疫情背景下铁路旅客安全出行路径规划方法

为降低疫情期间旅客出行感染风险，助力科学精准的疫情防控，提出考虑实时区域感染风险的铁路旅客安全出行路径动态规划方法。首先，基于概率风险理论，将区域感染风险定义为区域疫情爆发概率和疫情影响程度的函数，考虑旅客交流强度、区域人口及流动性，评估区域感染风险；其次，综合考虑区域感染风险、旅行时间与旅行费用，运用Logit模型得到广义出行成本，将路网相邻服务节点间的广义成本作为网络边的权值，进而构建考虑旅行感染风险的铁路出行服务网络；最后，基于疫情背景下旅客出行需求与出行路径决策原则，建立以广义出行成本最低为目标的铁路旅客安全出行路径规划模型，并运用Dijkstra算法求解。以衡水至北京的路径选择为案例，将所提方法与仅考虑旅行时间、旅行费用的路径规划方法进行对比，并分析各路径方案实际客流分担率的变化。研究结果表明：基于铁路服务网络的旅客出行数据，利用所提方法可以评估疫情感染风险，且风险评估结果与实际感染人数存在显著相关性；旅行感染风险是影响旅客选择出行路径的重要因素，造成了广义出行成本显著增加，所提方法的路径规划结果与疫情期间旅客实际出行特征基本相符。