆盖原则、概率平均原则等的方法有效的解决管辖范围,其前提是在规定时间t及时速v的情况下达到的方法,通过两点间的距离公式或分类讨论其覆盖问题,也达到了令人满意的答案。
其次,我们通过邻接矩阵模型将合理调度问题转化成为最优路径问题,并通过矩阵求其值。
再次,通过人为设定条件,运用模糊数学方法,在所加平台尽可能少的前提下,使其有效覆盖面积达到最大值,又因为A区域的面积一定,这样两者之比的比例越大,才是我们想要的最优方案。
接下来,此题的分布合理性主要是以覆盖率最大化和到达事故现场的最短时间为主。
建立优化模型,以“至少需要警务员平台13个”作为一个约束条件,以所有警务人员赶赴险情现场所经过路程的总和最短为目标函数,以实现警员赶赴险情现场所需时间的总和最少,从而做到更合理地安排警务人员的执勤平台位置。
最后,主要是缩小搜索罪犯所在范围的方法来找到这些犯罪地点发生的“重采用这种插值方法道路离散后,将直线上的无穷多个点转化有限个点,便于分析问题和实现相应的算法,所取得的整体离散效果还是比较理想的。
关键词:长度覆盖原则;概率平均原则;邻接矩阵;最优路径;模糊数学式Mathematical modeling to solve JiaoXunJing service platform setand scheduling problemsAbstractPolice plays an indispensable role in today's society, however because of police resources co., LTD. Or in real life, there exist many problems, how to reasonably set up JiaoXunJing service platform, the distribution of the jurisdiction of the platform, and the scheduling of police resources is still the top priority problem to be solved. First of all, we through the length of coverage of methods, such as principle, the principle of probability and average effective solve the jurisdiction, the premise is that within the prescribed time t and the speed of v method, under the condition of the distance between two points by formula or classification to discuss its coverage, also reached a satisfactory answer. Second, we will through the adjacency matrix model reasonable scheduling problem into an optimal path problem, and its value by using matrix. Again, by using fuzzy mathematics method, set conditions is platform under the premise of as little as possible, make the effective coverage area reaches the maximum, and since the area of A region must have, so that both the ratio of the percentage, the greater the optimal solution is what we want. Next, distribution in the rationality of this topic is based on maximum coverage and arrived at the scene of the accident in the shortest time. Optimization model is set up to 13 "police officer" at least need platform as a constraint condition, after all police officers to danger the scene as the sum of the shortest distance as objective function, the sum of time needed for dangerous situations for police officers rushed to the scene at least, to be more reasonable to arrange place of police officers on duty platform. Finally, mainly to reduce the search area to find these crimes of place "after heavy use this road discrete interpolation method, linear transformation of an infinite number of points on a finite number of points, facilitate analysis problems and the corresponding algorithm, obtained the integral discrete effect is ideal.Key Words:Length of coverage principle;Average probability principle;Adjacency matrix ;The optimal path ;Fuzzy mathematics目录摘要 (I)Abstract (II)引言 (1)1 问题的提出和假设 (2)1.1 问题的重述与分析 (2)1.1.1 问题的重述 (2)1.1.2 问题的分析 (2)1.2 问题的假设 (3)2 模型的建立与求解 (5)2.1 问题一的求解: (5)2.2 问题二的求解: (6)2.3 问题三得求解: (8)2.4 问题四的求解: (9)2.5 问题五的求解: (12)3 模型的评价与改进 (15)3.1 模型的评价 (15)3.2 模型的优点: (15)3.3 模型的不足: (16)参考文献: (16)附件一 (17)附件二 (18)引言“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。
