第一篇：2011年数学建模B题交巡警服务平台的设置与调度Lingo编程实现最短距离
model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets: plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets:
plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end model: sets:
plot/A1,A2,A3,A18,A17,A19,A42,A43,A44,A63,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A77 ,A78,A79,A80,A81/:L;roads(plot,plot)/ A1,A69 A1,A74 A1,A75 A1,A78 A69,A68 A69,A70 A69,A71 A74,A80 A74,A71 A74,A73 A75,A76 A75,A68 A78,A79 A78,A77 A68,A67
A70,A2 A70,A43 A71,A72 A80,A79 A80,A18 A73,A72 A73,A18 A76,A64 A76,A66 A76,A77 A79,A19
A67,A44 A67,A66 A2,A43 A2,A44 A43,A72 A43,A42 A18,A81
A64,A63 A64,A65 A66,A65 A77,A19 A42,A17 A44,A3/:D;ENDSETS DATA: D=5.0 6.3 9.3 6.4 7.1 5.4 6.4 16.9 6.1 4.0 3.5 4.5 6.7 10.0 4.1 8.6 7.6 5.0 4.5 8.1 8.1 19.7 13.2 9.2 4.5 4.5 14.8 4.2 8.0 9.5 8.1 8.1 6.7 9.1 5.8 3.2 9.8 9.8 9.5;L=0，，，，，，，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A1): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
model: sets: plot/A2,A1,A3,A17,A41,A42,A43,A44,A64,A65,A67,A68,A69,A70,A71,A72,A73,A74,A75,A76,A78/:L;roads(plot,plot)/ A2,A44 A2,A43 A2,A70 A44,A67 A44,A3 A43,A72 A43,A70 A43,A42 A70,A69 A67,A68 A3,A65 A72,A73 A72,A71 A42,A17 A69,A71 A69,A68 A69,A1 A68,A75 A65,A64 A73,A74 A71,A74 A17,A41 A1,A75 A1,A78 A1,A74 A75,A76 A64,A76 /:D;ENDSETS DATA: D=9.5 8 8.6 14.8 11.6 8.1 7.6 8.1 5.4 4.1 15.2 8.1 5 8.5 6.4 7.1 5 4.5 5.8 4.0 6.1 8.5 9.3 6.4 6.3 3.5 13.2;L=0，，，，，，，，，，;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A2): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
A3
model: sets: plot/A3,A2,A4,A38,A39,A40,A43,A44,A64,A65,A66,A67,A68,A69,A70,A75/:L;roads(plot,plot)/ A3,A65 A3,A44 A65,A66 A65,A64 A44,A2 A44,A67 A66,A67 A2,A40 A2,A43 A2,A70 A67,A68 A40,A39 A43,A70 A70,A69 A68,A69 A68,A75 A39,A4 A39,A38 /:D;ENDSETS DATA: D=15.2 11.6 3.2 5.8 9.5 14.8 4.2 19.1 8 8.6 4.1 17.7 7.6 5.4 7.1 4.5 45.6 3;L=0，，，，，，，,;ENDDATA @for(plot(i)|i#GT#@index(A3): L(i)=@MIN(roads(j,i):L(j)+D(j,i)););end
第二篇：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。即在不考虑各个警亭工作量的前提下，对整个 区域各个警亭管辖区域进行分配，把各个点和路段分配给各自附近最近的警亭管理，这样才能在尽可能短的时间内赶到事发地点。根据离散数学中图论相关知识，使用floyd算法解决该问多源最短路问题。通过matlab程序运算出的结果画出图像如下： 说明：
（1）图中实线表示市区道路；各个不同颜色表示分属不同区域警亭；（2）实圆点“•”表示路段分节点；（3）实圆点“•”表示A城区的路口节点；
（4）圆圈“○”表示现有交巡警服务平台的设置点；
（5）圆圈加星号“○ •”表示在路口处设置了交巡警服务平台； 程序运行结果数据见附录。
