威慑时间下警车巡逻的多级覆盖路径优化

针对警车巡逻路径优化问题,以提高警车巡逻效率、降低巡逻成本为目标,提出威慑时间下的警车巡逻多级覆盖路径优化模型。基于警车停留时间与警力威慑的关联函数,考虑犯罪率的时变特性及威慑扩散效应,构建了警力威慑最大化和成本最小化的多目标多级覆盖巡逻车辆路径优化模型。根据模型计算复杂度,采用k-means聚类并确定巡逻关键点,利用ε-约束法求解模型。计算结果表明:新模型和新算法能够切实反应警车巡逻的威慑效力,其求得的优化方案能提高41.08%的警车威慑效力;相较于常规多目标优化方法,新算法能将求解时间缩短至1586 s,求得与理想目标差距值低于8.25%的警车巡逻优化方案,相关研究结果可为警务部门制定警车巡逻的路径优化提供决策支持。

连续时变风险下危险品储运选址-选线问题

为提高危险品储运安全性,针对一类连续时变风险下的危险品储运选址-选线问题,协同优化仓库选址、运输选线和运量分配决策。首先,考虑应急救援的持续影响,构建连续时变风险的非线性度量模型;然后,以总连续时变风险最小和总成本最小为优化目标,基于局部连通城市路网,建立0-1混合整数多目标非线性规划模型;最后,根据模型复杂性,设计基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的遗传-Dijkstra阶段式求解算法,并通过算例验证模型及算法的有效性。结果表明:相较于现有管理方案,考虑连续时变风险的危险品仓库选址及运输路线选择方案,能减少48.79%的总储运风险,更有利于危险品的储运安全。