警力分布优化模型
警务大数据在公安实践中的应用
警务大数据在公安实践中的应用张文元;马丽雅【摘要】近年来，随着信息系统的广泛应用，数据量迅猛增加，数据生成速度也大幅度提升，挖掘海量数据中隐藏的有价值的情报对公安工作中案件侦破和预警起到重要作用。
构建警务大数据平台，必须优化技术架构，加强警务数据共享，才能充分发挥大数据技术在公安实践中的指导作用。
【期刊名称】《中国人民公安大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】4页(P51-54)【关键词】警务大数据;数据挖掘;技术架构【作者】张文元;马丽雅【作者单位】乌鲁木齐铁路公安局哈密公安处刑事技术支队，新疆哈密 839000;中国人民公安大学警务信息工程学院，北京 100038【正文语种】中文【中图分类】D631随着信息时代发展步伐的加快，人们的生活和工作模式发生了前所未有的变化。
云计算、物联网等科学技术的应用与普及，各种移动设备、无线传感器等无时无刻不在进行着数据的产生和交叉[1]，极大的催生了数据量的迅猛增加，数据类型也已经不单纯局限于单一的结构化数据，现代社会已经步入大数据时代。
与传统数据相比，大数据具有更大的数量、更丰富的多样性、更快的生成速度以及更高的实用价值。
警务数据作为数据的一种，它在公安部门应对复杂的治安形势过程中起到至关重要的作用。
如美国曾经把某城市近十几年的犯罪活动数据和交通事故相关数据在地图上分析比对后，得出二者的发案时段和地点都具有极高的相似性，这引起了美国相关部门的高度重视，通过部门间联手合作，最终使该地的治安形势得到极大改善[2]。
在我国，为应对复杂的社会治安形势和高技术的犯罪手段，就必须顺应大数据时代的发展潮流，改变传统办案方式，充分发挥数据中隐藏的有价值信息，进一步提升公安队伍的核心战斗力。
随着我国社会经济、文化的不断发展，各种新技术的应用使犯罪分子的作案手段变得先进而隐蔽，大大增加了案件侦破的难度，公安机关肩负着保卫国家与人民生命财产安全的重任，承受着巨大的工作压力。
关于基层公安机关警力配置现状分析和改进的调查研究报告
目录一、公安机关警力合理配置的基本理论及规范要求 (1)二、警力配置现状调查 (4)三、警力配置现状分析..........................................................................................（一）警力资源短缺,警力配置相对不足，派出所长期处于超负荷工作状态。
..........................................................................................................................................（二）机构重叠,职能交叉,管辖冲突,影响了派出所警力资源的整合利用。
......................................................................................................................................（三）民警年龄结构老化、身体较差、素质偏低,制约了派出所整体功能作用的有效发挥。
..............................................................................................................（四）派出所领导和内勤民警设置过多、机关化倾向明显,弱化了派出所的实战功能。
......................................................................................................................（五）警种分工、职能分工、工作分工过细,派出所警力不足和警力浪费现象并存。
公安环境安全保卫大队建模
公安环境安全保卫大队建模引言公安环境安全保卫大队是我国公安机关中的重要部门，负责维护社会环境的安全与稳定。
建立合适的建模方法和模型，对大队的工作进行分析和预测，有助于提高工作效率和应对突发事件的能力。
本文将探讨公安环境安全保卫大队建模的必要性、适用方法以及建模过程中可能遇到的挑战和解决方法。
为何要进行建模建模是一种抽象和理论化的方法，将实际情况转化为数学模型，通过对模型的分析和预测，可以帮助决策者制定科学合理的策略和措施。
在公安环境安全保卫大队中，建模可以起到以下几个方面的作用：1. 规划和预测通过建立模型，可以对当前和未来的环境安全情况进行预测和规划。
可以通过历史数据和环境监测数据，分析环境安全风险的趋势和变化规律，为大队的工作提供科学依据。
比如，可以预测某一区域的犯罪率高发时段，提前调集警力加强巡逻和防控措施。
2. 资源优化通过建模，可以对大队的资源进行优化配置。
可以通过模型分析不同环境安全事件对资源的需求量和分布情况，合理规划巡逻路线和部署警力。
比如，在大型活动期间，可以通过模型分析人群密集区域的安全风险，调整警力部署，以做到高效利用资源。
3. 应急响应建模可以帮助大队提前预测和应对突发事件。
通过模型分析和预测，可以提前制定应急预案和处置措施，将响应时间缩短至最短，最大限度地减少损失。
比如，在恶劣天气条件下，可以通过模型预测可能发生的交通事故数目，提前调派交警进行交通管制和疏导。
建模方法在建模过程中，需要选择适合的方法和技术，以获得准确有效的分析结果。
公安环境安全保卫大队建模的方法可以包括以下几种：1. 统计学方法统计学方法是一种经典的建模方法，通过对历史数据的分析和建模，可以揭示环境安全事件的规律和趋势。
可以使用统计学方法对环境安全风险进行概率、回归等分析，预测未来的安全风险和犯罪率。
比如，可以使用时间序列分析对不同时间段的犯罪率进行预测。
2. 人工智能方法人工智能方法可以通过机器学习、数据挖掘等技术，对大量的数据进行分析和建模，从中发现潜在的规律和模式。
(论文)关于警力的分布问题
题目：关于警力分布的问题2010 年8月24日摘要本文针对某区域多个学校周围警力分布的问题，在执勤点限定范围不同的情况下分别建立了数学模型，求得所需最少警员数及相应的执勤点布设方案。
问题一将执勤点的布设限定在95个标志点上。
首先，我们利用图论中的相关理论分析引入最短路径长矩阵，并由Floyd算法求得最短路径长矩阵；然后，在假设同一警员的辖区内接连发生两起险情间的时间间隔足够长的前提下，我们以配置最少人数的警员为目标，以学校的安全保障和执勤点布设位置的限定为约束条件，通过相关0-1变量的引入，最终建立模型一，并直接利用LINGO软件求得所需最少警员数为20名，同时，LINGO软件的求解结果还给出了一种最少警员配置下的执勤点布设方案。
问题二依然将执勤点的布设限定在95个标志点上，但要求给出具体的执勤点布设方案并进行评价；我们通过分类讨论和枚举，求得最少警员配置下的执勤点布设共有774144种可行方案。