（2）抽取问题模型，即求全区20各交巡警服务平台如何尽可能快速的分配到13个需要封锁的路口，问题模型转化为两个集合Sets1={20个巡警平台}，Sets2={13个路口}，在两个集合中建立Sets2集合的完全匹配，并且使得匹配的各条线段尽可能的短，因为这条匹配是制约堵截完成时间的重要标识。根据完全匹配模型建立约束条件方程组如下： 建立目标函数如下：
其中 表示街道 号结点到 号结点的距离。目标函数意义：求取一种完全匹配方案使得一组解中的距离边的距离值尽可能的小。详细lingo非线性规划程序见附表。程序运行结果为：，即一组完全匹配最优解中警亭到相应封锁路口的一条最长路段最短为
得到路径最短最优值后，为得到一组该解下的最优方案，故需再次进行非线性规划求解一组最优警力分配方案，建立新的约束条件方程组如下： 建立目标函数如下：
目标函数意义：求取一组解使得完全匹配的所有路径和最短，即获得最优方案。使用数学软件lingo变成解该非线性规划（详细程序见附录），运行程序获得结果为，即最优方案全部路径和为。最优分配方案结果如下： 出入A区的路口标号 堵截路口的警亭编号(3)出警时间数学期望 分钟的条件下，, 的密度函数为，且以 记已知 的条件下，的条件数学期望：，是相依的随机变量，设 与 的函数关系为，使 与 尽可能靠近，运用最小二乘法，要求使 达到最小。因为
故当 时 达到最小。即当我们观察到 时，是一切对 估值中均方误差最小的一个。是 关于 的回归。
限定为 的线性函数，求，使 达到最小。把 对，求偏导数，并令它们等于。得到 整理后为 所以
最佳线性预测为
由上可知为避免工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况，所以应使得 的值尽可能接近，故当 时，得 的值最接近。因此统计出交巡警平台21-92号各平台，以其点连接路线 内结点的工作量，与 相比较，值越靠近，应该在该点增加平台。由此可知添加平台的个数为 个，分别为 结点, 结点, 结点, 结点。问题二
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）。
第三篇：2011数学建模B题 交巡警服务平台的设置与调度的图
for i=1:140
for k=1:20;
end
c1=[413 359 403 343 383.5 351 381 377.5 339 376 335 383 317 362
334.5 353.5 333 342 282 325 247 301 219 316 225 270 280 292 290 335 337 328 415 335 432 371 418 374 444 394 251 277 234 271 225 265 212 290 227 300 256 301 250.5 306 243 328 246 337 314 367 315 351 326 355 327 350 328 342.5 336 339 336 334 331 335 371 330 371 333
388.5 330.5 411 327.5 419 344 411 343 394 346 342 342 342 348 325 372 315 374 342 372 345 382
348.5 380.5 351 377 348 369 370 363 371 353 354 374 363 382.5 357 387 351 382 369 388 335 395 381 381 391 375 392 366 395 361 398 362 401 359 405 360 410 355 408 350 415 351 418 347 422 354 418.5 356 405.5 364.5 405 368 409 370 417 364 420 370 424 372 438 368 438.5 373 434 376 438 385 440 392 447 392 448 381 444.5 383 441 385
440.5 381.5 445 380 444 360 ];
c2=[1 75 1 78 2 44 3 45 3 65 4 39 4 63 5 49 5 50 6 59 7 32 7 47 8 9 8 47 9 35 10 34 11 22 11 26 12 25 14 21 15 7 15 31 16 14 16 38 17 40 17 42 17 81 18 81 18 83 19 79 20 86 21 22 22 13 23 13 24 13 24 25 25 11 26 27 26 10 27 12 28 29 28 15 29 30 30 7 30 48 31 32 31 34 32 33 33 34 33 8 34 9 35 45 36 35 36 37 36 16 36 39 37 7 38 39 38 41 39 40 40 2 41 17 41 92 42 43 43 2 43 72 44 3 45 46 46 8 46 55 47 48 47 6 47 5 48 61 49 50 49 53 50 51 51 52 51 59 52 56 53 52 53 54 54 55 54 63 55 3 56 57 57 58 57 60 57 4 58 59 60 62 61 60 62 4 62 85 63 64 64 65 64 76 65 66 66 67 66 76 67 44 67 68 68 69 68 75 69 70 69 71 69 1 70 2 70 43 71 72 71 74 72 73 73 74 73 18 74 1 74 80 75 76 76 77 77 78 77 19 78 79 79 80 80 18 81 82 82 83 82 90 83 84 84 85 85 20 86 87 86 88 87 88 87 92 88 89 88 91 89 20 89 84 89 90 90 91 91 92];d=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374
