随着城市道路交通系统的快速发展,交通警力资源缺乏与城市道路交通拥堵的矛盾日益加剧,给交通管理部门带来巨大的压力和严峻的挑战。改革传统的粗放型交通勤务工作模式,实现交通勤务科学化、规范化、精细化管理,是交通管理部门提升管理水平和工作效率的主要目标,也是科技工作者积极努力研究和探索的重点内容。本文运用复杂网络、现代综合评价方法、线性规划、人工智能算法等相关理论方法,研究了交通警力资源部署的定点岗位识别和责任区划分,以及在交通应急处置中警力动态调度的问题和解决方法,重点阐述了定点岗位识别的方法,网格化勤务管理的数学模型和求解算法,以及基于执勤状态的警力指挥调度关键技术。本论文的研究成果主要包括以下三个方面:1)提出了应用于交通警力资源部署定点岗位识别的交通网络路口节点关键性评价指标体系及综合评价方法根据定点岗位识别影响的动态和静态影响因素,应用城市道路交通网络数据构建拓扑结构和运行状态两类交通网络模型;结合不同交通网络模型中节点重要性指标的实际意义,提出了不同种类的路口节点关键性指标,构建了一套综合反映路口多方面特征的定点岗位识别路口节点关键性评估指标体系;研究TOPSIS-RBF综合评价方法,对指标体系的多指标进行综合评价,得到定点岗位识别中各路口节点关键度评估结果;应用北京市交通网络实际数据进行的实验,构建了拓扑结构网络模型和运行状态网络模型,验证了指标体系各项指标的计算方法以及综合评价方法的有效性。2)提出了网格化勤务管理中以出警时间为标准,进行警力部署的责任区划分的方法提出了应用基本二元覆盖模型集合覆盖模型SCM和最大覆盖模型MCM解决无资源限制和资源受限的两类交通警力部署问题,并构建了基于覆盖度的扩展集合覆盖模型ESCM;揭示了 MCM中限定的部署警力数量应不大于SCM求得的全覆盖最小警力资源数量的关联性,揭示了 MCM和ESCM是求解不同条件下覆盖问题的模型,可以组合形成双目标线性规划模型TOLPM,MCM和ESCM是TOLPM两个单目标最优化问题的求解模型;基于二元覆盖模型在时空特性的扩展,构建了动态覆盖模型的MCM和ESCM,分析了动态覆盖模型的时间非连续性;构建了已部署警力的二元覆盖和动态覆盖模型;针对提出的基本二元覆盖模型、动态覆盖模型以及已部署警力的覆盖模型,阐述了求解这些模型的线性规划法和遗传算法,重点探讨了遗传算法关键步骤和约束条件处理方法,实现不同MCM和ESCM模型的快速求解;通过算法实现和应用交通网络数据的计算实验,完成了覆盖模型和求解算法相关研究内容的验证。3)提出了基于交警执勤状态的警力资源指挥调度方法,研究了方法中交警执勤状态获取和警力资源调度的关键问题提出了基于执勤状态的警力指挥调度方法,通过对交警位置和执勤信息的分析,获取交警执勤状态,结合事件位置、交通状况,及时有效的搜索和调派警力资源;提出了一种基于位置信息的交警个体执勤行为分析方法,实现交警执勤状态的自动判定,提升了动态警力资源调度的有效性;结合动态交通网络特征,提出了具有误差控制能力的最短路径求解优化算法进行警力资源快速搜索和路径规划,阐述了算法的具体实现步骤和误差控制方法,并提出了应用非线性插值法计算误差控制参数的方法;提出了逆Dijkstra算法进行最近警力资源搜索;最后通过算法实现和实际数据实验,验证了具有误差控制能力的优化Dijkstra算法与逆Dijkstra算法的可行性、计算效率。本文研究成果充实了我国交通勤务管理领域的相关理论基础和技术方法,为城市道路交通勤务模式优化调整提供了理论依据,为道路交通警力资源合理部署和交通应急警力动态调度提供技术手段,为智能化交通勤务管理信息化系统建设奠定了技术基础,对建立科学、智能和高效交通勤务管理机制具有重要的理论价值和现实意义。