近日，国际通用工程学院/国际交叉科学研究院大二本科生丁屹达、Sebastian Wandelt教授、孙小倩副教授在交通领域权威期刊《Transportation Research Part C : Emerging Technologies》上发表论文TLQP: Early-stage Transportation Lock-down and Quarantine Problem，以新冠疫情为研究背景，利用全球航空交通网络及疫情传播模型，研究能够有效遏制疫情发展、具有较低社会经济成本的防疫策略。

      当今高密度、大流量的交通运输系统，尤其是占据主导地位的航空交通系统，使得一场地区性流行病愈加可能演变为全球大流行。除了保持社交距离和佩戴口罩，限制人员流动（如限制交通流量和封城）是一项必要的防疫措施。考虑到防疫措施相应的社会经济成本，关于限制交通流量和封城的决策可建模为组合最优化问题。本文提出了疫情初期削减交通流量及封城问题（TLQP: Early-stage Transportation Lock-down and Quarantine Problem），由此帮助决策者制定理论上最优的防疫策略。该决策建议框架以SEIR传染病模型及航空交通网络为载体，考量削减国际交通流量、削减国内交通流量及限制地区内部人口流动（即封城）这三类措施的防疫效果及相应的社会经济成本，由此求解出理论上最优的防疫策略（即防疫措施的组合）。鉴于此组合最优化问题的高复杂度，文章提出了一种高效且可靠的启发式算法（TLQP-H），以疫情传播有效距离（Effective Distance Path）和CELF算法（Cost-Effective Lazy Forward Algorithm）为基础。文章最后聚焦德国在2020年疫情的发展情况，分析德国在面对第一波及第二波全球疫情时理论上最优的防疫策略，为决策者提供有指导意义的防疫建议。

    国际通用工程学院/国际交叉科学研究院孙小倩副教授是论文的唯一通讯作者，她先后入选北航“卓越百人”和“青年拔尖”人才计划，德国亚琛工业大学冯卡门 Fellow，德累斯顿工业大学 Fellow，研究方向主要包括航空交通网络、多模式综合交通系统、大规模系统智能优化算法等。论文的第一作者是我校国际通用工程学院/国际交叉科学研究院大二本科生丁屹达，论文的合作者为北航电子信息工程学院Sebastian Wandelt教授。该项研究得到了国家自然科学基金的支持。