1、志愿者調配算法模型及其 GIS 實現大型會議的舉行必須有合理的人員調配方案， 志愿者往往在 其中扮演著極為重要的服務角色， 其分配的地點比較分散， 而且 方法也相對復雜。 因此， 建立一個相對理想的志愿者分配模型對 各種大型會議的人員調配無疑是一種減負1。GIS技術，作為一種空間分析和決策技術， 近年來開始在各個規劃領域里廣泛使 用。我國在針對志愿者調配的 GIS 技術研究還比較少， 如果能夠 將志愿者的理論模型借助組件 GIS技術實現，對我國的GIS研究 會有一定的推動作用 2 。1 分段最優法的算法模型1.1 分段最優法的原理分段最優法的基本思想與貪心算法思想類似， 即將問題進行 分段，取

2、出各個分段的局部最優解， 然后將所有的最優解進行結 合，取得最后的最佳答案 3 。其分段的原則是：先孤立后聯合， 先把各個服務點看成是孤立的點，彼此之間是相互獨立的個體， 其發生的事件均為獨立事件； 然后針對將各個孤立點進行聯合分 析，得到最終的最優解。1.2 偏差值的計算在分段最優法的建模過程中， 偏差值的計算是一個重要的過 程。由于進行重要性評分的時候，屬于盲批，且是在彼此之間相 互獨立的情況下進行的，因此，部分分值肯定是有偏差的，將這 些偏差分為系統誤差和主觀誤差。 對偏差值進行計算， 目的就在 于將這兩種誤差分離開來，以篩選出主觀誤差，對其進行調動， 消除這種錯誤。偏差值的計算過程：

3、1) 對所有地點進行分類， 將有共同特征的地點聚集在一個集合當中， 得到新的集合。 2)對 各子集中的元素進行對比分析，計算偏差值，方法如下：設打分 分數為，貝h其中a i表示i行的偏差值，表示的為矩陣中德任 意一列和。2 分段最優法的應用以及驗證該文以大冬會為例， 利用以上的分段最優法來解決各點的志 愿者需求問題，同時進行模型的驗證 4 。首先以世界大學生運 動會為研究集合， 對其舉行時城市中的各抽樣點進行研究， 得到 不同抽樣點各項志愿者的需求量排序數據。 先將太陽島單獨進行 研究，根據線形分析法， 將需求負載量按著評分的標準進行權值 的確定。通過分析計算，可以得到解說服務、引導服務、溝通

4、服 務、統籌服務和形象服務的對應的需求權重分別為4/15 、5/15 、3/15 、1/15 和 2/15 ，該需求系數為理想的最優解。利用這種方 法對其他各點進行研究， 得到其對應的各項需求權重， 作為需求 系數。從而得到最后的需求矩陣： 志愿者的分配即按照上述得到 的需求矩陣進行供求平衡的運算得到最后的分配方法。 其中招募 的比例為行和之比，某地點的各種服務的內部安排為列元素之 比。以下是通過征召志愿者人數，按照文章的研究方式，進行了 歸類，重分類后得到的統計如下：解說服務，4000；引導服務，4500；溝通服務， 2500；統籌服務， 1200；形象服務， 1500。各 項服務的比例為

5、8 : 9 : 5 : 2.4 : 3=12 : 13.5 : 7.5 : 3.6 : 4.5。 這與上述的模型安排的比例相近， 其波動范圍不大， 是可接受的。 但是，由于人員的各項安排與實際情況的聯系緊密，因此，從理 論上的計算， 僅能提供給相關部門一個相對準確的參考， 具體問 題仍然需要視情況而定。3 分段最優法的 GIS 實現基于上述的調配模型，利用 GIS中的MapX二次開發平臺， 將模型以算法的形式集成在功能模塊中， 并以可視化的方式提供 給用戶。借助 Access 對空間數據庫中有關的志愿者信息進行存 儲，包括各個服務點的地理位置、 服務點的志愿者人數和各服務 點的人員遷移狀況等。通過實時察看，即可調整志愿者信息，從 而適量的分配志愿者，運行結果如圖 1 和圖 2所示。4 結語1）提出了分段最優法，作為志愿者分配模型，以歷史資料 為基礎， 對各服務點進行功能劃分， 針對不同的地點以及不同的 功能進行志愿者的分配，從而使其更具有針對性。2）在模型建立的過程中，偏差值越大，說明主觀誤差越大，進而需要相應的 調整，利用這樣的方法使得