专利名称：一种警力资源调度的方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及GIS应用的技术领域，特别是涉及一种警力资源调度的方法及一种警 力资源调度的系统。
背景技术：
地理信息系统(Geographic Information System, GIS)是以采集、存储、管理、描 述、分析和显示与应用地理信息的计算机系统。GIS被广泛应用于现代交通领域。如智能运 输系统(ITS)，就是将GIS、全球移动通信系统(GSM)、全球定位系统(GPQ与计算机网络技 术融合在一起形成的，在现有技术中，ITS主要应用在将人、车辆和道路综合起来，智能化地 收集、分析交通数据，并反馈给系统的操作者或驾驶员，为车辆出行、交通运输提供有效的 交通诱导和出行规划信息，以系统地解决交通运输问题。然而，随着我国经济的快速发展，人员、车辆的流动性大增，现代交通的问题不仅 仅存在于面向公众的交通运输方面，越来越多的交通管理问题也日益显现，尤其是实时警 力资源调度问题，目前我国大部分地区的警力资源调度仍采用人工调度的方式，即一旦突 发交通事故，则由负责调度的相关人员首先通过GIS服务系统获得事故发生的具体地点或 附近的交通状态，然后依据事先安排的交警人员所在区域或即时查询到的交警人员所在区 域，基于最短路径原则，通知相关交警人员前去处理。可以看出，现有技术不仅需要占用过 多的人力成本，还不能满足实时处理各种交通事故或出警任务的需要，其调度的准确性也 难以保证，从而耽误事故处理的及时度。尤其对于交通事故频发、出警任务较多的情况，现 有技术更加难以应对。因此，目前本领域技术人员迫切需要解决的一个问题在于，如何充分利用现有的 GIS资源，提出一种动态、实时地警力资源调度机制，以有效减少人力成本，并保证调度的准 确性与及时性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种警力资源调度的方法及系统，以充分利用 现有的GIS资源，有效减少人力成本，并保证调度的准确性与及时性。为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了一种警力资源调度的方法，包括在GIS地图中定位事故发生位置和警员位置；统计GIS地图中特定区域内的事故数量及警员数量；当所述事故数量为L个，警员数量为K个，且L > K时，则依据所述事故的位置和 数量，以及警员的位置和数量，采用遗传算法确定最优的警力资源调度方案，所述最优的警 力资源调度方案为，K个警员处理L个事故平均等待时间最短的调度规则。优选的，所述采用遗传算法确定最优警力资源调度方案的步骤进一步包括步骤Si、随机生成初代种群，所述种群由经过染色体编码的一定数目的个体组成， 其中，所述个体包括事故编码部分和警员编码部分，所述事故编码部分取值为I-L的实数，所述警员编码部分的长度为警员数量，其取值为某个警员所覆盖的事故点个数；步骤S2、对种群中的染色体进行解码；步骤S3、计算种群中个体的适应度，所述适应度为所有待处理事故的平均等待时 间；步骤S4、依据所述适应度选择父代个体；步骤S5、对所述父代个体进行遗传操作生成子代个体；步骤S6、判断当前的子代个体是否满足终止条件，若是，则执行步骤S7 ；若否，则 执行步骤S8 ；步骤S7、终止迭代，并解码获得最优的警力资源调度方案；步骤S8、基于子代个体生成的子代种群返回步骤S2进行下一次迭代处理。优选的，所述步骤S6中的终止条件通过以下公式获得
权利要求
1.一种警力资源调度的方法，其特征在于，包括 在GIS地图中定位事故发生位置和警员位置；统计GIS地图中特定区域内的事故数量及警员数量；当所述事故数量为L个，警员数量为K个，且L > K时，则依据所述事故的位置和数量， 以及警员的位置和数量，采用遗传算法确定最优的警力资源调度方案，所述最优的警力资 源调度方案为，K个警员处理L个事故平均等待时间最短的调度规则。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用遗传算法确定最优警力资源调 度方案的步骤进一步包括步骤Si、随机生成初代种群，所述种群由经过染色体编码的一定数目的个体组成，其 中，所述个体包括事故编码部分和警员编码部分，所述事故编码部分取值为I-L的实数，所 述警员编码部分的长度为警员数量，其取值为某个警员所覆盖的事故点个数； 步骤S2、对种群中的染色体进行解码；步骤S3、计算种群中个体的适应度，所述适应度为所有待处理事故的平均等待时间；步骤S4、依据所述适应度选择父代个体；步骤S5、对所述父代个体进行遗传操作生成子代个体；步骤S6、判断当前的子代个体是否满足终止条件，若是，则执行步骤S7 ；若否，则执行 步骤S8 ；步骤S7、终止迭代，并解码获得最优的警力资源调度方案；步骤S8、基于子代个体生成的子代种群返回步骤S2进行下一次迭代处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S6中的终止条件通过以下公式 获得
