点群的内节点个数不相等，如时，由〔4〕可知，该分区域会想节点群方向调整。
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,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。
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。
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。因此，在整个区域配置13辆警车，每个警车在初始停靠点静止不动，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。
评价巡逻效果显着的指标
110警车在街道上巡逻是目的是为了对违法犯罪分子起
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