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亚特兰大警区设计的数据驱动优化

作者

上市的：
  • 朱世祥

    （乔治亚州亚特兰大乔治亚理工学院H.Milton Stewart工业与系统工程学院，邮编：30332）

  • 何旺

    （乔治亚州亚特兰大乔治亚理工学院H.Milton Stewart工业与系统工程学院，邮编：30332）

  • 姚燮

    （乔治亚州亚特兰大乔治亚理工学院H.Milton Stewart工业与系统工程学院，邮编：30332）

摘要

我们提出了一个数据驱动的优化框架，用于在城市环境中重新设计警察巡逻区。目标是重新平衡地理区域的警察工作量，并减少对紧急呼叫的响应时间。我们通过整合多个数据源，包括警察事件报告、人口调查和交通数据，开发了一个警察应急响应的随机模型。利用该随机模型，我们使用混合整数线性规划优化区域再设计计划。我们提议的设计于2019年3月由亚特兰大警察局实施。通过分析分区重新设计前后的数据，我们表明，新设计将高优先级911呼叫的响应时间缩短了5.8%，亚特兰大各分区之间的警察工作量不平衡减少了43%。

建议引用

  • 朱世祥、王贺、谢尧，2022年。"亚特兰大警区设计的数据驱动优化,"接口《信息》，第52卷（5），第412-432页，9月。
    • 手柄：RePEc:inm:orinte:v:52:y:2022:i:5:p:412-432
    内政部：10.1287/inte.2022.1122
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    大多数相关项目

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