394];c=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444
];x=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444
];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5 377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360 ];
x1=c1(c2(i,1),1);y1=c1(c2(i,1),2);x2=c1(c2(i,2),1);y2=c1(c2(i,2),2);
a=[x1,x2];b=[y1,y2];plot(x,y,'*',c,d,'r*',a,b);hold on end
第四篇：2011年数学建模B题交巡警服务平台的设置与调度代码
ShapeX=[
]
ShapeY=[
] N=length(ShapeX);for i=1:N for j=1:N
Distance(i,j)=sqrt((ShapeX(i)-ShapeX(j))^2+(ShapeY(i)-ShapeY(j))^2);end end
Distance A=zeros(N);
Max_Value=zeros(N);for k=1:N
[max_line,column]=max(Distance(k,:));A(k,column)=max_line;end
Max_Value(k,column)=max(max(A))[I,J]=find(Max_Value)point_start=[ShapeX(I)ShapeY(I)] point_end=[ShapeX(J)ShapeY(J)]
for i=1:140 for k=1:20;
text(x,y,'str(k)');end
data1=[413 359 403 343 383.5 351 381 377.5 339 376 335 383 317 362 334.5 353.5 333 342 282 325 247 301 219 316 225 270 280 292 290 335 337 328 415 335 432 371 418 374 444 394 251 277 234 271 225 265 212 290 227 300 256 301 250.5 306 243 328 246 337 314 367 315 351 326 355 327 350 328 342.5 336 339 336 334 331 335 371 330 371 333 388.5 330.5 411 327.5 419 344
411 343 394 346 342 342 342 348 325 372 315 374 342 372 345 382 348.5 380.5 351 377 348 369 370 363 371 353 354 374 363 382.5 357 387 351 382 369 388 335 395 381 381 391 375 392 366 395 361 398 362 401 359 405 360 410 355 408 350 415 351 418 347 422 354 418.5 356 405.5 364.5 405 368 409 370 417 364 420 370 424 372 438 368 438.5 373 434 376 438 385 440 392 447 392
448 381 444.5 383 441 385 440.5 381.5 445 380 444 360 ];data2=[1 75 1 78 2 44 3 45 3 65 4 39 4 63 5 49 5 50 6 59 7 32 7 47 8 9 8 47 9 35 10 34 11 22 11 26 12 25 14 21 15 7 15 31 16 14 16 38 17 40 17 42 17 81 18 81 18 83 19 79 20 86 21 22 22 13 23 13 24 13 24 25 25 11 26 27 10 27 12 28 29 28 15 29 30 30 7 30 48 31 32 31 34 32 33 33 34 33 8 34 9 35 45 36 35 36 37 36 16 36 39 37 7 38 39 38 41 39 40 40 2 41 17 41 92 42 43 43 2 43 72 44 3 45 46 46 8 46 55 47 48 47 6 47 5 48 61 49 50 49 53 50 51 51 52 51 59 52 56 53 52 53 54