数学建模2011B题 交巡警服务平台的设置与调度 程序
问题一(1):管辖区域的分配:求解最大结合覆盖模型function dyt1.1disp(sprintf('正在载入相关数据...'));Node_data=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',1,'b2:c93'); %载入A区路口节点的左边数据Routine_data=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',2,'a2:b144'); %载入路线节点标号数据Record_data = cell(92,1); %创建包体,用来保存92个节点,每点的最大覆盖区域count = 0;%更急路线节点标号数据创建邻接矩阵for i = 1 :92Node_index = Routine_data(find(Routine_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_data{i} = zeros(n,2);for j = 1 : nRecord_data{i}(j,1) = Node_index(j);Record_data{i}(j,2) = 100*sqrt((Node_data(i,1) - Node_data(Node_index(j),1))^2+(Node_data(i,2) - Node_data(Node_index(j),2))^2);endendAdjoin_matrix = zeros(count,3); % 邻接矩阵index_adj = 1;for i = 1 :92[n1,n2] = size(Record_data{i});n = n1;for j = 1 : nAdjoin_matrix(index_adj,:) = [i,Record_data{i}(j,1),Record_data{i}(j,2)];index_adj = index_adj + 1;endend%根据邻接矩阵数据创建图论的稀疏矩阵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for i=1:92for j=1:92if DG(i,j)==0DG(i,j)=inf;if i==jDG(i,j)=0;endendendendfor k=1:92for i=1:92for j=1:92if DG(i,k)+DG(k,j)<DG(i,j)DG(i,j)=DG(i,k)+DG(k,j);endendendendPatrol_range=cell(20,1);for i=1:20for j=1:92if(DG(i,j)<=3000)Patrol_range{i}=[Patrol_range{i},j];endendendPatrol_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=1:92c=[];for j=1:20m=length(Patrol_range{j});for l=1:mif(Patrol_range{j}(l)==i)c=[c,j]; %保存i节点所对应的所有可能的交通巡警点 endendendm=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_cover{i}=c; %保存交集for k=1:mfind(Patrol_distribution{c(k)}~=i);Patrol_distribution{c(k)}=Patrol_distribution{c(k)}(find(Patrol_distr ibution{c(k)}~=i));%预分配只属于自己的交通节点endendif(m==0)Isolated=[Isolated,i];endendPatrol_xin=Patrol_distribution; %进行B类节点的的分配for i=1:92m=length(Patrol_cover{i});Distance_linshi=[];if(m>=1)for j=1:mDistance_linshi(j)=DG(i,Patrol_cover{i}(j));endm0=min(Distance_linshi);for k=1:20if DG(i,k)==m0f=k;endendPatrol_xin{f}=[Patrol_xin{f},i];endendm=length(Isolated); %对孤立点进行分配for i=1:mfor j=1:20dist(j)=DG(Isolated(i),j);end[m0,m1]=min(dist);Patrol_xin{m1}=[Patrol_xin{m1},Isolated(i)];endsave Patrol_xin.mat;问题一(2):求解围堵13条要道的方案程序1:!求围堵的方案与最快时间sets:AA/1..20/;cross/1..13/;links(AA,cross): dis, x;Endsets!