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括对所述种群中的个体按照适应度比例，采用轮盘赌的方式选择父代个体；以及，将适应 度最高的个体直接置入子代种群； 所述步骤S5进一步包括分别对所述父代个体的事故编码部分和警员编码部分进行交叉操作和变异操作。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤Tl、确定事故的等级信息，所述事故等级具有对应的警员数量要求； 步骤T2、当所述L < K时，依据所述事故发生的位置及等级，选择一定区域内、相应数量 的可调度警员；步骤T3、计算所述可调度警员到达事故发生位置的时间，依据时间从小到大选择对应 该事故等级的可调度警员进行调度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤T2进一步包括步骤T21、当所述L < K时，以事故发生位置为中心在以事故现场为中心以r为半径的 区域内，计算距离事故点路径最短的警员的路径R ；步骤T22、在以事故发生位置为中心以R为半径的区域内，选取所有的警员； 步骤T23、判断各个警员的可用性，并计算可调度的警员数量η ； 步骤Τ24、判断η是否满足事故等级要求；若是，则执行步骤Τ3 ；若否，则将R更新为 入札并返回步骤Τ21，其中，λ为事故等级的调整系数。
7.一种警力资源调度的系统，其特征在于，包括定位模块，用于在GIS地图中定位事故发生位置和警员位置； 统计模块，用于统计GIS地图中特定区域内的事故数量及警员数量； 遗传操作模块，用于在所述事故数量为L个，警员数量为K个，且L > K时，依据所述事 故的位置和数量，以及警员的位置和数量，采用遗传算法确定最优的警力资源调度方案，所 述最优的警力资源调度方案为，K个警员处理L个事故平均等待时间最短的调度规则。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述遗传操作模块进一步包括编码子模块，用于随机生成初代种群，所述种群由经过染色体编码的一定数目的个体 组成，其中，所述个体包括事故编码部分和警员编码部分，所述事故编码部分取值为I-L的 实数，所述警员编码部分的长度为警员数量，其取值为某个警员所覆盖的事故点个数； 解码子模块，用于对种群中的染色体进行解码；适应度计算子模块，用于计算种群中个体的适应度，所述适应度为所有待处理事故的 平均等待时间；选择操作子模块，用于依据所述适应度选择父代个体； 遗传算子操作子模块，用于对所述父代个体进行遗传操作生成子代个体； 终止判断子模块，用于判断当前的子代个体是否满足终止条件，若是，则触发方案获取 子模块，若否，则基于子代个体生成的子代种群触发解码子模块；方案获取子模块，用于终止迭代，并解码获得最优的警力资源调度方案。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述终止条件通过以下公式获得
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括事故等级确定模块，用于确定事故的等级信息，所述事故等级具有对应的警员数量要求；可调度警员确定模块，用于在所述L < K时，依据所述事故发生的位置及等级，选择一 定区域内、相应数量的可调度警员；最短时间调度模块，用于计算所述可调度警员到达事故发生位置的时间，依据时间从 小到大选择对应该事故等级的可调度警员进行调度。
全文摘要
本发明公开了一种警力资源调度的方法，包括在GIS地图中定位事故发生位置和警员位置；统计GIS地图中特定区域内的事故数量及警员数量；当所述事故数量为L个，警员数量为K个，且L＞K时，则依据所述事故的位置和数量，以及警员的位置和数量，采用遗传算法确定最优的警力资源调度方案，所述最优的警力资源调度方案为，K个警员处理L个事故平均等待时间最短的调度规则。本发明可以充分利用现有的GIS资源，有效减少人力成本，并保证调度的准确性与及时性。
文档编号G06Q10/00GK102044011SQ20091023611
公开日2011年5月4日 申请日期2009年10月20日 优先权日2009年10月20日
发明者张新媛, 李晨曦, 秦勇, 董宏辉, 裴贺蕊, 贾利民, 邢宗义 申请人:北京交通大学