54 63 55 3 56 57 57 58 57 60 57 4 58 59 60 62 61 60 62 4 62 85 63 64 64 65 64 76 65 66 66 67 66 76 67 44 67 68 68 69 68 75 69 70 69 71 69 1 70 2 70 43 71 72 71 74 72 73 73 74 73 18 74 1 74 80 75 76 76 77 77 78 77 19 78 79 79 80 80 18 81 82 82 8 82 90
84 85 85 20 86 87 86 88 87 88 87 92 88 89 88 91 89 20 89 84 89 90 90 91 91 92 ];x=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314
315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5
405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444 ];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301
306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5 377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350
351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360 ];c=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 ];d=[359 343
351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 ];
x1=data1(data2(i,1),1);y1=data1(data2(i,1),2);x2=data1(data2(i,2),1);y2=data1(data2(i,2),2);a=[x1,x2];b=[y1,y2];
plot(x,y,'*',c,d,'r*',a,b);hold on end
ShapeX=[
]
ShapeY=[
] N=length(ShapeX);for i=1:N for j=1:N
Distance(i,j)=sqrt((ShapeX(i)-ShapeX(j))^2+(ShapeY(i)-ShapeY(j))^2);end end
Distance
A=zeros(N);
Max_Value=zeros(N);for k=1:N
[max_line,column]=max(Distance(k,:));A(k,column)=max_line;end
Max_Value(k,column)=max(max(A))[I,J]=find(Max_Value)point_start=[ShapeX(I)ShapeY(I)] point_end=[ShapeX(J)ShapeY(J)]
Matlab源代码为
function Floyd(w,router_direction,MAX)
%x为此图的距离矩阵
%router_direction为路由类型：0为前向路由；非0为回溯路由
%MAX是数据输入时的∞的实际值
len=length(w);flag=zeros(1,len);
%根据路由类型初始化路由表
R=zeros(len,len);for i=1:len
if router_direction==0%前向路由
R(:,i)=ones(len,1)*i;else %回溯路由
R(i,:)=ones(len,1)*i;end R(i,i)=0;end disp('');disp('w(0)');
dispit(w,0);disp('R(0)');dispit(R,1);
%处理端点有权的问题
for i=1:len tmp=w(i,i)/2;if tmp~=0 w(i,:)=w(i,:)+tmp;w(:,i)=w(:,i)+tmp;flag(i)=1;w(i,i)=0;end end
%Floyd算法具体实现过程
for i=1:len for j=1:len
if j==i || w(j,i)==MAX continue;end for k=1:len
if k==i || w(j,i)==MAX continue;end
if w(j,i)+w(i,k) w(j,k)=w(j,i)+w(i,k); if router_direction==0%前向路由 R(j,k)=R(j,i);else %回溯路由 R(j,k)=R(i,k);end end end end %显示每次的计算结果 disp(['w(',num2str(i),')'])dispit(w,0); disp(['R(',num2str(i),')'])dispit(R,1); end %中心和中点的确定 [Center,index]=min(max(w'));disp(['中心是V',num2str(index)]);[Middle,index]=min(sum(w'));disp(['中点是V',num2str(index)]);end function dispit(x,flag)%x：需要显示的矩阵 %flag：为0时表示显示w矩阵，非0时表示显示R矩阵 len=length(x);s=[];for j=1:len if flag==0 s=[s sprintf('%5.2ft',x(j,:))];else