ระบบบริหารจัดการเส้นทางสายตรวจสำหรับงานป้องกันและปราบปราม ในเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาข้อมูลปัจจุบันและวิเคราะห์การจัดการเส้นทางสายตรวจ เน้นพัฒนาและปรับปรุงระบบบริหารจัดการเส้นทางสายตรวจ(PRMS) เพื่อเสริมความสามารถในการป้องกันและปราบปรามอาชญากรรมในพื้นที่เขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก(EEC) ของประเทศไทย สำนักงานตำรวจแห่งชาติให้ความสำคัญกับการบริหารเส้นทางสายตรวจอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อลดปัญหาอาชญากรรมและพัฒนาการตอบสนองเหตุการณ์ โดยวิเคราะห์ข้อมูลและศึกษาการจัดการเส้นทางสายตรวจใน 3 จังหวัด ได้แก่ ชลบุรี (สถานีตำรวจเมืองพัทยา) ระยอง (สถานีตำรวจเพ) และฉะเชิงเทรา (สถานีตำรวจเมืองฉะเชิงเทรา) เพื่อเป็นแนวทางพัฒนาวางแผนเส้นทางสายตรวจและระบบบริหารจัดการอย่างเป็นระบบ งานวิจัยนี้นำแนวคิดปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย(TSP) และระบบบริหารจัดการการขนส่ง(TMS) มาประยุกต์ใช้ในการพัฒนาระบบบริหารจัดการเส้นทางสายตรวจ มุ่งเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและระยะเวลา รวมถึงการปรากฏตัวของเจ้าหน้าที่ตำรวจในพื้นที่ที่มีอาชญากรรมสูง ผลวิจัยชี้ว่าการวางแผนเส้นทางสายตรวจอย่างมีประสิทธิภาพส่งผลต่อการบริหารเวลา การจัดสรรทรัพยากร และการยับยั้งอาชญากรรมได้อย่างเป็นรูปธรรม การบูรณาการเทคโนโลยีทันสมัยช่วยให้การวางแผนและปรับเปลี่ยนเส้นทางดำเนินการได้รวดเร็วและยืดหยุ่น เจ้าหน้าที่เข้าถึงพื้นที่เป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมตอบสนองสถานการณ์เปลี่ยนแปลงได้ทันที อีกทั้งการปรับกลยุทธ์สายตรวจให้เหมาะกับลักษณะพื้นที่และใช้ข้อมูลอาชญากรรมในการวางแผนช่วยเพิ่มประสิทธิภาพควบคุมอาชญากรรมและจัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสม เส้นทางที่ปรับปรุงแล้วส่งเสริมการป้องกันอาชญากรรม และสร้างความเชื่อมั่นระหว่างประชาชนกับตำรวจนำไปสู่ความปลอดภัยอย่างยั่งยืน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ใน วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ โรงเรียนนายร้อยตำรวจ ถิอว่าเป็นข้อคิดเห็นและความรั้บผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ใน วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ ถือว่าเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ ก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
Atsawasuthirakul, D. (2015). Automatic itinerary planning: A methodology for automatic itinerary planning. Journal of Information Technology, 11(1), 12–21.
Feng, H. M. & Liao, K. L. (2014). Hybrid evolutionary fuzzy learning scheme in the applications of traveling salesman problem. Information Sciences, 270, 204–225.
Godinhoa, M. T., Gouveia, L. & Pesneau, P. (2014). Natural and extended formulations for the Time-Dependent Traveling Salesman Problem. Discrete Applied Mathematics, 164, 138–153.
Greenberg, S.W., W.M. Rohe, and J.R. Williams. Informal Citizen Action and Crime Prevention at the Neighborhood Level: Synthesis and Assessment of the Research. (Washington D.C., U.S. National Institute of Justice, 1985).
Groba, C., Sartal, A. & Vázquez, X. H. (2015). Solving the dynamic traveling salesman problem using agenetic algorithm with trajectory prediction: An application to fish aggregating devices. Computers & OperationsResearch, 56, 22–32.
Hougardy, S. & Wilde, M. (2015). On the nearest neighbor rule for the metric traveling salesman problem. Discrete Applied Mathematics, 195, 101–103.
International Organization for Migration (IOM). (2024). Migration Governance Indicators 2023 – Thailand. IOM, Geneva.
Jawaid, S. T. & Smith, S. L. (2015). Informative path planning as a maximum traveling salesman problem with submodular rewards. Discrete Applied Mathematics, 186, 112–127.
Kelling, George L., “Police and Communities: The Quiet Revolution,” Perspectives on Policing (February 1988)
Khiewsopa, P., & Chimkhruawan, K. (2014). Travel route planning problem using genetic algorithm: A case study of a parcel delivery company in Khon Kaen Province. Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Khon Kaen University. (in Thai)
Kopytov, E., Gromov, D., & Abramov, S. (2023). Improving Transportation Management Systems (TMSs) Based on Digital Twins. Applied Sciences, 14(4), 1330.
Muangpan, T., Wonginta, T., & Muangpan, T. (2016). The conceptual framework of motorcycle patrol routes: The case study of Samed Police Station. Journal of Transportation and Logistics, 9(1). (in Thai)
Murray, C. C. & Chu, A. G. (2015). The flying sidekick traveling salesman problem: Optimization of drone-assisted parcel delivery. Transportation Research Part C, 54, 86–109.
Phakdinarinat, S., & Team. (n.d.). Guidelines for modern policing: Modern policing [community policing in CSD]. Green Apple Co., Ltd. (in Thai)
Rosenbaum, Dennis P., Eusevio Hernandez, and Sylvester Daughtry, Jr. “Crime Prevention, Fear Reduction, and the Community.” Local Government Police Management, ed. William A. Geller. (Washington, D.C., International City Management Association, 1991): p.96.)
Royal Thai Police. (2024). Administrative guidelines of the Police Commissioner-General for fiscal year 2024. (in Thai)
Royal Thai Police. (2023). Royal Thai Police 20-year strategy (2018–2037). (in Thai)
Royal Thai Police. (2023). Royal Thai Police five-year operational plan (2023–2027). (in Thai)
Wang. Y. (2014). The hybrid genetic algorithm with two local optimization strategies for traveling salesman problem. Computers & Industrial Engineering, 70, 124–133.