为此，首先我们引入优化指标f（所有的执勤点到其所辖学校的最短路径长之和），并认为f越小时方案越优，然后以配置最少人数的警员和求f最小值为优化目标，以学校的安全保障和执勤点布设位置的限定为约束条件，建立起一个双目标规划模型，最后运用分支定界的思想分类讨论、枚举，即获得一种最优的执勤点布设方案。
在方案的评价中，我们引入评价指标缺警数，并利用蒙特卡罗模拟仿真进行多次模拟，求得各警员辖区内可能同时出现多起险情（或多起险情发生间隔很短）时该分配方案的平均缺警数，其中在某一时段第一类学校发生险情的概率为0.5，第二类学校发生险情的概率为0.7时，平均缺警数为3，由此可见虽然假设了同一警员的辖区内接连发生两起险情间的时间间隔足够长，但求得的最优分配方案能够较好的应对同一警员辖区内可能同时发生多起险情的情况。
问题三将执勤点的布设限定在了道路上，而不再是有限个标志点，这虽然增大了执勤点布设的灵活性，也利于减少配置警员人数，但也给模型的建立和求解带来巨大困难。
数字建模在基层警力资源配置中的应用与展望
数字建模在基层警力资源配置中的应用与展望摘要当前，公安工作存在社会对警力资源的需求与公安警力内部配置不平衡等问题。
新时代公安工作发展过程中，公安派出所急需回归主防职责。
本文针对警力总量控制与满足社会发展需求之间的供需矛盾，系统阐述派出所警力动态调整指标的概念，引入数字建模应用于基层警力测算，推动形成“职能科学、事权清晰、指挥顺畅、运行高效”的新时代公安机关组织体系。
关键词派出所主防；警力动态调整；数字建模当前，社会飞速发展，刑事犯罪活动发生了新变化，基层治理工作也有了新要求，公安机关工作职责的外延被不断扩大。
在警力无增长的现状下，基层公安机关的工作强度、工作范围也逐渐增大。
现如今基层的警力调整依然为“产生需求—警力调配—暴露问题—警力调整”的传统模式，短期内警力调整产生的结果被后置，无法最大化发挥现有警力价值，难以适应变化较快的社会形势。
本文以此为背景，研究数字建模在基层警力编制调整工作当中的实际应用价值，推动警力调整工作“结果前置”，为科学化用警提供理论支撑。
一、研究背景（一）上级要求习近平总书记多次对加强公安基层基础工作作出重要指示，强调要大抓基层、大抓基础，持续推动重心下移、警力下沉、保障下倾，加强基层组织、基础工作、基本能力建设。
[1]在此背景下，2023年，公安部发布《加强新时代公安派出所工作三年行动计划（2023-2025年）》，进一步明确了公安派出所要回归基层治理主责主业的定位，要以优化警力配置为牵引，发挥群防群治作用，调整充实派出所警务力量。
（二）基层需求1.派出所警力结构不科学主要表现为基层派出所民警组织架构、业务属性及年龄配比存在不平衡，城区派出所、城郊派出所与农村派出所之间也存在一定差异。
接下来，笔者以L县公安局为例分析3类不同派出所的警力配置情况。
（1）城区派出所以L县最大的城区派出所为例，该派出所辖区内有足浴店、KTV等场所70余家，宾馆60余家，常住人口、流动人口相对集聚，殴打他人、故意损毁财物等破坏社会治安秩序的警情在总接警量中占比较高。
基于警力优化配置的研究
基于警力优化配置的研究摘要：本文基于市区警力配置问题，通过无向图的最短路径搜索模型，建立警力服务平台，然后用匈牙利算法得出对该区进行最快速封锁的最佳调度方法，从而得出警力合理配置的方案。
关键词：警力配置最短路径搜索匈牙利法中图分类号：d693文献标识码： a 文章编号：一引言为了能科学的进行城市规划，并且发挥好警察职能，关于警力服务平台的安排问题由而产生。
我们不仅要根据城市实际情况，建立警力服务平台，服务市民，而且又要合理规划，分配好各平台的管辖范围，从而避免资源的浪费。
因此，在城市警力服务台建设的时候要采用科学的方法，对其警力资源进行合理配置。
二问题研究2.1 交警服务平台管辖范围的确定对于突发事件，一般要求巡警在3分钟内达到，并且在市区的行驶速度为60km/h,由此可知，交警的可活动的最大范围为3km。
我们通过转化为无向图的最短路径问题[1]来寻找离路口节点最近的交巡警服务平台。
将路口作为图的节点，道路是连接两个节点的路径，相邻路口节点之间的距离为路径的权值。
任意两个相邻路口的距离：（1）其中, pi (xi , yi ) 为第 i 个路口节点 pi 的坐标,则任意两节点间的路程为各段相邻路口节点距离之和[2]。
对于城市的巡查中，在某个路口节点，当发生突发事件时，只要是离某一交警平台3km以内，则我们划分为该服务平台管辖，则我们只需将各路口分配给距离他最近的服务平台即可。
即满足：（2）其中，k 为第 i 个路口节点所属服务平台的标号，j 为各服务平台的标号。
通过比较 lij 与 smax ，当 lij < smax 有突发事件发生时，交巡警能在三分钟内到达事发地，反之则不能。
根据交警服务成辐射状服务的特点，我们以将城区的交通网络图转化为无向加权图，为了使图看起来更清晰，以 1 号服务平台为中心放大其周围公路和路口，如图1所示：图1服务平台到各路口路程显示图在寻找离路口节点最近的交巡警服务平台时，分别计算路口节点到 20 个服务平台的路程后再加以比较，将此路口划分给路程最小的服务平台。
2011年全国大学生数学建模竞赛B题一等奖论文
我们参赛选择的题号是（从 A/B/C/D 中选择一项填写） ： 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） ： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 赵东辉 2. 张晓凤 3. 汪立 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名) ： 林军 日期： 日 西
交巡警服务平台的设置与调度
摘要：在我国经济社会快速发展进程中, 警察的工作任务日益繁重。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。 问题一： （1）题目要求在城区 A 的 20 个巡警服务台位置确定的情况下，按照尽量 3min 到达案发地的原则为各服务平台分配管辖范围。对于此问题本文建立最大 集合覆盖模型，并利用数学软件 MATLAB 进行分配求解，最后得到 A 区现有每个 巡警服务台的管辖范围如表 1。 （2）我们对于 13 条交通要道实现快速全封锁的问题，以所用时间最小为目 标，引入 0-1 变量，建立该问题的 0-1 规划模型，并借助数学软件 LINGO 进行求 解，求解结果见表 4。 （3）由问题（1）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， 即必然导致某些地方出警时间过长； ②我们根据每个巡警服务台的工作量的方差定义了工作量不均衡度，结果显示： 此时服务台的工作量不均衡度为 8.4314。 为了解决上述出警时间过长与工作量不均衡的问题。我们建立集合覆盖的 0-1 规划模型，求解结果表明：在增加 4 个平台的情况下，可以解决出警时间过 长的问题。 在此基础上我们又解决了工作量不均衡的问题，在增加 4 个巡警服务 台的情况下， 使平台的工作量的不均衡度降为 3.0742。 增加的 4 个巡警服务台的 路口标号见表 8。 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， 有下述两种不合理的情况： ①有 138 个路口，在案发时巡警不能在 3min 之内到达；②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极其不合理。 针对现有巡警服务台设置不合理的情况下， 本文提出三种方案对设置进行优 化调整。方案一：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；方案二：保持现有巡警服务台的个数，但对其位置进行调整；方案三：不 考虑现有巡警服务台的设置情况，重新确定全城的最佳巡警服务台数目与位置。 （2）本问题实质是单目标规划问题，以巡警围堵时间最短为目标，以成功围 堵为条件。对于巡警的成功围堵，可以转化为二部图的完全匹配，利用匈牙利算 法，求得最佳围堵方案。
