CN111784039A - 一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，属于信息应用技术领域。方法为对需要布防的范围进行栅格划分，对每个栅格面临的社会安全事件风险进行评估，风险评估模型中引入警察位置对风险的影响，通过比较不同的警察临布控点位置对整体风险的影响程度来确定最佳的临布控点布置方案，加入临布控点后再次对各栅格所面临的风险进行评估，筛选出需要警察巡逻的目标区域，计算各巡逻目标区域以及巡逻出发点之间的最短路径距离，利用蚁群算法找出最佳巡逻方案。本发明重点解决寻找最佳警力临布控点分布方案及巡逻方案的问题，布防方案随着管控区域内情景变化而改变，增强布防方案的适用性。

Description

一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法
技术领域
本发明具体涉及一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，属于信息应用技术领域。
背景技术
随着中国经济的快速发展，国内大型活动的数量和规模也急剧增长，活动期间场馆附近人员密集，极易成为社会安全事件发起者的目标，如何科学地运用警力对目标部位进行布防是保障场馆附近人员安全的关键。当前警方对目标部位的布防存在主观性较强、方案固定的问题。布防方案主观性较强会使得布防方案并不一定最优方案，方案固定则时效性较差，不能随着区域内场景变化自动调整方案。
将信息技术应用到警力布防，是未来警力部署的一个趋势。中国发明专利CN104965974，公开了一种基于覆盖度评估及优化警力资源部署的方法，公开了一种利用信息技术的警力部署方法。类似的现有技术还有中国发明专利CN108053122、CN110858207。这些方案的不足之处在于方案固定，没有考虑风险因素的变化，不能根据情况及时的调整方案，在警力的配置和部署方面，也有待进一步的优化。
发明内容
本发明为克服上述的不足，目的在于提供一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，综合考虑布防区域内社会安全事件重点人信息、警察分布、人员密度、部位信息，计算各部位面临的社会安全事件风险，加入临布控点，根据风险变化确定最佳临布控点位置分布方案，确定巡逻目标区域位置，生成最佳巡逻方案。本专利以区域内风险分布为指导，合理安排警力的部署和巡逻方案，提高布防方案的科学性和时效性，保障防控区域内的安全。
本发明的技术解决方案是：
一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，包括以下步骤，
S1将要布防的区域内进行栅格化划分；
S2分别对各栅格面临的社会安全事件风险进行评估；
S3通过比较不同临布控点布置方案对整体风险的影响程度来确定最佳临布控点布置方案；
S4对加入临布控点后的各栅格面临的风险进行评估，筛选出巡逻目标区域；
S5计算各巡逻目标区域及出发点之间的最短路径距离；
S6利用蚁群算法获得最佳巡逻方案；
其中，步骤S6具体包括，
S61、确定各变量含义及限制条件，设有K支巡逻队伍，一个巡逻出发点V0，G个巡逻目标区域(Vm,m＝1,2...,G)，每支队伍每次巡逻可以巡逻多个点目标区域，每个目标区域只被巡逻一次，巡逻队伍在每个目标区域停留时间相同，每支队伍的行进速度相同，每支队伍从出发点出发，巡逻完成后回到出发点；
S62、确定筛选最优巡逻方案的目标函数，目标是K只队伍中巡逻时间最长的那支队伍的时间最短；目标函数为T＝min[max(T1,T2,…,Tk,…,TK)] 公式一
式中，Tk为第k支巡逻队伍巡逻的时间，每支队伍的巡逻时间包括在目标区域间的行进时间和在各巡逻目标区域内的停留时间；
S63、确定蚁群算法的参数配置，蚂蚁数H，最大迭代次数Nmax，信息素重要程度因子α，启发函数重要程度因子β，信息素挥发因子ρ，信息素释放总量Q；
S64、确定蚁群算法的状态转移规则，状态转移概率
Figure BDA0002557234790000022
表示蚂蚁k从巡逻目标区域Vm到Vn进行第s次选择的概率，采用轮盘赌法，状态转移概率为
Figure BDA0002557234790000021
式中，ηmn为启发函数，ηmn＝1/dmn，τmn为巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，tabuk为所有蚂蚁已经走过的巡逻目标区域列表，即禁忌列表；
S65、确定信息素更新策略，在所有蚂蚁都形成路径完成一次迭代后再更新所有路径上的信息素；当完成一次迭代后，将当前产生的方案L与之前最优方案L*进行比较，若L的目标T劣于L*，将L路径上的信息素进行挥发，
