该策略旨在优化警车巡逻区域的整体最大覆盖范围，并进行调度管理。(2010年提出)

简介：
针对警车配置以及其巡逻区域覆盖范围的挑战，我们提出了一种创新性的方案，该方案旨在优化警车配置并实现全局最优的巡逻区域最大覆盖调度。该方案的核心在于整合了k-means聚类算法、最小顶点覆盖算法和遗传算法等先进技术。具体而言，利用k-means聚类算法生成的四个关键中心点作为警车初始位置的参考，从而完成警车的初步配置工作。随后，通过遗传算法对选出的巡逻参考路线进行优化，以获得全局最优的路径。进一步地，我们引入Dijkstra算法来计算满足特定要求的巡逻部署线路，同时还提供了任意两个交叉路口间最短路径的计算方法和警车在特定时刻所在位置的确定方法。此外，该方案还精确地计算出警车巡逻区域覆盖率以及相应的行车时间。为了验证该方案的有效性，我们进行了详尽的模拟实验，实验结果充分表明该方案具有显著的效果和优势。