研究生数学建模--110警车巡逻方案讲解
2
…… End 例如：假设有警车 4 辆，评价指标值为 m1，m2， …，在 0s 时都位 于 各 自 起 点 (xi,yi) ， 1 分 钟 时 ， 位 置 分 别 为 (a1,b1),(a2,b2),(a3,b3),(a4,b4), 2 分 钟 时 ， 位 置 分 别 为 (c1,d1),(c2,d2),(c3,d3),(c4,d4), 则此时文件记录为： 4，m1，m2， … 0, (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4) 1,(a1,b1),(a2,b2),(a3,b3), (a4,b4) 2,(c1,d1),(c2,d2),(c3,d3),(c4,d4) …… End
关键词：巡逻方案；P-中心问题；遗传算法；贪婪策略
参赛队号 1190319 队员姓名 龚云路、周立刚、张家健
参赛密码 （由组委会填写）
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警车配置及巡逻方案 110 110警车配置及巡逻方案
一、 问题重述
110 警车在街道上巡弋，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（接受报警并赶往现场处理事件） 时间，提高了反应时效，为社会和谐提供了有力的保障。 考虑某城市内一区域，为简化问题，假定所有事发现场均在下图的道路上。 该 区域内三个重点部位的坐标分别为：（ 5112 ，4806 ），（9126， 4266），（7434 ， 1332）。 某城市拟增加一批配备有 GPS 卫星定位系统及先进通讯设备的 110 警车。设 110 警车的平均巡逻速度为 20km/h ，接警后的平均行驶速度为 40km/h。警车配置 及巡逻方案要尽量满足以下要求： D1. 警车在接警后三分钟内赶到现场的比例不低于 90％；而赶到重点部位的时间必 须在两分钟之内。 D2. 使巡逻效果更显著； D3. 警车巡逻规律应有一定的隐蔽性。 请回答以下问题： 一. 若要求满足 D1,该区最少需要配置多少辆警车巡逻？ 二. 请给出评价巡逻效果显著程度的有关指标。 三．请给出满足 D1 且尽量满足 D2 条件的警车巡逻方案及其评价指标值。 四. 在第三问的基础上， 再考虑 D3 条件， 给出你们的警车巡逻方案及其评价指标值。 五． 如果该区域仅配置 10 辆警车，应如何制定巡逻方案，使 D1、D2 尽量得到满 足？ 六. 若警车接警后的平均行驶速度提高到 50km/h，回答问题三。 七. 你们认为还有哪些因素、哪些情况需要考虑？给出你们相应的解决方案。
警力分布模型
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。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：警力分布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）：江西财经大学参赛队员(打印并签名) ：1. 江恒2. 翁晓柳3. 周欢祥指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：数模组日期：年月日赛区评阅编号（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）：警力的分布摘要今年以来，全国各地出现了中小学生被犯罪分子砍杀的恶性杀人事件。
为了维护广大学生的生命安全，某市公安部门要将学校安保工作纳入综合控制体系，加强社会嫌疑人员监控与防范。
这就需要在学校附近道路上安排警员执勤点，以做好应急处置工作，对学校险情进行快速反应，及时处置。
本文要解决的就是19个学校以及周边各个路段的警力分布问题，从而在确保安全保卫工作正常进行的条件下，使得所安排的警力人数最少，并且使警员在遇到险情时能尽快赶到事发现场。
根据附件中的各点的坐标和图中所给的各标志点之间的相邻关系，我们求得任意两个相邻标志点的距离，再用Floyd算法求得任意两点间的最短距离。
在此基础上，我们遍历出与每个学校的距离小于0.8个单位的标志点和与二类学校小于1.6个单位的标志点，再决策出至少需要多少位警员并在此基础上进行优化。
中国警力比例标准-概述说明以及解释
中国警力比例标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述中国警力比例是指中国国内警力数量与人口规模之间的关系，它是评估一个国家或地区维护社会治安和安全的能力的重要指标之一。
警力比例的合理性直接影响着社会治安的稳定和人民群众的安全感。
在中国，随着经济的快速发展和社会的不断进步，对维护社会稳定秩序和保障人民群众安全的需求也日益提高。
因此，中国政府高度重视警力配置问题，并致力于推动警力比例的合理化和优化。
本文将对中国警力比例的标准进行深入研究和探讨。
首先，我们将对警力比例的定义和意义进行阐述，明确其重要性和应用价值。
其次，我们将分析中国现行警力比例的状况，探究存在的问题和不足之处。
最后，我们将借鉴国际上的经验和标准，提出优化中国警力配置的建议，并展望未来中国警力发展的前景。
通过本文的研究，我们旨在为中国的社会治安稳定和人民群众的安全感提供参考和指导，推动中国警力比例的合理化，实现社会的和谐与平安。
同时，我们也希望借此探讨，加深人们对警力配置问题的认识和理解，为相关决策提供科学依据和参考。
让我们一同深入研究中国警力比例的标准，并探索如何优化中国警力配置，以适应社会发展的需要和人民群众的期望。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以包含以下内容：文章结构的作用是为读者提供一个清晰的框架，帮助读者更好地理解文章的内容和逻辑关系。
通过良好的结构，读者可以更容易地找到他们感兴趣的信息并跟随作者的思维线索。
文章的结构应该包括引言、正文和结论三个主要部分。