τmn(N+1)＝(1-ρ)τmn(N) 公式三
式中，τmn(N)为第N次迭代时巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，τmn(N+1)为第N+1次迭代时巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度。若L的目标T优于L*，将L路径上的信息素进行沉淀，
τmn(N+1)＝τmn(N)+Δτmn(N) 公式四
Figure BDA0002557234790000031
式中，Q为信息素释放总量，Tmax、Tmin为当前迭代次数之前目标的最大值和最小值。
S66、寻找最优巡逻方案的算法设置完毕，开始迭代运算，迭代完成即可找出最优巡逻方案。
本发明的有益效果：
(1)对布防区域内不同位置所面临的社会安全事件风险进行评估，以对整体风险的影响来选择临布控点布置方案，以各位置面临的风险来确定巡逻目标区域，运用蚁群算法找出最佳巡逻方案，减少警力部署时的主观性；(2)由于布防区域内风险分布实时变化，本发明可按时更新临布控点布置方案和巡逻方案，降低犯罪分子掌握布防规律的可能性，增加布防方案的时效性。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
图2是本发明用于风险评估中后果分析的贝叶斯网络图。
图3是本发明用于寻找最优巡逻方案的蚁群算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行说明：
一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，以区域内风险分布为指导，合理安排警力的部署和巡逻方案，提高布防方案的科学性和时效性。如图1所示，具体包括以下步骤：
S1、确定需要布防的区域，对布防区域进行栅格化划分，划分栅格形状为正方形，每个栅格面积相同，栅格指代的区域大小根据布防区域大进行调整，保证栅格数量合理。区分每个栅格是障碍区还是通行区，障碍区栅格不进行风险计算以及不作为临布控点和巡逻目标区域，通行区栅格数量为A。
S2、分别对各栅格面临的社会安全事件风险进行评估，具体步骤为：
S21、收集风险评估需要的数据，包括布防区域内所有的社会安全事件重点人，各重点人基本信息，不同类型重点人发起社会安全事件的概率，以及布防区域内已有的警察位置。所有的重点人的获取可以依靠布防区域内所有的人脸识别摄像头或者身份核验设备，重点人基本信息可以来自重点人信息库，警察的位置获取可通过警察携带的通讯设备实时定位获取，通过专家经验建立不同类型重点人发起各类社会安全事件概率的信息库，布防区域内识别出的重点人根据建立的信息库来获得各重点人发起社会安全事件的概率。
S22、根据S21提供的数据，计算各栅格面临的风险。各栅格面临的社会安全事件风险由在栅格内发生社会安全事件地概率和造成的后果来衡量，即r＝P*C。
S23、对社会安全事件风险发生概率的计算考虑各类社会安全事件重点人以及警察的影响，某栅格发生社会安全事件的概率P的计算如下，
Figure BDA0002557234790000041
式中，pi各重点人发起社会安全事件的概率，E为所要关注的社会安全事件重点人数量，dj为所评估栅格与各警察位置间的直线距离，F为布防区域内警察的点位数。D为距离标度，建议取值范围[50，150]，单位为米。
S24、根据所评估栅格内人员密度、警察处置速度、事件敏感程度、作案工具、部位敏感程度构建后果分析贝叶斯网络，建立的贝叶斯网络如附图2所示。贝叶斯网络的后果级别共l级，根据计算获得的各后果级别概率以及专家经验法或硬评价法获得的各级别效用值来计算后果严重程度，专家经验法是以专家为索取未来信息的对象，组织各领域的专家运用专业方面的知识和经验，通过直观的归纳，对预测对象过去和现在的状况、发展变化过程进行综合分析与研究，找出预测对象变化、发展规律、从而对预测对象未来的发展区实际状况做出判断。硬评价方法是以统计数据为基础，把统计数据作为主要评价信息，建立评价数学模型，以数学手段，求得评价结果，并以数量表示出来。
Figure BDA0002557234790000042
式中，C为后果严重程度，pt为不同后果级别的概率，ut为不同级别后果的效用值，l为贝叶斯网络的后果级别数。
S3、通过比较不同临布控点布置方案对整体风险的影响程度来确定最佳临布控点布置方案，具体步骤如下：
S31、确定警方能提供的临布控点的数量X，确定每个临布控点位的范围，即确定每个临布控点应该位于哪个区域且该区域包含多少栅格。根据各临布控点在不同栅格的排列组合，生成所有的临布控点分布方案，