数据的定义部分;data:dis=22236.1516028.479286.81219293.4421096.2122501.7522893.219001.1619515.8112083.445880.93511850.114885.217 20463.9214129.727388.06317394.6919197.472060321120.9717228.9317743.5810311.213982.18610309.546035.068 18352.2712767.236025.56616032.1917834.9719240.5119009.3215117.2815631.928199.566093.848197.8844393.385 21997.3815008.518266.85318273.4820076.2621481.7922654.4316226.9115535.348102.9764860.9767395.869350 17628.1912969.636227.96716234.5917749.5219155.0618285.2411306.8710615.293182.9339421.1192475.8265255.075 17658.7813000.216258.55216265.1817780.1119185.6518315.8311337.4510645.883213.5189451.7042506.4115337.332 14914.9410901.224159.55914166.1915036.2716441.8115571.998570.2188015.457583.09527352.7111290.2027991.722 14092.519433.9432692.28212698.9114213.8415619.3814749.5610228.0310493.183060.825885.4343099.4678677.283 13010.718274.2021532.5411539.1713132.0514537.5913667.769775.72210724.413492.3044725.6924199.419336.668 7586.58512775.666956.679510.6937707.9189113.4568243.63514194.8615143.557911.44610149.828618.55314760.8 3791.3538337.29811395.035072.3323269.5574675.0953805.27418633.2319581.9112349.8114588.1813056.9119199.16 011950.2814543.268685.3166882.5416477.0023591.6321781.4522730.1315498.0317736.4116205.1422347.38 5977.0025973.2812714.942708.314905.53855002385.37222808.322375716524.916120.8217232.0121331.79 11950.2806741.6623264.9665067.7416473.288358.65218049.9218916.6811484.3210147.5412191.4215358.51 17029.6113298.086556.42116563.0517150.9418556.4817686.664751.8425700.5254401.4729749.5735108.57911810.1 14543.266741.662010006.6311809.413214.9415100.3111308.2612175.024742.6553405.8775449.7618616.853 21892.1114903.248161.5818168.2119970.9821376.5222549.1618657.1219523.8712091.514755.70312798.627820.525 24247.1818514.4811772.8221779.4523582.2324987.7624904.2321012.1921526.8314094.478366.94613699.266734.362 22546.5316961.4810219.8220226.4522029.2323434.7623203.5819311.5319826.1812393.827639.28111998.615033.709 26945.8 21213.11 14471.45 24478.08 26280.85 27686.39 27602.86 23010.82 22319.25 14886.89 11065.57 14179.78 6448.88;enddata!目标函数;min=@max(links(i,j):x(i,j) * dis(i,j));!需求约束;@for(cross(j):@sum(AA(i): x(i,j))=1);@for(AA(i):@sum(cross(j): x(i,j))<=1);!整数约束;@for(links(i,j):@bin(x(i,j)));程序2:fuction zudj1.2A=zeros(20,13);for i=1:20A(i,1)=DG(i,12);A(i,2)=DG(i,14);A(i,3)=DG(i,16);A(i,4)=DG(i,21);A(i,5)=DG(i,22);A(i,6)=DG(i,23);A(i,7)=DG(i,24);A(i,8)=DG(i,28);A(i,9)=DG(i,29);A(i,10)=DG(i,30);A(i,11)=DG(i,38);A(i,12)=DG(i,48);A(i,13)=DG(i,62);end问题一(3):管辖区域的确定:求解集合覆盖模型并使工作量最均衡程序1:function junheng1.2c=[];for x=1:72c(x)= fenpei(x);endc程序2:function c=fenpei(x)disp(sprintf('正在载入相关数据...'));Node_data=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',1,'b2:c93'); %载入A区路口节点的左边数据Routine_data=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.