引言部分引入了文章的主题和目的，正文部分详细论述了主题，结论部分总结了文章的主要发现和观点。
在本文中，我们将通过以下方式组织文章的结构：1. 引言部分：介绍本文的主题- 中国警力比例标准。
在这一部分，我们将概述警力比例的定义和意义，并简要介绍文章的结构。
2. 正文部分：详细论述中国警力比例的状况以及国际上的警力比例标准。
在这一部分，我们将阐述中国当前警力配置的情况，包括警力数量与人口比例的状态，以及可能存在的问题和挑战。
2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题参考答案
交巡警服务平台的设置与调度优化分析摘要本文以实现警察的刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能为宗旨，利用有限的警务资源，根据城市的实际情况与需求合理地设置了交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围及调度警务资源。
并分别对题目的各问，作了合理的解答。
问题一：（1）、根据题目所给数据，确定各节点之间的相邻关系和距离，利用Floyd 算法及matlab编程求出两点之间的最短距离，使其尽量满足能在3分钟内有交巡警平台警力到达案发结点的原则，节点去选择平台，把节点分配给离节点距离最近的平台管辖，据此，我们得到了平台的管辖区域划分。
（2）、我们对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁的问题，我们认定在所有调度方案中，某种方案中耗时最长的的围堵时间最短即最佳方案，利用0-1变量确定平台的去向，并利用线性规划知识来求解指派问题，求得了最优的调度方案。
（3）、在确定增添平台的个数和具体位置的问题中，我们将尽量保证每个节点都有一个平台可以在三分钟内到达作为主要原则来求解。
我们先找出到达每个平台的时间都超过三分钟的节点，并尝试在这些节点中选取若干个作为新的平台，求出合理的添加方案。
问题二：（1）、按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析现有的服务平台的设置是否合理，我们以各区覆盖率作为服务平台分布合不合理的评价标准，得到C、D、E、F区域平台设置不合理。
并尝试一些新的设置方案使得设置更为合理，最后以覆盖率最低的E区为例，使用一种修改方案得到一个比原方案更合理的交巡警服务平台的设置方案。
（2）、追捕问题要求在最快的时间内抓到围堵罪犯，在罪犯和警察的行动速度一致的前提假设下，我们先设定一个具体较小的时间，编写程序检验在这个时间内是否可以成功抓捕罪犯，不行则以微小时间间隔增加时间，当第一次成功围堵时，这个时间即为最佳围堵方案。
关健字： MATLAB软件，0-1规划，最短路，Floyd算法，指派问题一、问题重述“有困难找警察”，是家喻户晓的一句流行语。
[公检法司]谈谈派出所警力资源配置的优化
![[公检法司]谈谈派出所警力资源配置的优化](https://img.taocdn.com/s3/m/ea82ef5610a6f524ccbf85b2.png)
[公检法司]谈谈派出所警力资源配置的优化在公安机关所拥有的各种资源中，只有人力资源是一种可以创造出比自身更大价值的资源，只有科学合理地配置才能实现“1+1＞2”的效能，才能不断提高公安队伍的整体素质和战斗力。
警力资源的管理，同样要走可持续发展的道路。
科学配置警力资源，我们应遵循效率原则、成本原则、法制原则，即在法律规定的权限和授权框架下使用警力资源，寻求成本与效益的最佳结合点，提高单位警力资源投入所产生的公安工作成效。
派出所警力资源配置的现状以重庆市公安局巴南区分局为例，我们发现，基层派出所在人力资源（包括民警、辅警等人员）配置上还存在一些问题，成为制约基层工作顺利开展的瓶颈。
（一）警力资源不足和警力资源闲置并存。
一是警力资源不足。
近年来，市局不断加大招警力度，最大限度地用足编制来补充地方警力。
但基层警力不足的现状仍未得到缓解，其深层次原因为：一方面，大量的人员滞留在机关，而基层的科、所、队警力不足，事多人少、疲于应付、警力不足的矛盾越来越突出；另一方面，业务分工过细，牵制了大量的警力。
二是警力资源闲置。
分局各单位存在岗位过细、人岗不适、岗位重叠、忙闲不均的情况，相当一部分岗位可以由文职人员从事的非执法、非涉密工作由民警在开展，有的还是民警、文职一个岗位，岗位设置不合理，造成了警力资源闲置。
（二）辅警结构配置不合理，效能没能得到充分发挥。
一是部分辅警人员的年龄、性别、学历结构不合理。
二是辅警人员结构繁杂，管理难度增加，报考标准随意化、招录途径简单化、考核监督形式化。
（三）警力配置缺乏侧重，核心战斗单元警力不足。
一方面，分局配警理念相对滞后，没有根据辖区发案数、破案数以及人口数等因素，对警力资源进行科学评估和合理调整。
另一方面，缺乏针对性较强的动态调整警力工作机制，仍存在“势力均衡”和“争编要人”的思维定式，导致最能体现公安核心战斗力的刑侦、派出所警力资源不足，但他们却承担着全分局80％以上的防范打击任务。
警察胜任力模型构建探析
D U I W U J I A N S H E队伍建设0162019/01文 / 田一笑 闫天池一、研究的背景与价值公安机关是我国巩固政权、维护社会治安、打击违法犯罪活动、保护人民生命财产安全的中坚力量，也是和平时期牺牲最多、奉献最大的队伍。
随着社会经济发展和改革开放的深入，公安队伍面对的执法环境日趋严峻,敌对势力的渗入，宗教问题的集中爆发，犯罪领域与手段的不断拓展和升级，社会矛盾的激化，使得社会治理状况的愈发难以管控，公安机关面临着巨大的压力和挑战，对警察队伍的科学管理提出了更高的要求。
然而由于过去长期封闭的原因，我国公安机关的人事管理模式与外部形势变化严重脱节，仍停留在依靠经验和习惯的传统管理模式，岗位设置和岗位能力标准制定既没有突出公安机关不同部门间的职业特点，也没有充分重视民警的个性特质与需求，违背了人岗相适应的管理原则及人才成长发展规律，致使民警职业发展空间被严重压缩，待遇保障低、工作强度大，身心健康受损，警务人才大量流失。
由问题倒逼改革出台，2015年中央明确指示推进人民警察管理制度改革，开展公安机关执法勤务警员职务序列和警务技术职务序列改革试点；2018年3月28日，习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第一次会议时强调：在试点基础上全面推开公安机关执法勤务警员和警务技术职务序列改革，要根据公安机关性质任务和人民警察职业特点，尊重警务技术人才成长发展规律，完善公安机关执法勤务警员职务序列，建立警务技术职务序列，拓展民警职业发展空间。
①将现代人力资源管理的理论成果与公安职务序列改革的实践相结合，不仅是提高公安队伍管理水平和战斗力的有效手段，也是人才强警发展战略实施的应有之义。
胜任力模型作为人力资源管理学的热点问题之一,因其优越性在国外已经得到了广泛的论证和应用，而我国对胜任力模型的研究还在学习和探索阶段，目前在企业领域已取得了一定的成果，而在公安部门只是刚刚起步，尚未全面系统地应用于实践。
大数据时代的公共安全治理
大数据时代的公共安全治理一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力。
大数据时代的来临，为公共安全治理带来了新的机遇和挑战。
一方面，大数据的丰富性、实时性和关联性为公共安全治理提供了前所未有的数据支持和分析手段，有助于提升预警能力、优化资源配置、提高决策效率另一方面，大数据的复杂性、动态性和隐私性也给公共安全治理带来了新的难题，如数据整合难度大、信息安全风险高、个人隐私保护难等问题。
公共安全治理作为保障人民生命财产安全和社会稳定的重要工作，必须适应大数据时代的发展要求，充分利用大数据的优势，同时有效应对大数据带来的挑战。
本文旨在探讨大数据时代的公共安全治理问题，分析大数据对公共安全治理的影响，提出相应的策略和建议，以期为提升公共安全治理水平提供参考和借鉴。
1.1 开篇概述：阐述大数据技术在当今社会的重要性及其对各领域变革的影响，特别聚焦于公共安全领域的应用背景与价值。
随着科技的迅猛发展，大数据已经逐渐渗透到我们生活的各个角落，成为了当今社会的重要基石。
在数字化、信息化的浪潮下，大数据技术以其强大的数据处理、分析和挖掘能力，对各领域产生了深远的影响，促使许多行业实现了颠覆性的变革。
特别是在公共安全领域，大数据技术的应用已经展现出巨大的潜力和价值。
公共安全是每一个国家、每一个社会都必须高度重视的领域。
它关乎着人民的生命财产安全，关乎着社会的稳定和发展。
在大数据时代，公共安全治理面临着前所未有的机遇和挑战。
一方面，大数据技术的运用使得公共安全治理能够实现对海量数据的实时收集、分析和应用，极大地提高了预警和应急响应的能力。
另一方面，随着数据的爆炸式增长，如何有效地处理、存储和应用这些数据，也成为了公共安全治理必须面对的问题。
探讨大数据技术在公共安全领域的应用背景与价值，对于我们深入理解公共安全治理的现状和未来发展趋势，具有重要的现实意义和理论价值。
在接下来的章节中，我们将从多个角度出发，全面分析大数据技术在公共安全治理中的应用现状、问题与挑战，以及未来的发展趋势和前景。
湖南省基层交警警力不足的成因及解决对策
第4期湖南警察学院学报2013年7月湖南省基层交警警力不足的成因及解决对策张航（湖南警察学院，湖南长沙410138）摘要：近年来，交通管理工作任务日益繁重与警力不足之间的矛盾日渐凸现。
执法环境严峻、非警务活动多等是造成基层交警警力不足的外部因素；工作任务繁杂、源自工作本身以外的压力过重、警力配置不科学、经费保障不足等是公安机关内部的因素。
要通过科学配置警力、完善管理机制以及落实从优待警等途径从根本上解决基层交警警力不足的问题。
关键词：基层交警；警力不足；成因；对策中图分类号：D631.5文献标识码：A文章编号：2095-1140（2013）04-0089-07收稿日期：2013-05-15基金项目：湖南省科技厅科技计划项目“湖南省高速公路警察素质模型开发及应用研究”（2011GK3151）。
作者简介：张航（1981-），女，黑龙江哈尔滨人，湖南警察学院讲师，主要从事警察管理和警察人力资源管理研究。
一、当前基层交警部门警力情况的现状基层交警警力是交通管理工作得以正常运转的决定性因素。
警力的多少，配置的优劣，素质的高低，直接关系到交通管理工作战斗力的强弱，近年来，交通管理工作任务日益繁重与警力不足之间的矛盾日渐凸现。
（一）民警数量不足，无法适应交通发展据调研数据显示，近5年，湖南省新增机动车2,972,115辆，机动车驾驶人2,914,157人，新增道路82,880.41公里。
从交通秩序维护的工作量来看，近五年来全省交警系统接处警、处理交通违法、交通事故、执行交通警卫任务、执行大型活动交通保卫任务、处置各种恶劣天气交通应急事件、参与处置各种群体性、突发性事件等的任务量都有大幅度的提升，如图所示。
而全省交通民警仅新增2598人。
由此可见，随着机动车数量、驾驶人数量、道路通车里程的飞速增长，交通管理任务成倍增加，而近五年警力的增加远远达不到工作量对警力的需求，警力的绝对数量严重不足。
警力基本上处于被动应付状态，基层民警事事都要抓，往往又事事都抓不实、抓不好，管理效率低。
城市犯罪预测模型的建立与应用研究
城市犯罪预测模型的建立与应用研究近年来，随着城市化进程的加快和人口的快速增长，城市犯罪问题日益凸显。
为了提高城市安全管理水平，许多研究机构和学者开始关注城市犯罪预测模型的建立与应用。
本文将探讨城市犯罪预测模型的建立方法、应用领域和发展前景。
一、城市犯罪预测模型的建立方法城市犯罪预测模型的建立是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素。
首先，我们需要收集大量的犯罪数据，包括犯罪类型、发生地点、发生时间等信息。
这些数据可以通过公安机关、社会调查和大数据分析等渠道获取。
然后，我们需要对这些数据进行清洗和整理，剔除异常值和重复数据，以保证模型的准确性和可靠性。
接下来，我们可以使用统计学方法和机器学习算法来建立城市犯罪预测模型。
统计学方法可以通过分析历史数据，找出犯罪事件之间的相关性和规律性。
例如，我们可以使用回归分析来探讨犯罪率与人口密度、失业率等社会经济因素之间的关系。
机器学习算法则可以通过训练模型，自动学习和发现隐藏在数据中的模式和规律。
例如，我们可以使用神经网络、决策树和支持向量机等算法来预测犯罪事件的发生概率。
此外，我们还可以结合地理信息系统（GIS）技术来建立城市犯罪预测模型。
GIS技术可以将犯罪数据与地理空间信息进行关联，从而揭示犯罪事件的空间分布规律。
例如，我们可以使用热力图来显示犯罪热点区域，帮助警方制定巡逻路线和加强安全防控。
二、城市犯罪预测模型的应用领域城市犯罪预测模型可以应用于多个领域，为城市安全管理和社会治理提供科学依据。
首先，它可以帮助公安机关优化警力配置和巡逻路线，提高犯罪打击效率。
通过预测犯罪热点区域和高发时段，警方可以有针对性地加强巡逻和防控措施，减少犯罪事件的发生。
其次，城市犯罪预测模型可以为城市规划和建设提供参考。
通过分析犯罪与城市环境之间的关系，我们可以发现一些与犯罪有关的因素，如照明设施、交通状况和社区设施等。
在城市规划和建设过程中，我们可以针对这些因素进行优化和改进，提高城市的安全性和宜居性。
辖区警务资源的合理配置模型
辖区警务资源的合理配置模型摘要警力资源合理配置是推进公安工作的需要,是提高公安机关警务效率的需要, 是解决当前警力不足、财力支持有限问题的需要,是公安机关进行机制创新有益探索的需要。
新形势下公安机关必须对警力资源进行合理的配置。
警力资源合理配置的重点问题是要在满足各类需求的情况下，极大地发挥警力作用。
本文运用运筹学知识和lingo软件，在分析了影响辖区内各种案件发生率的因子下，把问题转化为通过在相同时间里增大平均速度和巡查频率的模型，求得最优解为，购买23辆自行车，一年内雇用7名巡辅，其中，3名巡警警车巡逻，23名警员自行车巡逻，1名警员步行巡逻，共花费资金49700来有效降低犯罪率，使得辖区内的各种案件发生率最低；针对制定一个最佳的经费使用方案和辖区巡视方案，使当辖区内任一处有报警时，警务人员能在5分钟内赶到现场，我们运用作图的思想通过数据分析，逻辑推理，合理拼凑出整个辖区的区域分布图，最终做出一套最优巡方案，需要用3辆警车，21辆自行车，4名辅警，共花费33900元。