s=[s sprintf('%dt',x(j,:))];end s=[s sprintf('n')];end disp(s); disp('--------------------');end % 选择后按Ctrl+t取消注释号% % % 示例： % a=[ % 0,100,100,1.2,9.2,100,0.5;% 100,0,100,5,100,3.1,2;% 100,100,0,100,100,4,1.5;% 1.2,5,100,0,6.7,100,100;% 9.2,100,100,6.7,0,15.6,100;% 100,3.1,4,100,15.6,0,100;% 0.5,2,1.5,100,100,100,0 % ];% % b=[ % 0,9.2,1.1,3.5,100,100; % 1.3,0,4.7,100,7.2,100;% 2.5,100,0,100,1.8,100;% 100,100,5.3,0,2.4,7.5;% 100,6.4,2.2,8.9,0,5.1;% 7.7,100,2.7,100,2.1,0 % ];% % Floyd(a,1,100)% Floyd(b,1,100) 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”） 题 目 B题 交巡警服务平台的设置与调度 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 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。 现给出某城市内一区域，其道路数据和地图数据已知，该区域内三个重点部位的坐标分别为：（5112，4806），（9126，4266），（7434，1332）。该区域内共有307个道路交叉口，为简化问题，相邻两个交叉路口之间的道路近似认为是直线，且所有事发现场均在下图的道路上。 该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。现在我们需要解决以下几个问题： 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。 二 问题分析 本题为城区道路网络中警车配置及巡逻问题。在进行警车配置时，首先要考虑警车在接警后在规定时间内赶到现场的比例，在此条件下，以车数最少为目标，建模、求解；在制定巡逻方案时，要考虑巡逻的效果及隐蔽性问题。 问题一只要求满足D1，求最少的警车配置数，可以认为警车是不动的，在三分钟或两分钟内它能到达的区域就是它的覆盖范围。据此，在满足所有街道的覆盖率不低于90%的条件下，寻找最优解。 问题二要评价巡逻效果，有两个方面需要考虑：一是巡逻的全面性，即经过一段时间后警车走过的街道数占总街道数的比例；二是巡逻的不均匀性，即经过一段时间后警车经过每一条街道的次数相差不大，用方差来衡量。 问题三是在满足D1的条件上尽量满足问题二所给的指标，并给出评价方案的指标。首先找到一组满足D1的各警车位置，然后在和各警车位置相连的点中随机寻找一个点，判断新的点是否满足D1，如果满足则警车行驶到该点，否则重新寻找，直到满足为止。一段时间后统计所有车走过的点数及每个点被走过的次数，用问题二给出的两个指标进行评价。综合两个指标，可判断此路径的好坏，重复这个过程，直到综合评价指标达到 一个满意的值为止。 问题四增加了隐蔽性要求，首先给出评价隐蔽性的指标，隐蔽性可用路线的随机性来评价，将它加入到问题三的模型中去进行求解。 问题五限制警车数量为10，要综合考虑D1、D2，先分配这10辆车使道路的覆盖率最高，然后按照问题三的步骤进行求解，其中每一步对D1的判断只需使道路的覆盖率尽量高即可。 问题六同问题三，只需将车速改为50km/h即可。 三 模型的假设 1.警车都在路上巡逻，巡警去处理案件的时间不考虑； 2.所有事发现场都在道路上，案件在道路上任一点是等概率发生的； 3.警车初始停靠点是随机的，但尽量让它们分散分布，一辆警车管辖一个分区； 4.假定各个划分区域内，较短时间内，最多会发生一个案件； 5.假设区域内的每条道路都是双行线，不考虑转弯对结果造成的影响； 6.如果重点部位不在道路上的，假设这些重点部位在离它们最近的道路上； 7.图中水域对巡逻方案没有影响。 四 符号说明 m 表示警车数目 d 表示警车初始停靠点到各道路的最短距离 L 表示整个区域的总道路长度 l 表示不能在3分钟内到达的区域的道路的长度 k 表示非重点部位的警车在3分钟内不能到达现场的比例 r 表示三分钟内能从接警位置赶到事发现场的最大距离是 n 表示整个区域总的离散点个数 ni 表示第i区内的节点个数 f1 表示区内调整函数 t 表示模拟退火的时间，表征温度值 f2 表示区间调整函数 r 表示全面性指标 e 表示不均匀性指标 h 表示综合评价指标 si 表示第i辆车经过每条道路的次数 s 表示整个区域每条道路经过的平均次数 五 模型的建立与算法的设计 5.1 满足D1时，该区所需要配置的最少警车数目和巡逻方案 5.1.1 满足D1条件时，区域最少警车的规律 题目要求警车的配置和巡逻方案满足D1要求时，整个区域所需要配置的警车数目最少。由假设可知警车都在道路上，且所有事发现场也都在道路上，但区域内总的道路长度是个定值的；警车在接警后赶到事发现场有时间限制和概率限制：三分钟内赶到普通区域案发现场的比例不低于90％，而赶到重点部位的时间必须控制在两分钟之内。由此可知每辆警车的管辖范围不会很大，于是考虑将整个区域分成若干个分区，每辆警车管辖一个分区域。 