Figure BDA0002557234790000051
式中，B为临布控点所有的布置方案数，bu表示第u个临布控点所在的范围所包含的栅格数。
S32、重复步骤S2操作，分别评估不同临布控点的布置方案方案下各栅格面临的风险和整个布防区域面临的整体风险。整体风险为各栅格风险的总和，
Figure BDA0002557234790000052
式中，RI第I种临布控点布置方案下布防区域面临的整体风险，A为通行区栅格数量，rj为第j个栅格面临的社会安全事件风险。
S33、比较不同临布控点布置方案对整体风险的影响来找出最佳临布控点布置方案，临布控点对整体风险的影响大小通过前后整体风险变化率来衡量，产生风险变化率最大的方案为最佳临布控点布置方案，
Figure BDA0002557234790000053
式中，rateI为第I种临布控点布置方案下布防区域的整体风险变化率，RI第I种临布控点布置方案下布防区域面临的整体风险，R0为未布置临布控点时布防区域面临的整体风险。
S4、根据最佳临布控点方案在布防区域加入临布控点后，重复步骤S2操作，对各栅格所面临的风险再次进行评估，设定风险阈值Rt，风险高于阈值的栅格确定为巡逻目标区域，巡逻目标区域数量为G(Vm,m＝1,2...,G)。
S5、计算各巡逻目标区域以及出发点之间的最短路径距离，采用的算法为经典Dijkstra算法，计算得到的巡逻目标区域Vm到Vn的最短路径距离为dmn，出发点到巡逻目标区域Vm的最短路径距离为d0m。
其中，Dijkstra算法又名迪克斯特拉算法。Dijkstra算法属于贪心算法。贪心算法的精髓在于局部最优解(或当前最优解)。Dijkstra算法体现了贪心算法的核心思想，并且经过论证，在寻径问题中，局部最优解能够全局最优解。
算法思想：设G＝(V，E)是一个带权有向图，把图中顶点集合分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径，就将其加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了)、第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示)、按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从到此顶点的最短路径长度U中的顶点的距离是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。
S6、以巡逻时间最短为目标，采用蚁群算法，找出最佳巡逻方案，如图3。具体步骤为：
S61、确定各变量含义及限制条件，设有K支巡逻队伍，一个巡逻出发点(V0)，G个巡逻目标区域(Vm,m＝1,2...,G)，每支队伍每次巡逻可以巡逻多个点目标区域，每个目标区域只被巡逻一次，巡逻队伍在每个目标区域停留时间相同，每支队伍的行进速度相同，每支队伍从出发点出发，巡逻完成后回到出发点。
巡逻目标Vm到Vn的距离为dmn，决策变量分别为x0mk、xmnk、xmk。
Figure BDA0002557234790000061
x0mk为1时表示从V0到Vm由第k支队伍巡逻，x0mk为0时则不由第k支队伍巡逻。
Figure BDA0002557234790000062
xmnk为1时表示从Vm到Vn由第k支队伍巡逻，xmnk为0时则不由第k支队伍巡逻。
Figure BDA0002557234790000063
xmk为1时表示第k支队伍经过巡逻目标区域Vm，xmk为0时表示第k支队伍不经过巡逻目标区域Vm。v为队伍巡逻时的速度，t为巡逻队伍在每个巡逻目标区域停留的时间。
S62、确定最优巡逻方案的目标函数及限制条件的函数，目标是K只队伍中巡逻时间最长的那支队伍的时间最短。目标函数为
T＝min[max(T1,T2,…,Tk,…,TK)] (6)
式中，Tk为第k支巡逻队伍巡逻的时间。Tk的计算方式为
Tk＝[(∑m∑ndmn*xmnk+∑md0m*x0mk)/v]+∑mxmk*t (7)
式中，dmn为巡逻目标Vm到Vn的距离为，d0m为巡逻出发点到巡逻目标Vm的距离，xmnk、x0mk、xmk表示决策变量，v为队伍巡逻时的行进速度，t为巡逻队伍在每个巡逻目标区域停留的时间。
限制条件的公式如下，
∑n∑kxmnk＝1,m＝1,…,G (8)
∑m∑kxmnk＝1,n＝1,…,G (9)
式(8)和式(9)表示每次巡逻时每个巡逻目标区域只能由一支巡逻队巡逻一次。
∑mxm0k＝∑nx0nk＜＝1,k＝1,…,K (10)
该式表示每支巡逻队从出发点出发，完成巡逻后回到出发点。