关键词：运筹学线性规划 lingo软件图形拼凑 CAD作图问题重述A题：辖区警务资源的合理配置和经费的合理使用针对近年来，全球经济疲软，对我国的出口产生了很大影响的现象，为实现经济结构转型，我们建立不同人群对经济结构转型影响的评价体系，本文通过建立数学模型揭示相关因素和经济结构转型的关系，并运用数学模型对2010年不同人群对经济结构转型的影响作出综合评判。
首先,模型(一):模糊综合评判模型，选取强、较强、一般、弱四个评价分级指标，根据从事不同职业的人群进行分类，寻找实现经济结构转型的引擎人群，选取四个一级指标，十个二级指标，根据不同人群对指标的影响，构建模糊综合评判模型，结合系统层次分析法建立了较为客观的评价体系。
建立模型(二):采取对数据要求不高的灰色关联分析模型，通过无量纲化处理，确定几个因素与不同人群的关联程度r，针对灰关联定性分析得到影响较大的人群然后，根据《中国统计年鉴》，参考2010年的人口、收入、消费、三大产业、能源、环境等相关数据，结合上述模型（一）得出对经济结构转型影响较大的人群为从事工业的人群和从事服务行业的人群。
关于大数据思维对公安工作启示的实践与思考
总结
利用大数据技术优化警力分配群众。
CHAPTER 04
大数据思维在公安工作中的 挑战与问题
数据安全与隐私保护问题
保障数据安全
大数据环境下，数据量激增，如何保障数据的安全性，防止 数据泄露和被恶意攻击，是公安工作中面临的重要挑战。
隐私保护
公安工作中涉及大量个人隐私信息，如何在利用数据进行侦 查和分析的同时，保障公民的隐私权，是亟待解决的问题。
培养数据分析人才
03
公安部门开始重视培养数据分析人才，以确保能够有效地利用
和分析大量数据。
公安工作中大数据思维的应用领域
犯罪预测
通过分析历史犯罪数据和实时监测数据，可以预测犯罪高发区 域和时间，提前采取预防措施。
线索侦查
大数据可以帮助警方在海量信息中快速发现线索，缩小侦查范 围，提高破案效率。
社会治安管理
总结
利用大数据技术提高警务效率，有助于快速响应各类警情，提高整体 作战能力。
案例三：利用大数据技术优化警力分配
总结词
通过大数据技术分析各区域的 犯罪率和警情，优化警力分配
，提高治安管理效果。
详细描述
通过对各区域历史犯罪率、警 情数据的分析，了解各区域的 治安状况，将警力资源合理分 配到需要的区域，提高治安管
通过大数据技术对社会治安状况进行实时监测和分析，可以为 决策提供科学依据。
公安工作中大数据思维的应用效果
提高警务工作效率
通过大数据分析，可以优化警力分配，提高警务工作的效率。
提高决策的科学性和准确性
大数据思维可以为公安部门提供更准确、更科学的数据支持，提 高决策的科学性和准确性。
提高公众满意度
通过更好地预防犯罪和提供更优质的公共服务，可以提高公众对 公安工作的满意度。
数学建模课程中交警平台设置优化模型的教学研究
数学建模课程中交警平台设置优化模型的教学研究张定海;赵有益;薛自学;秦丽娟【摘要】交巡警平台的合理设置是交警部门处理突发事件的一个重要环节,交巡警平台的设置要以现有的警力资源为基础同时满足处理突发事件所需的时间限制.建立了交巡警平台设置优化的数学模型,利用模拟退火算法通过Matlab软件对模型进行了求解.该模型有助于学生对优化模型的理解和Matlab软件的学习.【期刊名称】《兰州文理学院学报：自然科学版》【年(卷),期】2016(030)002【总页数】3页(P104-106)【关键词】数学建模交巡警平台设置模拟退火算法 Matlab【作者】张定海;赵有益;薛自学;秦丽娟【作者单位】甘肃农业大学理学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】O242设置在市区重要交通主干道上的交巡警服务平台(简称交警平台)，是对市区内突发事件进行及时处理的重要公共服务平台.一般情况下，交警平台是按不同区域和路口的交通拥堵状况进行设置，目前各大城市均出现了交通拥堵的状况，在市区内的突发事件也不断增多，由于各大城市目前的警务资源有限，因此，可设置的交警平台的数量也是有限的.同时，由于各路口之间的距离也不相同，造成有些路段的巡警出警时间过长，不能及时处理突发事件，这样进一步加剧了交通拥堵的状况，因此，如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交警平台、分配各平台的管辖范围是交巡警部门面临的一个实际课题.本文以2011年全国大学生数学建模竞赛的B题为背景材料,该题目是结合重庆市交巡警平台的设置实际情况为背景抽象加工而成的.结合图论算法和模拟退火算法建立了交警平台设置的优化模型，通过模型的定量计算，得到了交警平台设置的优化方案.设某城市共有m个路口，所有路口的集合为I={I1,I2,I3,…,Im}，设目前该市的警务资源最多可设置的交巡警平台数目为n(n<m)，交警平台的集合设为P={P1,P2,…,Pn}，lij表示第i个交巡警平台到第j个路口的最短时间，Cij为第i个路口和第j个路口之间是否有道路，即Rj为交巡警平台Pi在规定的时间t内可能管辖的路口集合Rj表示规定时间t内未被管辖的路口数，则交警平台优化设置模型为：目标函数说明:考虑到警力资源的有限性，故将设置平台数si最少作为目标函数.式(1)表示每个平台管辖的所有路口能够在规定时间t内赶到；式(2)表示每个路口只能由一个平台管辖；式(3)表示只有在第i个路口设置交警平台时才能将第j个路口为其管辖路口；上述交警平台问题已经转换为一个约束优化问题，这是一个NP难题，在运筹学中对这类优化问题的求解是比较困难的[1].2.1 模拟退火法简介模拟退火算法是一种通用的概率算法[2]，用来在一个很大的搜寻空间内寻找最优解.模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小.根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数.2.2 模拟退火法的步骤重庆市城区共分为六个区，分别设为A、B、C、D、E、F六个区，共有582个路口，编号从1～582号，以该市目前的警力配备，共设有80个交警平台(详细的路口坐标及编号信息、平台位置及编号信息见2011大学生数学建模竞赛附件)，具体设置位置见表1.以该市现有的交警平台设置方案，假设任意路口(非交警平台所在的路口)处有突发事件发生，警车和警用摩托车的速度均设为60km/h，以3min出警时间为限制条件，可以先通过Floyd算法[3]计算任意两个路口之间的距离，然后以3min出警为限制计算在3min内交警平台可以管辖的路口集合，得出该市共有98个路口发生突发事件，交警不能在3min内到达，这使得交警处理突发事故的能力大大降低.不能满足交警对突发事件快速反应能力的要求.