由上面的分析，求解整个区域的警车数目最少这个问题可转化为求解每一辆警车所能管辖的街道范围尽量的大。于是我们寻找出使每辆警车管辖的范围尽量大的规律。为了简化问题，我们不考虑赶到现场的90%的几率的限制，仅对警车能在三分钟内赶到事发现场的情况作定性分析，其分析示意图如图1所示。警车的初始停靠位置是随机的分布在道路上的任一节点上，我们假设一辆警车停靠在A点上。 图1 一辆警车管辖范围分析示意图 由于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，由于距离信息比较容易得到，于是我们将时间限制转化为距离限制，这样便于分析和求解。当警车接警后，在三分钟内能从接警位置赶到事发现场的最大距离是r，其中3r402km。 60如图1所示，我们设警车初始停靠位置在A点，A点是道路1，2，3，4的道路交叉口。我们仅以警车在道路1巡逻为例来进行分析，警车以20km/h的速度在道路1上A到A'点之间巡逻，A'与初始停靠点A的距离为xkm。由于案件有可能在道路上任一点 4 发生，当警车巡逻到A点时，若案发现场在道路2，3，4上发生时，警车以40km/h的速度向事发现场行驶，警车能在三分钟内从A'点赶到现场的最大距离为(2x)km。如果警车在道路1上继续向前行驶，则该警车能在三分钟内赶到现场的距离继续缩小，当警车从初始点向A点行驶但没有达到A'点时，此时该警车的最大管辖范围比警车到达A'点时的最大管辖范围大。为了使警车的管辖范围尽量大，警车的巡逻范围越小越好，当x0时，即警车在初始停靠点静止不动时，警车的管辖范围达到最大值2km。 图1所分析的是特殊的情况，道路1，2，3，4对称分布，现在我们来对一般的情况进行分析，如图2所示。 图2.1 图2.2 图2 一辆警车最大管辖范围分析示意图 图2.1所示的情况是道路分布不对称，与图1相比，图2.1所示的道路方向和角度都发生了改变，图2.3中的情形更为复杂。参照对图1的分析方法，我们分析这两种情形下，警车巡逻时能在三分钟内赶到现场的最大距离的规律，我们只分析图2.2的情况，道路1，2，3，4，5相交于点C,同时道路1与道路6也有个道路交叉口D，由于警车巡逻时是在道路上行驶的，行走的路线是分段直线,并不影响路径的长度，所以当警车巡逻到距离初始停靠点C点x远处的D，此时若有案件发生时，该警车要在三分钟内能赶到现场处理案件，最大行驶距离在(2x)km之内，如果警车在道路1上继续向前行驶，则该警车能在三分钟内赶到现场的距离继续缩小，当警车没有行驶到D点时，此时该警车的最大管辖范围比(2x)km大，为了使警车的管辖范围尽量大，警车的巡逻范围越小越好。当x0时，即警车静止不动时，一辆警车的管辖范围能达到最大值。 以上分析的仅作定性的分析，对于三个重点部位也可以同理分析，所得的结论是一致的，以上的分析没有考虑到90%的到达几率限制，但在设计算法需要充分考虑。 综上所述，当警车静止在初始停靠点时，在三分钟时间限制内，警车能从初始停靠点赶到事发现场的最大距离为2km。 5.1.2 将道路离散化 由于事发现场是等概率地分布在道路上的，由区域地图可以发现，整个区域中的道路长度不均，为了使计算结果更加精确，可将这些道路离散化。只要选取合适的离散方案，就能使警车在经过道路上的离散的点时就相当于经过了这条道路。这样，不论是求解警车初始停靠点还求解警车赶到事发现场所经过的道路时，所计算得的的结果显然比 仅考虑整条道路的叉路口要精确得多。区域中共有307个道路交叉口，458条道路。我们采用线性插值方法对道路进行离散化，以20km/h的速度行走一分钟的距离作为步长，一分钟时间的选择是参照问题三的1120km。用线性插值的方法，从道路的一个方向进结果要求来设定的，步长b6031行线性插值，实现将每条道路离散化的目标，考虑到有些道路不是km的整数倍，我们 311就一般情况进行讨论，其分析示意图如图3所示。道路AB长度为n个km与x(xkm)33长度的和，为了更精确处理CB段道路，那么就要考虑在CB之间是否要插入一个新的点，根据x的长度不同，其对应的处理方式也有所不同。 图3 道路离散化分析示意图 引进临界指数y，选取y大小的准则是使尽量离散化后警车等效的平均巡逻速度和题目给定的速度（20km/h）的差值尽量小，经过计算得y0.189km时，不再插入新的坐 1标点时能使整个区域的道路离散效果较好。此时，将CB段长度设定为km处理，于是 3离散后的AB道路长度会比实际长度短些；当x0.189Km时，需要在两个点之间再插入一点，因为这样处理能使整个区域的整体道路的离散化效果比较理想。如图3所示，在1C与B间再插入新的坐标点，插入的位置在距C点km的D点处,这样处理后所得的道 31路长度比实际长度长了(x)km。采用这样的方法进行线性插值，我们使用MATLAB编3程实现对整个区域道路的离散，所得的离散结果如图4所示，离散后共得到762个节点，比原始数据多了455个节点，离散后的节点数据见附件中的“newpoint.txt”。 图4 整个区域离散结果图 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，由图4可知，所取得的整体离散效果还是比较理想的。 5.1.3 分区域求解警车数目的算法设计 考虑到警车配置和巡逻方案需要满足：警车在接警后三分钟内赶到普通部位案发现场的比例不低于90%，赶到重点部位必须控制在两分钟之内的要求。设计算法的目标就是求解出在满足D1情况下，总的警车数目最小，即每个区域都尽可能多地覆盖道路节点。