摘要：為了提高道路交通事故應(yīng)急處理效率，保障道路的安全與暢通，提出有限資源內(nèi)的交通警力部署模型。綜合分析實(shí)際應(yīng)用情況，模型以警力部署點(diǎn)覆蓋度最大、部署點(diǎn)服務(wù)評(píng)價(jià)效率得分最高為目標(biāo)，最大限度地保證資源合理配置。通過遺傳算法求解，并結(jié)合算例進(jìn)行驗(yàn)證，該模型能在預(yù)設(shè)條件下求得最優(yōu)警力部署方案，為公安交通勤務(wù)管理提供新思路。

　　關(guān)鍵詞：覆蓋模型交通警力部署遺傳算法選址出警效率帕累托最優(yōu)

　　一、研究背景

　　道路交通事故的應(yīng)急處理能力關(guān)系著人民的生命與財(cái)產(chǎn)安全以及道路交通設(shè)施的利用效率，是交通管理工作中的重要內(nèi)容。提高道路交通事故應(yīng)急處理能力，一方面可以縮短道路交通事故的處置時(shí)間，另一方面可以快速消除路障，保障道路交通運(yùn)輸?shù)臅惩āＤ壳埃缆方煌ㄊ鹿侍幚聿捎媒犹幘姆绞剑鶕?jù)事故報(bào)警位置，通知所屬轄區(qū)交警中隊(duì)調(diào)配警力進(jìn)行處理。影響交通事故處置效率的主要有兩點(diǎn)，一是事故處置時(shí)間，二是路程花費(fèi)時(shí)間。對(duì)此，提高處置效率可以從縮短路程花費(fèi)時(shí)間入手，通過覆蓋模型設(shè)計(jì)交通警力部署方案，以此來輔助轄區(qū)交警中隊(duì)的警力調(diào)配，同時(shí)在當(dāng)前上海等城市進(jìn)行的交通警察勤務(wù)改革中，可以為靈活的警力部署提供理論支持。交通警力部署是一個(gè)選址問題，通過警力資源的合理分配，能夠讓區(qū)域內(nèi)的交通事故得到及時(shí)地處置。目前，的交通管理方法大多依靠經(jīng)驗(yàn)管理模式，缺乏科學(xué)的理論依據(jù)，極易造成警力資源分配不合理。由于實(shí)際運(yùn)行當(dāng)中警力資源短缺，決策者不能夠無限制地增加警力部署點(diǎn)來提高交通事故的應(yīng)急處置能力。為了更好地應(yīng)對(duì)道路突發(fā)事件，本文提出參照治安崗?fù)つＪ剑脩?yīng)急選址模型，設(shè)置警力部署點(diǎn)，合理分配警力，以此來提高交通事故的應(yīng)急反應(yīng)和處置效率。從選址的模型上來說，已經(jīng)有不少國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行過研究。H[1]akimi提出P-中值問題，來使需求點(diǎn)與設(shè)施之間的平均距離最小化，相類似的S[2]ylvester提出了P-中心問題，建立了P[3]-中心模型；Toregas等提出的位置集合覆蓋模型（L[4]SCP），Church等在此基礎(chǔ)上提出了最大覆蓋模型；李宗平、葉懷珍等[5]利用混合整數(shù)規(guī)劃，以運(yùn)輸路程、貨物運(yùn)量、運(yùn)輸方式等構(gòu)建費(fèi)用函數(shù)，用Benders分解算法約束求解最佳配送中心，保證了算法的收斂性；楚志勇、侯遵澤等[6]基于Dijkstra算法將鄉(xiāng)鎮(zhèn)的交通網(wǎng)絡(luò)圖等效為帶權(quán)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，以消防站為頂點(diǎn)得出各頂點(diǎn)到所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑，對(duì)備選點(diǎn)進(jìn)行最優(yōu)點(diǎn)挑選；張銥瑩等[7]引入應(yīng)急需求點(diǎn)危險(xiǎn)權(quán)重系數(shù)，利用多目標(biāo)優(yōu)化模型對(duì)最優(yōu)應(yīng)急選址點(diǎn)進(jìn)行了研究，關(guān)文玲等[8]綜合考慮潛在生命損失值和影響因素實(shí)現(xiàn)消防站的選址。

　　二、問題描述

　　均響應(yīng)時(shí)間、部署點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)事故點(diǎn)數(shù)量以及部署點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)事故數(shù)量為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過熵權(quán)法比較多個(gè)指標(biāo)之間相對(duì)的重要程度，確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，利用計(jì)算權(quán)重結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)各選址點(diǎn)的服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)賦分。再以覆蓋度最大、部署方案服務(wù)效率得分總和最高為目標(biāo)，通過遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)規(guī)劃求解，使結(jié)果達(dá)到帕累托最優(yōu)，以此來找到覆蓋度與部署點(diǎn)服務(wù)效率得分不同組合的帕累托解集，為決策者提供多種可行方案。帕累托最優(yōu)，是指一個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的資源和產(chǎn)量配置已經(jīng)達(dá)到這樣的一種狀態(tài)：即在不減少任何一個(gè)社會(huì)成員的福利的條件下，調(diào)整資源配置已經(jīng)無法增加任何社會(huì)成員的福利。如果資源配置的改變使千萬人的處境變好了，但使某一個(gè)人的處境變差，那么改變后的狀態(tài)就不能稱為帕累托最優(yōu)。[13]模型中主要考慮的幾個(gè)問題：（1）要考慮部署方案對(duì)事故的區(qū)域覆蓋度最大；（2）所選取的警力部署點(diǎn)服務(wù)效率得分總和最高；（3）警力部署點(diǎn)個(gè)數(shù)不得超過最大警力部署點(diǎn)數(shù)量。為了簡(jiǎn)化計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)模型建立做出了以下假設(shè)：（1）假定事故發(fā)生點(diǎn)和警力部署點(diǎn)都在路段和路口上，事故發(fā)生點(diǎn)既是被覆蓋點(diǎn)，又是警力部署點(diǎn)；（2）假定在警力部署點(diǎn)的服務(wù)范圍內(nèi)，事故發(fā)生點(diǎn)的需求總是能夠被及時(shí)滿足的；（3）假定平峰時(shí)段普通車輛的行駛速度即為警力的出警速度，忽略特殊道路條件和不同時(shí)段實(shí)際交通狀況所帶來的影響；（4）僅考慮警力趕往事故現(xiàn)場(chǎng)途中花費(fèi)的時(shí)間。