S63、确定蚁群算法的参数配置，蚂蚁数H，最大迭代次数Nmax，信息素重要程度因子α，启发函数重要程度因子β，信息素挥发因子ρ，信息素释放总量Q。
S64、确定蚁群算法的状态转移规则，状态转移概率
Figure BDA0002557234790000071
表示蚂蚁k从巡逻目标区域Vm到Vn进行第s次选择的概率，采用轮盘赌法，状态转移概率为
Figure BDA0002557234790000072
式中，ηmn为启发函数，ηmn＝1/dmn，τmn为巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，tabuk为所有蚂蚁已经走过的巡逻目标区域列表，即禁忌列表。
S65、确定信息素更新策略，在所有蚂蚁都形成路径完成一次迭代后再更新所有路径上的信息素，这避免陷入局部最优。当完成一次迭代后，将当前产生的方案L与之前最优方案L*进行比较，若L的目标(T)劣于L*，将L路径上的信息素进行挥发，
τmn(N+1)＝(1-ρ)τmn(N) (12)
式中，τmn(N)为第N次迭代时巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，τmn(N+1)为第N+1次迭代时巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，ρ为信息素挥发因子。若L的目标(T)优于L*，将L路径上的信息素进行沉淀，
τmn(N+1)＝τmn(N)+Δτmn(N) (13)
Figure BDA0002557234790000073
式中，Q为信息素释放总量，Tmax、Tmin为当前迭代次数之前目标的最大值和最小值。
S66、寻找最优巡逻方案的算法设置完毕，开始迭代运算，迭代完成即可找出最优巡逻方案。
完成巡逻后，为定时更新布防方案，删除所有临布控点，再次回到步骤S2，重新评估风险，确定新的临布控点、巡逻目标区域和巡逻方案。
本发明的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法对布防区域内不同位置所面临的社会安全事件风险进行评估，以对整体风险的影响来选择临布控点布置方案，以各位置面临的风险来确定巡逻目标区域，运用蚁群算法找出最佳巡逻方案，减少警力部署时的主观性。由于布防区域内风险分布实时变化，本发明可按时更新临布控点布置方案和巡逻方案，降低犯罪分子掌握布防规律的可能性，增加布防方案的时效性。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1将要布防的区域内进行栅格化划分；
S2分别对各栅格面临的社会安全事件风险进行评估；
S3通过比较不同临布控点布置方案对整体风险的影响程度来确定最佳临布控点布置方案；
S4对加入临布控点后的各栅格面临的风险进行评估，筛选出巡逻目标区域；
S5计算各巡逻目标区域及出发点之间的最短路径距离；
S6利用蚁群算法获得最佳巡逻方案；
其中，步骤S6具体包括，
S61、确定各变量含义及限制条件，设有K支巡逻队伍，一个巡逻出发点V0，G个巡逻目标区域(Vm,m＝1,2...,G)，每支队伍每次巡逻可以巡逻多个点目标区域，每个目标区域只被巡逻一次，巡逻队伍在每个目标区域停留时间相同，每支队伍的行进速度相同，每支队伍从出发点出发，巡逻完成后回到出发点；
S62、确定筛选最优巡逻方案的目标函数，目标是K只队伍中巡逻时间最长的那支队伍的时间最短；目标函数为
T＝min[max(T1,T2,…,Tk,…,TK)] 公式一
式中，Tk为第k支巡逻队伍巡逻的时间，每支队伍的巡逻时间包括在目标区域间的行进时间和在各巡逻目标区域内的停留时间；
S63、确定蚁群算法的参数配置，蚂蚁数H，最大迭代次数Nmax，信息素重要程度因子α，启发函数重要程度因子β，信息素挥发因子ρ，信息素释放总量Q；
S64、确定蚁群算法的状态转移规则，状态转移概率
Figure FDA0002557234780000011
表示蚂蚁k从巡逻目标区域Vm到Vn进行第s次选择的概率，采用轮盘赌法，状态转移概率为
Figure FDA0002557234780000012
式中，ηmn为启发函数，ηmn＝1/dmn，τmn为巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，tabuk为所有蚂蚁已经走过的巡逻目标区域列表，即禁忌列表；
S65、确定信息素更新策略，在所有蚂蚁都形成路径完成一次迭代后再更新所有路径上的信息素；当完成一次迭代后，将当前产生的方案L与之前最优方案L*进行比较，若L的目标T劣于L*，将L路径上的信息素进行挥发，
τmn(N+1)＝(1-ρ)τmn(N) 公式三