由于警车的初始位置是未知的，我们可设警车初始停靠点在道路上的任一点，即分布在图4所示的762个离散点中的某些点节点上，总体思路是让每两辆车之间尽量分散地分布，一辆警车管辖一个分区，用这些分区覆盖整个区域。于是我们设计算法1，步骤如下所示： Step1：将整个区域预分配为m个分区，每个分区分配一辆警车，警车的初始停靠位置设在预分配区中心的道路节点上，若区域的中心不在道路节点上，则将警车放在离中心最近的道路节点上； Step2：统计分区不能覆盖的节点，调整警车的初始停靠点，使分区覆盖尽可能多的道路节点，调整分为区内调整和区间调整方案：（1）区内调整按照模拟退火思想构造的函数，在区间调整调整车辆初始点的位置（后文中有详细说明），当分区内节点数较多时，调整的概率小些，分区内节点数较少时，调整的概率大些，（2）当区域中存在未被覆盖的节点或节点群（大于等于三个节点集中在一个范围内）时，将警车初始位置的调整方向为朝着这些未被覆盖的节点按一定的规则（在 算法说明中有详细叙述）移动，同时要保证 3个重点部位能在2分钟之内100%到达； Step3：用Floyd算法计算出警车初始停靠点到周边各道路节点的最短距离d； Step4：以m个划分区域未覆盖的总的道路长度l与整个区域的道路总长度L的比值lk100%来表示警车不能3分钟内到达现场的概率； LStep5：模拟足够多的次数，若k10%，将车辆数m减1，跳转到Step1； Step6：计算结束后，比较当k10%时所对应的m值，当m取得最小值时，记录此时的区域划分方案，m即为最少的警车数。 对算法的几点说明： （1）该算法所取的车辆数m是由多到少进行计算的，m初始值设为20，这个值的选取是根据区域图估算的。 (2)预分区的优点在于使警车的初始位置尽可能均匀地分散分布，警车的初始停靠点在一个分区的中心点附近寻找得到，比起在整个区域随机生成停靠点，计算效率明显得到提高。 预分配之后，需要对整个区域不断地进行调整，调整时需要考虑调整方向和 调整概率。 警车调整借鉴的是模拟退火算法的方法，为了使分区内包含道路节点数较多的分区的初始停车点调整的概率小些，而分区内包含道路节点数的少的分区内的初始停车点调整的概率大些，我们构造了一个调整概率函数f1，f1aexp(bmni)（1）t（1）式中，a,b均为常数，m为整个区域车辆数，ni为第i分区内覆盖的节点数，t为时间，同时t也能表征模拟退火的温度变化情况：初始温度较高，区域调整速度较快，随着时间的增加，温度不断下降，区域调整速度逐渐变慢，这个调整速度变化也是比较符合实际情况的。 由式（1）可以得出调整概率函数f1，假设在相同的温度t（时间）的条件下，由于总的车辆数目m是定值，当ninj时，即第i分区内的节点数大于第j分区的节点数时，分区i调整的概率大些，分区j的调整概率小些。分析其原因：当分区内包含了较多的节点个数时，该分区的警车初始停靠位置选取地比较合适了，而当分区内包含的道路节点数较少时，说明警车的初始停靠位置没有选好，需要更大概率的调整，这样的结论也是比较客观的。 对于所有分区外未被覆盖的道路节点和很多节点（称之为节点群），用来调整警车位置迁移的方向，其分析示意图如图5所示。调整方案目标是使未被覆盖的节点数尽量的少。在设计调整方向函数时，需要考虑：（1）节点群内节点的数目；（2）警车距离节点群的位置。优先考虑距离，所以在公式（2）中，用距离的平方来描述调整方向函数。由于某一个区域范围内的未被覆盖节点数，整个区域未被覆盖的节点总数，分区域 与未被覆盖的节点或节点群的距离等几个因素会影响到调整的方案，所以要综合考虑这些因素。于是设计了区间调整函数f2，式中，ni表示第i个分区内未被覆盖的节点数，li表示第i分区域与未被覆盖的节点或节点群的距离，p表示未被覆盖的节点和节点群个数。 现在简要分析第i分区按区间调整函数的调整方案，当某两节点群i,j的节点数目相等，但是距离不等时，如lilj，由区间调整公式可知，该区间向节点群j方向调整。当某个分区与两个节点群的距离相等，但节点群的内节点个数不相等，如ninj时，由（4）可知，该分区域会想节点群j方向调整。 注意在整个调整过程中，调整几率控制是否调整，调整方向函数控制调整的方向，寻找在这种调整方案下的最优结果。 图5 调整分区域示意图 （3）在step3中，使用Floyd算法计算出警车初始停靠点到周边各节点的最短距离d,目的是当区域内有情况发生时，警车能在要求的时间限制内到达现场。 （4）为求出较优的警车停靠点，采用模拟退火算法，算出局部最优的方案。5.1.4 警车的配置和巡逻方案 使用MATLAB编程实现算法1得到，整个区域配备13辆警车，这些警车静止在初始停靠点时，能满足D1要求。警车的初始停靠位置分别为道路交叉节点6，25，30，37，82，84，110，111，126，214，253，258，278处。每个警车所管辖的交叉点（原始的交叉节点）如图6所示，求解的分区结果见附录所示。9 图6 满足D1条件下的区分划分图 13个分区共覆盖了252个交叉点，另外的55个原始交叉点没有被这些分区域覆盖：137，138，151，159，167，168，170，174，175，186，188，189，211，215，226，242，255，260，261，262，263，267，270，271，272，275，282，283，284，287，288，289，292，296，297，299，304，305，307。在这种分区方案下，这些点中，每两个相连的点间的道路离散值长度占整个区域总的长度的比值为lk100%90.18%。