为了能够提升该市交警处理突发事件的能力，我们将交警平台优化设置模型中交警平台数最少的目标函数si设置为模拟退火算法中的目标函数f(x)，将约束条件融入到目标函数的可行解之中，事先给定一个交警平台的设置方案作为初始解，利用Matlab软件编写模拟退火算法程序[4]，并结合题目中的相关数据，对附录中拥有A、B、C、D、E、F六个区某大城市现有的交警平台设置方案进行了优化设置.其中模拟退火算法的参数设置如下：a=0.9；t0=97；tf=3；Markov_lenght=100，其中，a表示温度衰减函数的参数；t0表示初始温度；tf表示终止温度；Markov_lenght表示马尔科夫链的长度.通过计算，得到了交巡警平台位置的新设置方案，新交警平台的设置方案同样设置80个交警平台，但其设置位置做了相应的调整，结果使得3min内不能管辖的路口数目从98个降为6个，极大地提升了该市交警处理突发事件的能力，新交警平台设置的位置信息见下表2.本文通过引入参数和变量，建立了交警平台设置的优化数学模型，并结合模拟退火算法利用Matlab软件给出该模型的解.该模型可以有效解决不同城市路口位置和现有交警平台的设置方案问题.同时通过对该模型的学习，可以极大地提高学生对于智能算法的学习兴趣和优化模型的理解.【相关文献】[1] 姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].第3版.北京:高等教育出版社,2003.[2] 卓金武.MATLAB在数学建模中的应用[M].北京：北京航空航天大学出版社,2011:83-84.[3] 叶奇明,石世光.Floyd算法的演示模型研究[J].海南大学学报：自然科学版,2008,26(1):47-50.[4] 马莉.MATLAB数学实验和建模[M].北京：清华大学出版社,2010.。
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警力分布优化模型摘要：为预防并且能及时处理学校附近发生突发事件。
在学校附近合理的安排执勤警员，在确保学生安全的前提下，尽可能缩减警员的人数，为此我们建立了以下模型：我们通过图文结合，化曲为直的方法对本题所提及的问题进行了分析与讨论。
关于问题一、二中至少需要多少警员，这就要求我们将警察的分配进行优化，以达到用最少的人员完成安全防范的目标。
由于问题一、二要求各个执勤点的位置在各个标志点上，因此我们根据观测各学校坐标位置及图中分布，根据疏密情况直接给边缘学校分布警力，然后将通过计算图中标出的互相连接起来的各个标志点之间（除边缘的学校的标志点）的距离来找到距离各个学校小于200米，距离第二类学校小于400的不同路程段的各个标志点，列表，根据各标志点在学校要求条件内出现的次数，来找出一些学校共用的执勤点的位置，确定该共用标志点作为两学校的兼顾警力分布点，从最终确定的执勤点个数来确定警员人数，每个执勤点配备一名警员时，警员人数达到最优化，需要20名警员。
针对问题三:由于题目要求执勤点的布置不限定在标志点上，而是限定在道路上，对于偏僻点我们通过计算显示，它们的执勤点依然是孤立的，因此我们只需要增加对密集学校不同路程段之间的距离长度计算，重新找出合理的执勤点位置与方案。
根据两个一类学校间最长相距400米，一类、二类学校间最长距离600米，两个二类学校间最长距离800米，以此来取值勤点。
使得一类学校在200米内有值勤点，二类学校在200米和400米之内分别有值勤点。
表中的17、18、19、20号点可有所变动。
对于两者之间的执勤点位置，只要将两者之间的距离进行合理的分配，就可以得到合适的执勤点位置，问题三同样需要20名警员。
关键字：执勤点位置优化分布偏僻的学校化曲为直一．问提的重述由于今年3月23日早晨，在福建省南平市实验小学多名无辜学生在校门口被犯罪分子砍杀。
该起重大恶性伤害事件引起了某些市市委、市政府领导的高度重视，立即召集市公安局、教育局、行政执法局等有关部门和单位，召开加强校园周边特殊时段安全防范工作紧急会议，研究确定了加强校园周边安全防护工作的若干意见。
根据要求，公安部门要将学校安保工作纳入综合控制体系，加强社会嫌疑人员监控与防范。
继续做好和落实维护校园及周边治安秩序“八条措施”。
在学生、幼儿上下学的重点时段，各所中小学、幼儿园附近道路上安排警员执勤点。
加强校园周边巡逻与保卫工作，做好应急处置工作，对学校险情进行快速反应，及时处置。
现有某区域内学校分布如附录1所示，假设各标志点之间的道路为直线段并且警员的执勤点布置在标志点，在接警后能以200米/分的速度赶往现场，根据学校人数的规模分类，各类学校要求尽可能在1分钟之内到达，第2类学校要求尽可能在2分钟之内能有第二名警员到达。
根据以上信息讨论下列问题：1．至少需要多少警员？2．选择合理的执勤点位置，给出方案的评价。
3．若执勤点布置不限定在标志点，而是限定在道路上，重新讨论上述问题。
二.问题的分析我们通过图文结合的方法对本题所提及的问题进行了分析与讨论。
关于问题一.二中至少需要多少警员，这就是要求我们将警察的分配进行优化，以达到用最少的人员完成安全防范的目标。
由于问题一.二要求各个执勤点的位置在各个标志点上，因此我们将通过计算各个路段之间的距离来找到距离各个学校不同路程段的各个标志点，通过各标志点出现的频率，来找出各执勤点的合理位置，从而确定警员人数。
针对问题三:由于题目要求执勤点的布置不限定在标志点上，而是限定在道路上，因此我们需要增加不同路程段之间的距离长度重新找出合理的执勤点位置与方案。
三．问题的假设针对本题我们建立了如下假设:1.假设各标志点之间的道路为直线段且所给数据准确无误。
2.假设警员赶赴学校时只能在附录1出现的道路线上通行。
3.假设警员接警后能以200米/分的速度赶往现场，不考虑其过程中所花费的时间。
4.假设两种案件不可能同时发生在相邻的执勤点位置的附近.四.符号的定义与说明五.模型的建立与求解首先我们对题目所给的数据进行了处理，我们通过附录2的数据计算了相邻两点之间的距离，由于数据是以坐标点的方式所呈现，因此我们根据两点间的距离公式：d=（1）通过公式（1）将原始数据代入求解，得出各个学校与各相邻标志点之间的距离，从而得到一系列端点间距离长度的数据。
因此我们对附录1中所出现的学校进行了列表分类，得到表一表一问题一、二：我们通过以学校为中心，将围绕学校的其他标志路线并成直线，在依次以200米，400米，600米，800米来寻找在此范围内的标志点符号，进行进一步统计得以下图表。
如表二,这些学校处于偏僻的位置，它们的位置始终处于被孤立的状态。
表二然后根据表一所分列的学校名称，将学校附近的各个标志点（除偏僻学校）进行了计算，从中罗列出距离学校不同长度段的分布列表。
将数据进行整理，从中标出各个标志点的名称得如下表格（其中表三所列为与学校相距小于200米的标志点，表四所列为与学校相距小于400米的标志点）：表三通过表三与表四，我们可以通过各个标志的在各个学校出现的次数即出现的频率，得到最终各个执勤点的位置，得表五表五从表中我们可以看出V.Y.D2.R1，等标志点的出现次数较多，从而我们可以将出现次数较多的标志点作为执勤点的位置，例如：对于表2中B学校出现的标志点为B与C，但C标志点在其他学校中并没有出现，但选择B点对于保护学校的安全性程度比C点要高很多，因此我们选择B点作为执勤点的位置，因为第二类学校要求尽可能在2分钟之内能有第二名警员到达，这就要求需要有两个执勤点。