　　三、有限資源內(nèi)的交通警力部署模型的提出

　　（一）模型假設(shè)

　　（二）符號(hào)說明

　　（三）模型建立

　　（四）熵權(quán)法

　　模型考慮在現(xiàn)有警力資源無法滿足區(qū)域事故點(diǎn)全覆蓋的情況下，要求部署點(diǎn)警力服務(wù)的覆蓋范圍盡可能的大，同時(shí)保證部署點(diǎn)警力的服務(wù)效率能夠在盡可能短的時(shí)間內(nèi)得到充分的發(fā)揮。本模型以最大覆蓋模型為基礎(chǔ)，將平均響應(yīng)時(shí)間、部署點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)事故點(diǎn)數(shù)量和部署點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)事故數(shù)量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用熵權(quán)法對(duì)部署點(diǎn)服務(wù)效率進(jìn)行定量分析，再將警力部署點(diǎn)的最大個(gè)數(shù)作為約束條件，以區(qū)域內(nèi)警力覆蓋度最大，選取的部署點(diǎn)服務(wù)效率得分之和最高為目標(biāo)構(gòu)造函數(shù)，建立交通警力部署模型。熵是熱力學(xué)中表征物質(zhì)狀態(tài)的參量之一，后香農(nóng)提出了“信息熵”的概念，將熵引入了信息論，來度量數(shù)據(jù)所提供的有效信息量，現(xiàn)已經(jīng)在工程技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[14]。通過熵權(quán)法來確定平均最短響應(yīng)時(shí)間、覆蓋范圍內(nèi)事故點(diǎn)數(shù)量和部署點(diǎn)覆蓋范圍內(nèi)事故數(shù)量對(duì)于部署點(diǎn)服務(wù)效率評(píng)分時(shí)的權(quán)重。

　　四、算例分析

　　最大覆蓋模型實(shí)質(zhì)上是一個(gè)優(yōu)化模型，本文所提出模型，本質(zhì)上屬于多目標(biāo)優(yōu)化問題，這符合遺傳算法的求解特征。Geatpy是一個(gè)高性能的Python遺傳算法庫以及開放式進(jìn)化算法框架，本文算法的實(shí)現(xiàn)過程主要通過該遺傳算法庫中的NSGA-Ⅱ算法實(shí)現(xiàn)。

　　本文采用桐鄉(xiāng)市道路報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析。數(shù)據(jù)來自該地區(qū)2013年7、8月7時(shí)至10時(shí)出行早高峰時(shí)段間的報(bào)警數(shù)據(jù)。根據(jù)實(shí)際的警力情況，設(shè)定區(qū)域內(nèi)最大部署點(diǎn)數(shù)量，且要求每個(gè)部署點(diǎn)到達(dá)事故發(fā)生點(diǎn)的最大用時(shí)不超過300s。為了使計(jì)算結(jié)果可靠，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先，通過正則表達(dá)式過濾出事故發(fā)生路段；其次，利用高德地圖的POI數(shù)據(jù)獲得事故點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)以及任意事故點(diǎn)之間出行所需的最短時(shí)間；再次，為排除POI數(shù)據(jù)帶來的錯(cuò)誤以及意外交通事故給道路選址可能帶來的影響，利用LOF算法檢測(cè)一系列經(jīng)緯度坐標(biāo)中的離群點(diǎn)；最后，在7月早高峰時(shí)段中的251起交通事故中提取出154個(gè)有效事故點(diǎn)，在8月早高峰時(shí)段中的219起交通事故中提取出158個(gè)有效事故點(diǎn)。7、8月事故點(diǎn)分布如圖1、圖2所示。圖中的紅點(diǎn)代表正常事故點(diǎn)，黃點(diǎn)代表離群點(diǎn)。

　　五、結(jié)論

　　時(shí)不超過300s，決策者以熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重為決策偏好的前提下，區(qū)域內(nèi)事故發(fā)生點(diǎn)覆蓋度為90.26%，服務(wù)效率評(píng)價(jià)總得分5.19的方案為最優(yōu)部署方案，該部署點(diǎn)方案得分為11.86。在7月應(yīng)用此最優(yōu)部署方案，平均每日減少了45.22%的出警響應(yīng)時(shí)間，應(yīng)用于8月平均每日能減少37.97%，驗(yàn)證了部署方案的可行性。此外，模型在目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)上，以部署點(diǎn)覆蓋度最大和部署點(diǎn)服務(wù)效率評(píng)價(jià)總得分最高兩個(gè)目標(biāo)，解決了以往求解覆蓋點(diǎn)過程中，目標(biāo)函數(shù)單一的問題，也引入了平均最短響應(yīng)時(shí)間最小、覆蓋范圍內(nèi)事故點(diǎn)數(shù)量和覆蓋范圍內(nèi)事故數(shù)量等指標(biāo)，科學(xué)合理地量化部署點(diǎn)服務(wù)效率評(píng)價(jià)得分，為交通警力部署提供了一種新的思路，具有一定的借鑒意義。

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　　葉正陽周妍