道路交通事件的频繁发生使警力资源调度指挥管理逐渐引起了相关交通管理部门和社会的关注,同时也暴露出当交通事件发生时警力资源调度指挥在应急体系建设和实施方面存在着许多薄弱环节。北京市庞大的人口数量与机动车数量对北京市交通警力带来巨大压力,特别是在冰雪灾害和各类突发交通事件中,跨区域、跨路网、跨部门应急指挥等方面仍然存在诸多不足。掌握各种实时信息,及时处理交通业务及交通事件,以求在最短时间内保证交通畅通,把交通事件带来的损失降到最低,这是对管理交通的公安交警部门的必然要求。本文以北京市122交通事故报警台海量数据为基础,以有关事故、拥堵、反映类交通事件数据特征的深入分析为切入点,从事故、拥堵、反映类三种情形给出交通事件投量投向的建议。在深入学习了大量应用交通警力资源处置交通事件知识的前提下,从静态和动态两个方面对警力资源配置方法进行研究。一方面对遗传算法理论进行深入学习,在理解遗传算法的基本原理、基本操作及特征的基础上,提出一种面向交通事件处置的警力资源静态部署方法——基于遗传算法的警力资源静态部署方法,用以提高部署效率,并实现最小部署警力和最大部署性能的优化部署。另一方面对GIS进行深入学习与对遗传算法进行深入思考,以及利用决策树的方法对警员状态进行辨识分析,提出一种面向交通事件处置的动态警力资源调度方法——基于GIS的动态警力资源调度方法,特别对事故频发区域而警力资源不够调度时,采用遗传算法提供最优的调度方案,以减少人力成本的基础上,保证调度的准确性与及时性。