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,每点的最大覆盖区域count = 0;%更急路线节点标号数据创建邻接矩阵for i = 1 :92Node_index = Routine_data(find(Routine_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_data{i} = zeros(n,2);for j = 1 : nRecord_data{i}(j,1) = Node_index(j);Record_data{i}(j,2) = 100*sqrt((Node_data(i,1) - Node_data(Node_index(j),1))^2+(Node_data(i,2) - Node_data(Node_index(j),2))^2);endendAdjoin_matrix = zeros(count,3); % 邻接矩阵index_adj = 1;for i = 1 :92[n1,n2] = size(Record_data{i});n = n1;for j = 1 : nAdjoin_matrix(index_adj,:) = [i,Record_data{i}(j,1),Record_data{i}(j,2)];index_adj = index_adj + 1;endend%根据邻接矩阵数据创建图论的稀疏矩阵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for i=1:92for j=1:92if DG(i,j)==0DG(i,j)=inf;if i==jDG(i,j)=0;endendendendPatrol_range=cell(24,1);D_24=B(x,:); %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for k=1:92for i=1:92for j=1:92if DG(i,k)+DG(k,j)<DG(i,j)DG(i,j)=DG(i,k)+DG(k,j);endendendendfor i=1:24for j=1:92dist(j)=DG(D_24(i),j);endfor j=1:92if(dist(j)<=3000)Patrol_range{i}=[Patrol_range{i},j];endendendsave 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=1:92c=[];c2=[];for j=1:24m=length(Patrol_range{j});for l=1:mif(Patrol_range{j}(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)];endendendm=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_cover{i}=c2; %保存交集for k=1:mfind(Patrol_distribution{c(k)}~=i);Patrol_distribution{c(k)}=Patrol_distribution{c(k)}(find(Patrol_distr ibution{c(k)}~=i));%预分配只属于自己的交通节点endendif(m==0)Isolated=[Isolated,i];endendsave 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('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',1,'e2:e93'); %A区每个交通节点的发案次数Standard_occurrence=sum(Occurrence)/24Patrol_occurrence=zeros(24,1);for i=1:24m=length(Patrol_distribution{i});a=0;if(m>=1)for j=1:ma=a+Occurrence(Patrol_distribution{i}(j));endPatrol_occurrence(i)=a;endendPatrol_xin=Patrol_distribution; %进行交集分配for i=1:92m=length(Patrol_cover{i});Distance_linshi=[];if(m>=1)for j=1:mDistance_linshi(j)=DG(i,Patrol_cover{i}(j));endA=Sort_vector(Distance_linshi); %记录最小值的相对位置h=length(Distance_linshi);for j=1:hlinshi_canshu=find(D_24==Patrol_cover{i}(A(j,2)));Patrol_occurrence(linshi_canshu);Patrol_cover{i}(A(j,2));if(Patrol_occurrence(linshi_canshu)<=(Standard_occurrence+0.62)) Patrol_xin{linshi_canshu}=[Patrol_xin{linshi_canshu},i];Patrol_occurrence(linshi_canshu)=Patrol_occurrence(linshi_canshu)+Occ urrence(i);break;endif(j==h)iendendendendPatrol_occurrencec=var(Patrol_occurrence);save Patrol_xin.mat;程序3:function chulia=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20];I=[28 29];J=[38 39,40];K=[48,61];L=[87 88 89 90 91 92];m=0;for i=1:2for j=1:3for k=1:2for l=1:6m=m+1;B(m,:)=[a,[I(i) J(j) K(k) L(l)]];DD(m,:)=[I(i) J(j) K(k) L(l)];endendendendsave B;程序4:function A=Sort_vector(X) %创建子函数供调用a=length(X);for i=1:a[m0,weizhi]=min(X);A(i,1)=m0;A(i,2)=weizhi;X(weizhi)=inf;End问题二(1)计算现有节点工作量,不均衡度和C类节点个数,以判断合理性:程序1:function