地铁安检始终面临着安全性和通行速度权衡的现实难题，尤其在恐怖主义和高峰大客流的双重影响下，安检员普遍存在“难作为”现象，即地铁安检存在安检子系统间协同性差、安检资源配置效率低、安检暴恐防御能力差等根本问题。同时，针对地铁场景的安检策略研究具有较高复杂度，不仅要考虑安检对象基本特征和需求、安检资源属性等，还要充分考虑地铁结构和地铁安检子系统的特殊性。通过对现有安检问题的成因挖掘和成因相关性分析，本书以暴恐风险水平高低为研究主线，构建了解决地铁涉恐防爆安检策略选择问题的博弈理论分析框架，为暴恐风险较低、一般和较高三个情境下的地铁安检策略优化提供理论参考模型。

李德龙（1989-），男（汉族），黑龙江绥化人。内蒙古财经大学青年骨干人才，讲师，2021年内蒙古自治区本级事业单位高层次引进人才科研支持计划获得者，2022年辽宁省优秀博士学位论文获得者，中国（双法）高等教育管理分会秘书。

第一章 绪论
第一节 选题背景
第二节 城市交通枢纽安检研究综述
第三节 核心问题的提出
第四节 研究目标、方法、内容和框架
第五节 研究意义
第六节 研究创新
第二章 地铁安检的管理特征和主要科学问题分析
第一节 地铁安检特殊性
第二节 暴恐袭击和高峰大客流对安检策略选择的影响
第三节 不同暴恐风险下地铁安检策略选择的技术难点
本章小结
第三章 暴恐风险较低情景下信号反馈策略的博弈分析
第一节 问题提出与前提假设
第二节 基于信号反馈策略的地铁安检模型
第三节 考虑信号反馈机制的安检部门信号更新策略
第四节 信号反馈策略下的博弈双方成本分析
第五节 数值分析
本章小结
第四章 暴恐风险一般情景下人脸抓拍策略的序贯博弈分析
第一节 问题提出与前提假设
第二节 基于人脸抓拍策略有效性研究的序贯博弈模型
第三节 考虑高峰大客流冲击下的暴恐分子袭击可能性分析
第四节 数值分析
本章小结
第五章 暴恐风险一般情景下白名单策略的序贯博弈分析
第一节 问题提出与前提假设
第二节 基于白名单策略的地铁安检基础模型
第三节 基于白名单策略有效性研究的序贯博弈模型
第四节 白名单策略应对高峰大客流冲击的有效性
第五节 数值分析
本章小结
第六章 暴恐风险较高情景下智能安检策略的信号博弈分析
第一节 问题提出与前提假设
第二节 基于联合手段的地铁二级智能联防系统防御能力
第三节 基于联合手段下智能安检策略有效性的信号博弈模型
第四节 智能安检策略均衡路径下博弈双方情况
本章小结
第七章 结论与展望
第一节 结论
第二节 展望
附录
参考文献
后记