根据表格中数据所示，有些学校出现的标志点各数较多，但并没有与其他学校有共同标志点，因此可以随意取较近的标志点。
通过各标志点的位置我们就可以确定警员分布的最优人数，所以对于问题一、二至少需要20名警员。
对于问题二20名警员所需的执勤点的位置并不一定需要20个，主要考虑到可能有些执勤点可以安排2名警员1个执勤点，该方案重点在于通过图文内容将数据进行优化处理，将数据中出现次数较多的标志点设定为公共执勤点，有利于将人员数降到最低，从而可以用来实现现实中的一些优化问题，使优化现实化、准确化、可行化。
将最终结果显示成如下表格：问题三：由于问题三要求执勤点的布置不限定在标志点上，而是限定在道路上，对于偏僻点我们通过计算得到，它们与其它学校之间的距离不能满足两者的最长距离，因此它们的执勤点依然是孤立的，所以我们只需要增加对密集学校不同路程段之间的距离长度计算，重新找出合理的执勤点位置与方案。
表六各二类学校之间距离在８００米左右的标志点只有I2与B2两点,因此我们可以在I2与B2之间建立执勤点。
通过这些点的数据我们依然可以将偏僻点给单独化，因此我们只要在密集点中求得最优化，对于密集点我们通过计算两各学校之间的距离来进行分类。
在分类中，我们可以依靠表5中的各学校的标志点发现，一些标志点出现多次，因此我们可以依靠出现次数来排列各学校的公共执勤点的位置。
例如：表5中多次出现的有E1,W,Z,G1，可以将E1与其他学校之间组成执勤点，但并不是所有的执勤点多能满足其他学校，因此我们将逐步计算分析，对于W,G1,E1这几个的有多种方案，由于密集在W 与G1之间建立执勤点，对于E1来说也同样满足条件。
对于类似的执勤点我们通过计算，进行了优化比较，得出如下表七：对于12，13，14，15，16，17，这几各执勤点的位置，我们可以选择合理的位置，例如J与Z之间我们可以取离Z点13的为在作为执勤点的位置，该执勤点距离J点小于400米，距离Z点也小于200米，因此我们可以在两点之间选择合适的位置。
表中17、18、19、20个点可变动。
由于N1,B2,I2，这三点有较多的方案来实现优化，但对于最终的结果，无论是将N1独立还是将I2放置两名警察，都并没有产生较大的影响，因此我们只是选取了其中的一种排列方案。
所以对于问题三值勤点可以减少但警察人数依然需要20人。
六．模型的评价本题模型通过对实际问题的分析，有利于我们通过模型的建立来对现实问题进行优化处理，该方案意在对警员人数分布位置进行优化处理，通过计算来解决现实中的一些模型问题，以实现问题解决的可行性，该方案的建立可以让现实的成本与劳动人数减少到最小。
对于问题三的模型，并没有减少警员人数，只是改变了值勤点位置，增强了值勤点的灵活性，使安全防护较方便与快捷。
七．参考文献[1]警力的分布问题,百度文库：2007年高教社杯全国大学生数学建模竞赛。
[2]姜启源，谢金星，叶俊，数学模型（第三版），北京：高等教育出版社，2003。
[3] 赫孝良，戴永红，周义仓，数学建模竞赛赛题简析与论文点评，西安：西安交通大学出版社，2002。
[4] 刘承平，数学建模方法，北京：高等教育出版社，2002。
附录：附录一：附录二：1单位=250米R 3: (5.43, 1.36)Q 3: (5.45, 2.69)P 3: (4.46, -1.00)O 3: (5.07, -0.72)N 3: (5.14, 0.09)M 3: (4.55, 0.13)L 3: (5.14, 0.54)K 3: (4.96, 0.70)J 3: (5.02, 1.36)I 3: (4.59, 1.43)H 3: (4.41, -1.81)G 3: (4.46, -0.73)F 3: (3.60, -0.73)E 3: (3.58, -0.57)D 3: (3.44, -0.05)C 3: (4.43, 0.27)B 3: (3.64, 0.54)A 3: (3.55, 1.56)Z 2: (3.05, 2.08)Y 2: (3.08, 2.60)X 2: (3.12, 3.10)W 2: (3.19, 3.51)V 2: (2.83, 2.65)U 2: (2.65, 3.37)T 2: (2.90, -1.92)S 2: (2.56, -1.74)R 2: (2.56, -1.13)Q 2: (2.29, -0.97)P 2: (2.37, 0.18)O 2: (2.49, 0.73)N 2: (1.72, 0.48)M 2: (2.69, 2.31)L 2: (1.85, 3.64)K 2: (1.54, 3.55)J 2: (1.90, 1.65)I 2: (1.24, 1.74)H 2: (0.72, 2.35)G 2: (0.97, 2.74)F 2: (0.52, 0.77)E 2: (0.14, 1.70)D 2: (0.05, 2.04)C 2: (-0.16, 2.74)B 2: (-0.86, 2.69)A 2: (1.43, -2.01)Z 1: (1.04, -1.56)Y 1: (0.61, -0.93)X 1: (0.36, -0.52)W 1: (0.13, -0.16)V 1: (-0.32, 0.47)U 1: (-0.59, 0.86)T 1: (-0.88, 1.29)Q 1: (-1.63, 2.46)S 1: (-1.02, 1.47)R 1: (-1.22, 1.83)P 1: (-1.76, 2.65)O 1: (-1.15, 2.87)N 1: (-1.18, 3.26)M 1: (-1.43, 3.28)L 1: (-2.10, 3.17)K 1: (-0.91, -0.91)B 1: (-2.28, -1.61)J 1: (-1.31, -1.06)I 1: (-1.54, -0.68)H 1: (-1.81, 0.00)G 1: (-1.97, 0.50)F 1: (-2.17, 1.24)E 1: (-1.97, 1.76)D 1: (-2.28, 1.68)C 1: (-2.20, -1.92)A 1: (-2.31, -1.36)Z: (-2.46, -0.95)Y: (-2.69, -0.30)X: (-3.55, -0.59)W: (-2.85, 0.56)V: (-2.92, 1.09)U: (-3.01, 1.56)T: (-2.98, 3.06)S: (-3.01, 3.30)R: (-3.23, 3.57)Q: (-4.68, 3.35)O: (-3.84, -1.99)L: (-4.46, -0.30)P: (-3.03, -1.79)N: (-4.28, -0.84)M: (-5.25, -0.36)K: (-3.67, -0.13)J: (-3.78, 0.09)I: (-3.84, 0.66)H: (-4.07, 0.70)G: (-4.21, 0.99)F: (-4.37, 1.43)E: (-4.75, 3.15)D: (-4.71, 2.76)C: (-4.64, 2.35)B: (-5.18, 2.26)。