Mcm2.1Node_data=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',1,'b2:c583'); Routine_data=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',2,'a2:b929');Record_data = cell(582,1);count = 0;for i = 1 :582Node_index = Routine_data(find(Routine_data(:,1)==i),2);Node_index = [Routine_data(find(Routine_data(:,2)==i),1);Node_index];n = length( Node_index);count = count + n;Record_data{i} = zeros(n,2);for j = 1 : nRecord_data{i}(j,1) = Node_index(j);Record_data{i}(j,2) = 100*sqrt((Node_data(i,1) - Node_data(Node_index(j),1))^2+(Node_data(i,2) - Node_data(Node_index(j),2))^2);endendAdjoin_matrix = zeros(count,3); % 邻接矩阵index_adj = 1;for i = 1 :582[n1,n2] = size(Record_data{i});n = n1;for j = 1 : nAdjoin_matrix(index_adj,:) = [i,Record_data{i}(j,1),Record_data{i}(j,2)];index_adj = index_adj + 1;endend%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for i=1:582for j=1:582if DG(i,j)==0DG(i,j)=inf;if i==jDG(i,j)=0;endendendendfor k=1:582for i=1:582for j=1:582if DG(i,k)+DG(k,j)<DG(i,j)DG(i,j)=DG(i,k)+DG(k,j);endendendendWeizhi_all=xlsread('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',3,'b2:b81'); a=length(Weizhi_all);Patrol_range=cell(a,1);for i=1:afor j=1:582dist(j)=DG(Weizhi_all(i),j);%求图中任意两个节点之间的最短距离endfor j=1:582if(dist(j)<=3000)Patrol_range{i}=[Patrol_range{i},j];endendendsave Patrol_range;load Patrol_range.mat; %载入数据Patrol_distribution=Patrol_range; %复制原始数据Patrol_cover=cell(582,1); %定义交集Cover=[];Isolated=[]; %定义孤立点a=length(Weizhi_all);for i=1:582c=[];c2=[];for j=1:am=length(Patrol_range{j});for l=1:mif(Patrol_range{j}(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,Weizhi_all(j)];endendendm=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_cover{i}=c2; %保存交集for k=1:mfind(Patrol_distribution{c(k)}~=i);Patrol_distribution{c(k)}=Patrol_distribution{c(k)}(find(Patrol_distr ibution{c(k)}~=i));%预分配只属于自己的交通节点endendif(m==0)Isolated=[Isolated,i];endendsave 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('F:\数学建模第二期培训\第一题\B\2.xls',1,'e2:e583'); %A区每个交通节点的发案次数a=length(Weizhi_all);Standard_occurrence=sum(Occurrence)/asum(Occurrence);Patrol_occurrence=zeros(a,1);for i=1:am=length(Patrol_distribution{i});a=0;if(m>=1)for j=1:ma=a+Occurrence(Patrol_distribution{i}(j));endPatrol_occurrence(i)=a;endendPatrol_xin=Patrol_distribution; %进行交集的分配for i=1:582m=length(Patrol_cover{i});Distance_linshi=[];if(m>=1)for j=1:582dist(j)=DG(i,j);endfor j=1:mDistance_linshi(j)=dist(Patrol_cover{i}(j));endA=Sort_vector(Distance_linshi); %记录最小值的相对位置h=length(Distance_linshi);for j=1:hlinshi_canshu=find(Weizhi_all==Patrol_cover{i}(A(j,2)));Patrol_occurrence(linshi_canshu);Patrol_cover{i}(A(j,2));if(Patrol_occurrence(linshi_canshu)<=(Standard_occurrence+8.5)) Patrol_xin{linshi_canshu}=[Patrol_xin{linshi_canshu},i];Patrol_occurrence(linshi_canshu)=Patrol_occurrence(linshi_canshu)+Occ urrence(i);break;endif(j==h)i;endendendend%对孤立点进行分配m=length(Isolated);for i=1:mfor j=1:20D(j)=DG(Isolated(i),j);endIsolated(i);[m0,m1]=min(D);m1;Patrol_xin{m1}=[Patrol_xin{m1},Isolated(i)];Patrol_occurrence(m1)=Patrol_occurrence(m1)+Occurrence(Isolated(i)); endPatrol_occurrence; %每个警力点的工作量length(Patrol_occurrence);var(Patrol_occurrence)[a,b]=max(Patrol_occurrence);zuidazhi=a;b;Weizhi_all(b);save Patrol_xin.mat;程序2:!建立0—1矩阵function jljz2.1AG=zeros(138,502);for i=1:138for j=1:502dist(j)=DG(lsolated(i),j);if(dist(j)<=3000)AG(i,j)=1;endendend程序3:function chulia=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20];I=[28 29];J=[38 39,40];K=[48,61];L=[87 88 89 90 91 92];m=0;for i=1:2for j=1:3for k=1:2for l=1:6m=m+1;B(m,:)=[a,[I(i) J(j) K(k) L(l)]];DD(m,:)=[I(i) J(j) K(k) L(l)];endendendendsave B;程序4:function A=Sort_vector(X) %创建子函数,共调用使用a=length(X);for i=1:a[m0,weizhi]=min(X);A(i,1)=m0;A(i,2)=weizhi;X(weizhi)=inf;endlingo程序:程序5:!静态增加服务台的方案求解:sets:AA/1..138/;cross/1..502/:x;links(AA,cross): a;Endsetsdata:a = @FILE(F:\数学建模第二期培训\第一题\新建文件夹\第二问\选择表.xls); @TEXT('result1.txt') = x;enddata 27程序6:!动态的求解方案:sets:AA/1..582/;cross/1..582/:x;links(AA,cross): a;Endsetsdata:a = @FILE(F:\数学建模第二期培训\第一题\新建文件夹\第二问\data3.txt); @TEXT('result7.txt') = x;enddatamin =@sum(AA(i):@if(@sum(cross(j):a(i,j)*x(j))#eq#0,1,0));@sum(cross(j): x(j))=80;@for(cross(i):@bin(x(i)));问题二(2):求解最佳围堵方案程序1:% function weidu%找出最佳的围堵方案clear;load DG.mat;load Xunjinwz1.mat;xun_gs = length(Xunjinwz);dist=graphshortestpath(DG,32);%求图中任意个节点到案发点的最短距离for t = 6:30Anfadian=[];for j = 1 :582if(dist(j) <= t*1000 & (t - 1)*1000 <=dist(j) )Anfadian=[Anfadian,j];endendn = length(Anfadian); %罪犯可能到达点的集合A1 = zeros(n,582);for k = 1:ndist2 = graphshortestpath(DG,Anfadian(k));count = 0;for kk = 1 :xun_gs %搜素罪犯到达点集合旁边的巡逻点if(dist2(Xunjinwz(kk)) < (t-3)*1000 )A1(k,Xunjinwz(kk)) = 1;count = count + 1;endendif(count == 0)break;endend[m,n] = size(A1);if(m < n)pp = Pipei(A1);[m,n] = size(pp);if(rank(pp) == m)pipei =zeros(m,2);for i =1:m[row,coloum] = find(pp(i,:)==1);pipei(i,1) = Anfadian(i);pipei(i,2) = coloum;endbreak;endendend程序2:function pip =Pipei(A)%求最大匹配问题[m,n] = size(A);M(m,n)=0;for(i=1:m)for(j=1:n)if(A(i,j))M(i,j)=1;break;endend %求初始匹配 Mif(M(i,j))break;endend %获得仅含一条边的初始匹配 Mwhile(1)for(i=1:m)x(i)=0;end %将记录X 中点的标号和标记*for(i=1:n)y(i)=0;end %将记录Y 中点的标号和标记*for(i=1:m)pd=1; %寻找X 中 M 的所有非饱和点for(j=1:n)if(M(i,j))pd=0;end;endif(pd)x(i)=-n-1;endend %将X 中 M 的所有非饱和点都给以标号0 和标记*, 程序中用 n+1 表示0 标号, 标号为负数时表示标记*pd=0;while(1)xi=0;for(i=1:m)if(x(i)<0)xi=i;break;endend %假如 X 中存在一个既有标号又有标记*的点, 则任取X 中一个既有标号又有标记*的点xiif(xi==0)pd=1;break;end %假如X 中所有有标号的点都已去掉了标记*, 算法终止x(xi)=x(xi)*(-1); %去掉xi 的标记*k=1;for(j=1:n )if(A(xi,j)&y(j)==0)y(j)=xi;yy(k)=j;k=k+1;endend %对与 xi 邻接且尚未给标号的 yj 都给以标号iif(k>1)k=k-1;for(j=1:k)pdd=1;for(i=1:m)if(M(i,yy(j)))x(i)=-yy(j);pdd=0;break;endend %将yj 在 M 中与之邻接的点xk (即xkyj ∈M), 给以标号j 和标记*if(pdd)break;endendif(pdd)k=1;j=yy(j); %yj 不是 M 的饱和点while(1)P(k,2)=j;P(k,1)=y(j);j=abs(x(y(j))); %任取 M 的一个非饱和点 yj, 逆向返回if(j==n+1)break;end %找到X 中标号为0 的点时结束, 获得 M-增广路 P k=k+1;endfor(i=1:k)if(M(P(i,1),P(i,2)))M(P(i,1),P(i,2))=0; %将匹配 M 在增广路 P 中出现的边去掉else M(P(i,1),P(i,2))=1;endend %将增广路 P 中没有在匹配 M 中出现的边加入到匹配M 中break;endendendif(pd)break;endend %假如X 中所有有标号的点都已去掉了标记*, 算法终止pip = M ; %显示最大匹配 M, 程序结束。
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交巡警服务平台的设置与调度摘要本文主要讨论了有关某地区交巡警服务平台的设置与调度的问题,这是一个网络优化模型,利用Flody算法,构建0-1矩阵,变异系数加权法等方法建立模型,并借助Matlab 和lingo软件进行分析与求解。
问题一主要讨论了该市中心城区A市交巡警平台设置的有关情况,下设三小问。
问题(1)是一个网络优化模型,要求出现突发事件警车达到目的地的时间最短,把时间最短转化为路程最短,构建了0-1矩阵,用Flody算法求出任意两节点之间的最小值,建立二次整数规划模型,通过lingo求解出总路程最小值,并合理的分配了各平台的管辖范围。
具体结果见表一。
问题(2)要求对于突发事件,如何有效地安排20个平台的警力资源快速的去封锁A 市13个交通要道,建立非线性整数规划模型,以最长封堵距离为目标函数,并用lingo软件编程求解给出了平台最优的调度方案。
具体结果见表二。
问题(3)要求根据A区现在的实际情况,对于交巡警工作平台的工作量不均衡以及有些地方出警时间过长的不合理问题,适当的增加一些平台,经建模分析,建立纯整数线性规划模型,用lingo软件编程计算分析,得到应增加5个平台,并给出了各平台相应的位置以及管辖范围。
具体结果见表三。
问题二讨论了该市(包括A,B,C,D,E,F区)的交巡警平台的设立情况,下设二小问。
)问题(1)查阅有关资料明确了设置交巡警服务平台的原则和任务,通过对附录二中数据的处理以及附录一附图2示意图的研究,发现该市现有的交巡警服务平台的设置方案存在不合理处。
各地交巡警服务平台的设立与当地的平均发案率和人口密度这两个指标密切相关,因此通过变异系数法确定这两个指标的权重,建立纯整数规划模型,利用lingo编程求解计算分析并给出各地区增加的平台数及管辖范围。
结果见表六到表十。
问题(2)根据已算出的A区平台优化方案,可找到小偷跑3分钟和警察追3分钟即6分钟是到达地周围的点,用这些点对应的管辖平台区抓捕即可。
具体方案见表十一。
关键字:0-1矩阵、Flody算法、变异系数加权法1.问题重述问题背景“有困难找警察”,是家喻户晓的一句流行语。
警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。
为了更有效的贯彻实施这些职能,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,用来专门处理日常警务作业。
每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。
但由于警务资源是有限的,因而如何根据城市的实际情况与需求合理的设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源成为警务部门面临的一个实际课题,亟待解决。
问题提出~现给出了某市设置的关于交巡警服务平台的相关情况,要求建立有关的数学模型解决下列五个问题。
问题一:(下设三小问,仅对于该市A区而言):(1)要求根据附件给出的关于A市交巡警服务平台的相关信息以及A市的交通网络情况,为各交巡警服务平台分配管辖范围,使其管辖范围内出现突发事件时,尽量能在3分钟内有交巡警车到达事发地。
(2)对于该区发生重大突发事件,要求给出该区交巡警服务平台的合理调度方案,调度全区20个交巡警服务平台的警力资源,对该区的13条交通要道实现快速全封锁。
(3)因存在现有交巡警服务平台的工作量不均衡及有些地方出警时间过长的实际问题,现要求在该区再增加2至5个平台,并确定需要增加的平台个数和位置。
问题二:(下设二小问,针对全市而言)(1)要求针对全市的具体情况(参照附件),按照设置交巡警服务平台的原则和任务,分析研究该市现有的交巡警服务平台设置方案的合理性。
若明显不合理的,还要给出解决方案。
(2)假设该市地点P处发生了重大刑事案件,在案发3分钟后接到报警,且犯罪嫌疑人已驾车逃跑。
为了能够快速搜捕嫌疑犯,要求给出全市调度交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。
…研究意义首批交巡警在重庆诞生,事实表明:他们的出现有效的代替了过去的交警和巡警:接处警力大幅提升、街面犯罪大幅下降、交通拥堵有效缓解、群众安全感明显提高、人民群众热烈拥护,社会舆情反映良好。
鉴于这种情况下,,我们更应该研究如何更有效地利用各地的交巡警服务平台,把他们的功效发挥到最大。
2.模型假设假设一:案件只发生在路口节点处,一个节点处只受一个交巡警服务平台管辖假设二:交巡警在接到报警后立即出动,警车的时速均为h60。
km/假设三:小偷逃跑速度为h60。
km/假设四:道路畅通,不存在堵车情况。
