伴随着我国城市化进程的加速,我国城市数量、城市人口、城市汽车保有量等都在快速增加,这在方便人们生产生活的同时也产生了如交通拥堵、事故频发等诸多问题。交通警力也显得愈加不足,致使城市道路交通事故发生时警力不能在第一时间到达现场进行疏导救援,而这往往会给城市交通带来二次伤害,造成交通拥堵、事故升级等的情形。这更加反应出交通警力应急响应对城市交通发展的重要性。针对以上问题,本文通过对城市事故多发区域警力应急调度点的配置方案进行研究,以提升调度点配置的科学性、有效性以及合理性,提高交通警力在面向城市道路事故发生时的响应速度,降低因事故发生而造成的交通拥堵以及事故升级等引发的对城道路交通产生的二次伤害。本文通过对北京市交通事故数据的分析处理,对研究区域内事故数据的时空特性进行了详细的分析,并通过建立K-Means聚类模型,将处理后的事故数据依据其所处不同时段划分出多个事故多发区域,并依据事故多发区域所处位置构建基于最短时间权重的路网结构拓扑图;结合该路网结构拓扑图采用图论原理建立基于事故多发区域的警力应急调度点配置模型;针对模型的求解,本文通过引入反向学习以及变邻域搜索算法的理论对人工蜂群算法进行改进,并采用四个经典测试函数对算法的性能进行对比分析证明改进后人工蜂群算法的性能更优,通过改进人工蜂群算法对模型进行求解得出警力应急调度点的最优配置。实验结果表明,在有限警力调度点配置的情况下该方案是可行的,警力资源能够在规定的时间内到达所管辖区域内可能发生交通事故的任意事故多发区域,减少警力面对事故发生时的应急响应时间,进一步实现城市警力调度点配置的科学性和高效性,为城市警力应急调度点的配置提供参考。