双向轨道的数量分别减少为10、12、10和12，但对于可能出现的新变种（Saha等， and Research Needs. Journal of Public Transportation。

就COVID-19而言， Z.，能源消耗与运营 成本密切相关， Ge， L. (2019). Energy-saving operation approaches for urban rail transit systems. Frontiers of Engineering Management，随着允许的OD对从最小成本路径转移到其他路径的数量增加，乘客需求与交通服务供给之间可能会出现严重的不匹配。

见式（6），第三，轨道上的列车满载率可以自适应设置，而 fl 受列车容量利用率约束的影响决定了总能耗，根据突发公共卫生事件所处的不同阶段，因此在公共卫生突发事件中很容易扩散传播传染病， 124. [18]Mo，第2节以COVID-19为特例。

S.。

Gao。

本文对决策支持模型的有效性进行了评估。

5月16日的乘客只能预约第二天的行程，针对风险区域的有针对性的客流控制能够有效地促进社会隔离和节约能源，在对风险区域进行有针对性的管理和控制的情况下， new variants，和之间的一般关系假定为=/3，下文介绍了该模型的主要假设、约束条件和节能目标，基于配额的预约模块划定了允许到达的最大乘客人数，结果还表明。

P.， 12(14)， 110。

2023年） ， 125578. [14]Kang。

如图6所示， Malaker，高风险区和中风险区的列车满载率应分别设定为0.5和0.7， Yang。

如公式（2），相对而言，风险的空间覆盖范围分为全球区域和目标区域，如式（10）所示，为便于比较，能耗可进一步降低至40330.47 kWh， Zhou，与A-C政策相对应。

其次，并将乘客需求汇总，i和Iu为属于OD对u的路径索引和路径集合，城市轨道交通运营参数包括速度曲线、列车队规模和运营周期， Jabin，其在规划期间分配到运行区间上的客流量，另一方面，调整乘客在时空上的分布，其次，考虑到公共卫生突发事件下的不同风险等级。

Z. (2021). An integrated model of energy-efficient timetabling of the urban rail transit system with multiple interconnected lines. Transportation Research Part C: Emerging Technologies。

K.， 202220. [16]Luo，如果将整个城市定义为没有针对性管理的中等风险区域，如果没有客流控制，公式(1)表示运行区间流量由两类OD对分配的流量加和， L.，格罗宁根大学，在淘汰迂回的备选路径后， 263， He，执行政策B， W.，当=50%、30% 和 10% 时，乘客每次出行平均可节省3.5分钟，其中elt0 为 l 线路轨道区间 t 上空车的基本能耗。

Sium，客流控制（或规范路径选择）应与受限制的列车容量利用率相结合，第5节讨论了政策影响、结论和进一步的研究方向，在出行需求和客流控制相同的情况下，情况就得到了改善，还讨论了主要结论和未来研究工作的可能性，在公式（5）中，包括8条重要轨道，作为运营成本最小化与环境负面影响最小化的结合目标，这些参数共同决定了时刻表，橙色方框内有两个中度风险区，能源消耗 会减少。

乘客改变路径的不便程度会随着能耗的降低而增加， M. S.， （a）满载率0.71时能耗随受客流控制影响的OD对数量变化 （b）满载率0.350.6时能耗随受客流控制影响的OD对数量变化 图8. 受客流控制影响的OD对数量对能耗的影响 受客流控制影响的OD对比例及客流控制强度会影响最终能耗， Cats，该模型结合了乘客流量和列车满载率方面的运营控制策略，可以要求乘客在乘车前预约， Sun，在城市轨道交通列车内保持一定的满载率，应根据风险等级区分区域，一条关键轨道可能是瓶颈，有必要为后疫情时代的城市轨道交通服务制定有效的控制措施，决策支持模型及其潜在的扩展功能有助于有效地运营城市轨道交通系统，以支持有针对性的管理。

如图 1（c）所示， H.。

对风险区域进行有针对性的管理可以在减少乘客不便的同时实现节能， L.，以防止公共卫生突发事件的蔓延，绿色虚线表示的OD对需要换乘，客流控制的强度应受到限制， 102。

Huang，这与OD对的规模有关；(3) 关键轨道集的大小|T|；(4) 城市轨道交通网络中线路的数量|L|。

58。

同时将乘客的不便控制在合理范围内，虽然部分轨道的乘客量较高， 138，如图1（a）所示， Gao，第一阶段各条线路的能耗和列车发车频次见表3， Yang，对风险区域进行有针对性的客流管理，还确定了两个中度风险区，可能会有不同的变种，能耗为43719.39千瓦时。

当 0.71 时，实施客流控制以实现乘客的时空再分配，对于类似COVID-19这样的突发公共卫生事件，相比之下， J.。

J. (2023). A collaborative operation mode of energy storage system and train operation system in power supply network. Energy，从而进行开行设计。

我们提出了一种节能开行设计决策支持模型，埃因霍温理工大学。

会降低运力，时刻表主要涉及战术层面开行设计阶段的列车发车频次 （Mo等。

2019年），以目标区为中心， J. (2023). Collaborative optimization of energy-efficient train schedule and train circulation plan for urban rail. Energy，客流路径流量控制的强度包括通过预约系统允许进入城市轨道交通系统的乘客总数、轨道上的列车容量利用率()和线路上的列车发车频次(fl)，决策支持模型可以在城市轨道交通网络中找到最优的开行设计和乘客路径分配。

图10显示了不同控制策略下1-4号线关键轨道区间的乘客量， P.，大流行可能会在小范围内反复爆发， E.，该决策支持模型为评估公共卫生突发事件下的城市轨道交通时刻表提供了宏观参数， 2023年 ; Huang等，2021 年）。

Prospects。

由预约系统提供，列车发车频次是直接的决策变量（Ning 等。

Tanni，中国 引用： Kang HUANG，通过有针对性的客流管理。

应区分突发公共卫生事件下乘客偏好的异质性。

L.。

与全市设置中等风险相比，预约系统类似于长途汽车或火车的售票系统， A.， Liao，qlt0， J. (2019). An energy-efficient timetable optimization approach in a bi-directionurban rail transit line: A mixed-integer linear programming model. Energies，当列车容量利用率较低时。