式中，τmn(N)为第N次迭代时巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，τmn(N+1)为第N+1次迭代时巡逻目标区域Vm到Vn路径上的信息素浓度，若L的目标T优于L*，将L路径上的信息素进行沉淀，
τmn(N+1)＝τmn(N)+Δτmn(N) 公式四
Figure FDA0002557234780000021
式中，Q为信息素释放总量，Tmax、Tmin为当前迭代次数之前目标的最大值和最小值。
S66、寻找最优巡逻方案的算法设置完毕，开始迭代运算，迭代完成即可找出最优巡逻方案。
2.如权利要求1所述的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法中步骤S1中对布防区域进行栅格化划分，区分每个栅格是障碍区还是通行区，障碍区栅格不进行风险计算且不作为临布控点和巡逻目标区域。
3.如权利要求1所述的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法中步骤S2具体包括，
S21、各栅格面临的社会安全事件风险由在栅格内发生社会安全事件风险发生概率和后果来衡量；
S22对社会安全事件风险发生概率的计算考虑各类社会安全事件重点人以及警察的影响，某栅格发生社会安全事件的概率P的计算如下，
Figure FDA0002557234780000022
式中，pi各重点人发起社会安全事件的概率，E为所要关注的社会安全事件重点人数量，dj为所评估栅格与各警察位置间的直线距离，F为布防区域内警察的点位数，D为距离标度，取值范围[50，150]，单位为米；
S23、根据所评估栅格内人员密度、警察处置速度、事件敏感程度、作案工具、部位敏感程度构建后果分析贝叶斯网络，贝叶斯网络的后果级别共l级，根据计算获得的后果级别概率以及各级别效用值来计算后果严重程度，
Figure FDA0002557234780000031
式中，pt为不同后果级别的概率，ut为不同级别后果的效用值，l为贝叶斯网络的后果级别数。
4.如权利要求1所述的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法中步骤S3具体包括：
S31、确定警方能提供的临布控点的数量X，确定每个临布控点位的范围，即确定每个临布控点应该位于哪个区域且该区域包含多少栅格，根据各临布控点在不同栅格的排列组合，生成所有的临布控点分布方案，
Figure FDA0002557234780000032
式中，B为临布控点所有的布置方案数，bu表示第u个临布控点所在的范围所包含的栅格数；
S32、重复步骤S2操作，分别评估不同临布控点的布置方案方案下各栅格面临的风险和整个布防区域面临的整体风险，整体风险为各栅格风险的总和，
Figure FDA0002557234780000033
式中，RI第I种临布控点布置方案下布防区域面临的整体风险，A为通行区栅格数量，rj为第j个栅格面临的社会安全事件风险；
S33、比较不同临布控点布置方案对整体风险的影响来找出最佳临布控点布置方案，临布控点对整体风险的影响大小通过前后整体风险变化率来衡量，产生风险变化率最大的方案为最佳临布控点布置方案，
Figure FDA0002557234780000034
式中，rateI为第I种临布控点布置方案下布防区域的整体风险变化率，RI第I种临布控点布置方案下布防区域面临的整体风险，R0为未布置临布控点时布防区域面临的整体风险。
5.如权利要求1所述的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法中S4具体为根据最佳临布控点方案在布防区域加入临布控点后，重复步骤S2操作，对各栅格所面临的风险再次进行评估，设定风险阈值Rt，风险高于阈值的栅格确定为巡逻目标区域，巡逻目标区域数量为G(Vm,m＝1,2...,G)。
6.如权利要求1所述的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法中步骤S5具体为计算各巡逻目标区域以及出发点之间的最短路径距离，采用的算法为经典Dijkstra算法，计算得到的巡逻目标区域Vm到Vn的最短路径距离为dmn，出发点到巡逻目标区域Vm的最短路径距离为d0m。
7.如权利要求1所述的基于动态风险评估的城市大型活动警力布防方法，其特征在于，所述方法中步骤S66还包括，完成巡逻后，为定时更新布防方案，删除所有临布控点，再次回到步骤S2，重新评估风险，确定新的临布控点、巡逻目标区域和巡逻方案。
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