因此，在整个区域配置13辆警车，每个警车在初始停靠点静L止不动，当有案件发生时，离案发现场最近的警车从初始停靠点赶到现场。 5.2 评价巡逻效果显著的指标 110警车在街道上巡逻是目的是为了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，同时还加快了接处警（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。巡警在城市繁华街道、公共场所执行巡逻任务, 维护治安, 服务群众, 可以得良好的社会效应[1]。 在整个区域中，由于案发现场都在道路上，道路上的每一点都是等概率发生的，因此警车巡逻的面越广，所巡逻的街道数目越多，警车的巡逻效果就越好，对违法犯罪分子就越有威慑力，警车也能更及时地处理案件。 我们采用全面性r来衡量巡逻的效果显著性，即用警车巡逻所经过的街道节点数占区域总节点数的比值。当警车重复经过同一条街道同一个离散点时，c仅记录一次。 c （3）n式中，c表示警车经过的离散点数，n代表整个区域总的离散点数。r值越大，表明警车所经过的街道数目越多，所取得的效果越显著。 同时考虑到在巡逻过程中可能会出现这样的情况：在相同的时段内，警车会多次巡逻部分街道，而一些街道却很少巡逻甚至没有警车到达，这样会造成一些巡逻盲区。分布很不均衡。这样就可能出现巡逻密度大的街道上的违法犯罪分子不敢在街道上作案，而流窜到巡逻密度稀疏的街道上作案，因此在相同的警车数目条件下，密度不均衡的巡逻方式的巡逻效果的效果较差，而密度较均衡的巡逻方式所取得的巡逻效果会更好些。我们引入一个巡逻的不均匀度e来衡量巡逻效果的显著性，考虑到方差能表示不均衡度，于是我们用方差的大小来表征不均衡，方差越大，巡逻密度越不均衡，所取得的巡逻效果越差。re(si1mis)2p（4） 问题1所给出的满足D1条件下的警车数目为13辆，这时每辆警车在初始停靠点静止不动，只有该管辖区域内发生了案件时，警车才从初始停靠点赶到案发现场处理案件。当警车在巡逻状态时，所需要考虑的问题就更复杂一些，如当节点运动时，警车还能否达到D1的要求，警车的运动方向如何等问题，但基本算法思想与问题1类似，所得的算法2的框图如图7所示，为了简化问题，我们假设各分区警车的巡逻时候，尽量保证所有的警车的行驶方向相一致，且警车都走双行道，即当警车走到某个节点后，它们又同时返回初始停靠点，警车的行驶方向有四种方式，如6所示。 在图6中，数字1代表走巡逻走的第一步，2表示朝1的巡逻方向相反的方向巡逻。在具体程序实现时，四种巡逻方向任意选择，但是尽量保证所有的警车向同一个方向巡逻。 图6 各警车巡逻方向图 我们用MATLAB编程对这种巡逻方式进行计算，所得的车辆数目为18辆，综合评价指标为h0.612，其结果巡逻方案见附件中的“1193402-Result3.txt”所示。 5.4 在满足问题三的基础上讨论D3条件，警车的巡逻方案和评价指标 巡逻的隐蔽性体现在警车的巡逻路线和时间没有明显的规律，主要目的是让违法犯罪分子无可乘之机，防止他们在非巡逻时间实施违法犯罪活动，危害人民的生命和财产安全。 为了使巡逻的规律具有隐蔽性，这就需要警车在巡逻时至少具有两条不同的路线，时间最好也是不相同的。因此，考虑到隐蔽性时，只需要在问题2的基础上加上一个随机过程即可。对于其评价指标，由于警车有几条可选的巡逻路线，当相同的路线在同一时间内重复出现时，重新将所设定的方案再执行一遍，我们用这个时间间隔来衡量隐蔽性的程度，当循环周期T越大，表明可选的巡逻方案越多，其规律就越具有隐蔽性，而循环周期T越小时，表明巡逻方案比较少，其隐蔽性较差。在巡逻状态时，最差的隐蔽性巡逻方案是巡逻方案只有一个，并且时间固定，这样的巡逻方案没有任何隐蔽性可言。 5.5 整个区域为10辆车时的巡逻方案 由第三问的结果可知，10辆车的数量是不能把整个区域完全覆盖的，其算法与算法2类似，不同的是此时车的数目已经固定了，要求使D1,D2尽量大的满足，我们求得的评价指标值为h0.524，所得的巡逻方案见附件中的“1193402-Result5.txt”所示。 5.6平均行驶速度提高到50km/h时的巡逻方式和评价指标值 问题六的分析方法与具体实现与问题三一致，但是警车的接警后的平均速度由原来的40km/h提高到50km/h，于是各分区的覆盖范围也增大了，将数值带入问题3的算法中求解，计算得的指标值为h0.703，其巡逻方案见附件中的“1193402-Result6.txt”所示。 图7 算法2框图 六 模型的分析和评价 在求解满足D1的条件下，整个区域需要配备多少辆警车问题中，采用分区巡逻的思想，先分析能使各区管辖范围达到最大值时的规律，由特殊到一般层层进行分析，逻辑严密，结果合理。 在求解区域和警车数目时，在初步设定警车停靠点位置的基础上，用模拟退火算法思路构造函数f1来确定调整的概率大小，综合考虑了影响区间调整的因素后构造了f2函数来确定分区的调整方向，当分区按照这两个调整函数进行调整时，各分区能管辖尽可能多的道路节点，所取得效果也比较理想。 参 考 文 献 [1]中小城市警察巡逻勤务方式的探讨，俞详，江苏公安专科学校学报，1998年第1期 [2]Matlab7.0从入门到精通，求是科技，人民邮电出版社； [3]不确定车数的随机车辆路径问题模型及算法，运怀立等，工业工程，第10卷第3期，2005年5月； [4]随机交通分配中的有效路径的确定方法，李志纯等，交通运输系统工程与信息，第3卷第1期，2003年2月。 附 录 图 问题三巡逻路径 图 问题五巡逻路径 图 问题六巡逻路径第五篇：B题 交巡警服务平台的设置与调度
点击咨询 