3.符号说明.i :A 区总的路口节点(92,...2,1=i )区出入城区的路口节点A k :(13,...2,1=k ) :i C 各路口节点的平均发案率1w :该市平均案发率的权重:2w 该市人均密度的权重k m :该市各个区的路口节点数()6,...,2,1=k k n :该市各区原来拥有的交巡警平台数()6,...,2,1=k e : 平台工作强度偏差限¥ij Z :j 区第i 个指标值 :i Z 第i 个指标平均值i S :第i 个指标标准差i V :第i 个指标变异系数4.模型的建立与求解问题一的分析与求解为了便于理解以及方便对问题的分析,计算最短路径,对于A 区的平面图,画出92个节点编号,A 区交通示意图如下:图1 A 区交通网络平台示意图|1.模型的建立该问要求根据给出A 区的相关数据,为各交巡警分配管辖范围,使其所管辖区内出现突发事件时,尽量在3分钟内有交巡警车到达事发地。
首先,建立0-1规划模型: 设立一个92*20的0-1矩阵:要求各平台到达管辖范围内的时间最短,很明显,这是一个优化问题,此题还有个特点,其用图的形式进行了直观的描述和表达,因此这是一个关于网络优化的问题。
总的时间最短,转换一下,即要求总路程最短。
寻找最短路径就是在制定网络中两结点间找一条距离最小的路。
在此,我们使用Floyd 算法算出A 区任意两节点间最短距离。
通过求和我们列出总路程表达式: 即目标函数为:而实际中又要求:各路口节点的案发率尽量相同,且每个路口节点受一个平台管辖,得:-.:()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===<⨯-∑∑==201921)20,...2,1,92,...2,1(,120j iji ij i j i x e x C W 总 2.模型的求解:通过Matlab 编程画出了e 取到之间的所有不同的偏差值与目标最优解的坐标图,如图2图2从图中分析:在2附近,目标函数变动较小,因此我们选为偏差限,此时得到最优解为:km 490。
2=e 时,A 区20个交巡警服务平台的管辖范围划分结果如表1:具体程序如附录1表1:A 区管辖范围最优划分1.模型的建立该问要求对于重大突发事件,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条要道实现快速全封锁,即简化得:要求能从现有的20个交巡警服务平台中及时调动出13个平台的警力资源,使得用时最长的平台到达时间最短,警力资源得到合理的充分利用。
题目中对出入A 城区的13条要道进行了约束:即一个交巡警平台只能去封锁一个路口,而且所有的路口有且仅有一个交巡警平台去堵截。
给出如下约束条件: 所以可建立如下非线性整数规划模型:()jk jk x d ⨯=max min)20,...2,1(=j ,)13,...,2,1(=k2.问题的求解根据上述所建立的模型,我们利用lingo 软件编程计算分析,得出表2的调度方案,具体程序如附录2|表2:最优调度方案1.模型的建立由附件中信息分析可知,A区交巡警服务平台的分布杂乱无章,有松有驰,很不均匀,且每个平台的工作量不均衡,而且根据现有划分存在3分钟到达不了的点,因而根据实际情况,还需要再增加若干个。
此时发案率和最短路程都要被考虑进去。
2.模型的求解经建模分析,lingo软件求解计算,得:应新增加五个平台,所新增的平台以及各平台的管辖范围如下表:表3:A区各平台管辖分配由表中可看出:应在标号为28,29,38,39,40的路口处增加交巡警服务平台,分别管辖其所在处的路口,这样可以有效地弥补实际缺陷。
问题二的分析与求解1.模型的建立设置交巡警服务平台的原则和任务:.按照要求,交巡警服务平台的设置主要遵循以下原则:警情主导警务原则,快速处警原则,方便与安全原则。
同时,在遵循上述三大原则的基础上,还应当结合辖区地域特征、人口分布、交通状况、治安状况和未来城市发展规划等实际情况,在充分考虑现有警力和财力并确保安全的条件下,科学确定平台的数量和具体位置。
(1)模型的准备变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重。
是一种客观赋权的方法。
此方法的基本做法是:在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更能反映被评价单位的差距。
(2)问题的分析与模型的建立:该问要求针对全市而言,分析现有的交巡警设置方案的合理性,题中给出,全市共有A,B,C,D,E,F六个主城区。
由附件所给出的数据分析,交巡警平台的设置是否合理主要取决于该地区的平均发案率和该地区的人口密度,我们采用变异系数加权法对该地区的情况进行分析:利用Excel 给出该市各地区的平均发案率和人口密度,得到表4:表4.各影响指标值注:人口密度为每个地区的人口数和该地区的城区面积(单位:平方公里)之比。
用变异系数加权法进行分析,首先要确立各指标的权重,在这里:平均发案率和人均密度的权重分别为:21,w w ,其值可用如下公式计算: 计算结果为: 第j 个区所需平台数: 把数值代入公式的表5:表5:原始平台与理想平台对比由此可见,各区域交警平台是不合理的。
为了解决平台不合理性,依据第一题的思路,拟用增加平台的方法处理。
$可构造出如下目标函数:在实际中,由于有区域,警力资源,以及资金的限制,我们规定在该市最多增加5个平台。
由下述约束条件:每个节点受且仅受一个平台管理,平台到所辖节点最长距离不超过3km ,平均案发率偏差不大于e ,因为约束条件较多,所以e 的值取得偏大一些,为5.因为增加平~ABCDEF 人口密度 27272}20382217190617591934 平均发案率 <平台数20817<91511台后平均案发率会降低,所以理想平均案发率用原始平均案发率减一。
综上,得到如下约束:.()()k m i ij i k ij ij km j ijk m i iikii m j e x C n w kmx d m i xn xn i x kkk,...,2,1,13max ,...,2,1,1,...,2,1,11151=<⨯--≤⨯==≤==∑∑∑==+=总2.模型的求解用lingo 编程计算后,得到如表6到表10的结果:表6.优化后B 区各平台与管辖范围.表7.优化后C 区各平台与管辖范围表8.优化后D区各平台与管辖范围表9.优化后E区各平台与管辖范围表10.优化后F区各平台与管辖范围!小偷跑了3分钟,警察出警可在3分钟内到达A区所有点,所以计算出小偷跑6分钟所走最远路程,周围的路口节点,用管辖他的交警平台去抓捕即可,假设小偷的速度也为60km\h。