Bicycle sharing systems (BSS) have emerged as a powerful stimulus to non- motorized travel, especially for short-distance trips. However, the imbalances in the distribution of bicycles in BSS are widely observed. It is thus necessary to reposition bicycles to reduce the unmet demand due to such imbalances as much as possible. This paper formulates a new mixed-integer linear programming model considering the dynamic nature of the demand to solve the repositioning problem, which is later validated by an illustrative example. Due to the NP-Hard nature of this problem, we seek for two heuristics (greedy algorithm and rolling horizon approach) and one exact solution method (Benders’ decomposition) to get an acceptable solution for problems with large instances within a reasonable computation time. We create four datasets based on real world data with 12, 24, 36, and 48 stations respectively. Computational results show that our model and solution methods performed well. Finally, this paper gives some suggestions on extensions or modifications that might be added to our work in the future. / text

Le travail présenté dans cette thèse constitue une contribution originale à lamodélisation et à l'analyse de performances des systèmes de vélos en libre-service. De nombreuses villes en Europe ont suscité un intérêt considérable et un engouement à l'égard de ce nouveau mode de transport écologique (Vélib' à Paris, Vélov'v à Lyon, Bicing à Barcelone, ...) et dont les progrès technologiques ne cessent de les faire émerger dans les quatre coins dumonde. Contrairement aux systèmes de transport traditionnels, très peu d'étudesfondamentales ont été menées et pourtant, de nombreuses questions émergent, la principale étant celle d'un rééquilibrage (régulation) de la distribution de vélos dans les différentes stations afin de satisfaire au mieux les demandes des usagers. C'est dans ce cadre que s'inscrit cette thèse de doctorat portant sur la modélisation, l'analyse et l'évaluation de performances de ce mode de transport en libre service. Ce travail, basé sur les réseaux de Petri, est d'une aide précieuse pour la mise en oeuvre, l'exploitation et la régulation de ce type de systèmes.La complexité dynamique de tels systèmes, perçus comme des systèmes à événements discrets, nous a conduit au développement d'une approche à base d'une classe particulière de réseaux de Petri stochastiques ayant des arcs à poids variables pertinents aussi bien pour l'analyse que pour la simulation. Un ensemble de modèles et de méthodes d'analyse associées sont développés en vue de leur régulation, en prenant en compte différents paramètres de décision qui les caractérisent notamment le nombre de stations, la capacité de chaque station, les seuils de régulation, la capacité des véhicules de régulation, le type et/ou la fréquence de régulation choisi (périodique ou continue), …. En plus d'être paramétrables, les modèles proposés permettent d'étudier plusieurs configurations en fonction de différents modes de fonctionnement possibles (mode sans régulation, mode avec régulation, mode dynamique, mode statique, etc). La présentation de cette thèse comporte plusieurs illustrations et applicationspermettant d'aider le lecteur à la compréhension du travail développé.A notre connaissance, il s'agit d'un premier travail du genre dans la littérature sur les réseaux de Petri et plus généralement, l'un des premiers sur les systèmes de vélos en libre-service. / Public Bicycle-Sharing Systems (PBSS) have been appearing in more and more cities around the world in the last few years. Although their apparent success as an alternative form of public transportation mode, there are major challenges confronting the operators while few scientific works are available to support such complex dynamical systems to influence their economic viability and operational efficiency. One of the most crucial factors for the success of a PBS system is its ability to ensure that bicycles are available for pick up and vacant berths available for bicycle drop off at every station. In this thesis, we develop an original discrete event approach for modelling and performance evaluation of public bicycle-sharing systems by using Petri nets with time, inhibitor arcs and variable arc weights.

Les enjeux du développement durable, le réchauffement climatique, la pollution dans les grandes villes, la congestion et les nuisances sonores, l'augmentation des prix de carburants, sont parmi des nombreux facteurs qui incitent les pays développés à l'innovation dans les transports publics. Dans ce contexte, l'introduction des systèmes de vélos en libre-service, au cours de ces dernières années, est une des solutions adoptées par de nombreuses grandes villes. Malgré leur succès fulgurant dans le monde entier, il existe peu d'études fondamentales sur ce type transport urbain. Pourtant, leur exploitation et leur management par des opérateurs soulèvent de nombreuses questions notamment d'ordre opérationnel. Dans ce contexte, cette thèse s'adresse aux problèmes d'ordonnancement et de rééquilibrage des stations de vélos en libre-service. Ce sont des problèmes cruciaux pour la qualité de service et la viabilité économique de tels systèmes. Le rééquilibrage consiste à redistribuer le nombre de vélos entre les différentes stations afin de satisfaire au mieux les demandes des usagers. Cette régulation se fait souvent par le biais de véhicules spécifiques qui font des tournées autour des différentes stations. Ainsi, deux problèmes d'optimisation difficiles se posent : la recherche de la meilleure tournée du véhicule de régulation (ordonnancement de la tournée) et la détermination des nombres de véhicules à utiliser (rééquilibrage des stations). Dans cette optique, les travaux de cette thèse constituent une contribution à la modélisation et à l'optimisation de performances des systèmes de vélos en libre-service en vue de leur rééquilibrage et leur ordonnancement. Plusieurs méthodes d'optimisation et ont été développées et testées. De telles méthodes incorporent différentes approches de simulation ou d'optimisation comme les réseaux de Petri, les algorithmes génétiques, les algorithmes gloutons, les algorithmes de recherche par voisinage, la méthode arborescente de branch-and-bound, l'élaboration des bornes supérieures et inférieures, etc. Différentes facettes du problème ont été étudiées : le cas statique, le cas dynamique, l'ordonnancement et le rééquilibrage avec un seul (ou multiple) véhicule(s). Afin de montrer la pertinence de nos approches, la thèse comporte également plusieurs applications réelles et expérimentations / In our days, developed countries have to face many public transport problems, including traffic congestion, air pollution, global oil prices and global warming. In this context, Public Bike sharing systems are one of the solutions that have been recently implemented in many big cities around the world. Despite their apparent success, the exploitation and management of such transportation systems imply crucial operational challenges that confronting the operators while few scientific works are available to support such complex dynamical systems. In this context, this thesis addresses the scheduling and balancing in public bicycle-sharing systems. These problems are the most crucial questions for their operational efficiency and economic viability. Bike sharing systems are balanced by distributing bicycles from one station to another. This procedure is generally ensured by using specific redistribution vehicles. Therefore, two hard optimization problems can be considered: finding a best tour for the redistribution vehicles (scheduling) and the determination of the numbers of bicycles to be assigned and of the vehicles to be used (balancing of the stations). In this context, this thesis constitutes a contribution to modelling and optimizing the bicycle sharing systems' performances in order to ensure a coherent scheduling and balancing strategies. Several optimization methods have been proposed and tested. Such methods incorporate different approaches of simulation or optimization like the Petri nets, the genetic algorithms, the greedy search algorithms, the local search algorithms, the arborescent branch-and-bound algorithms, the elaboration of upper and lower bounds, ... Different variants of the problem have been studied: the static mode, the dynamic mode, the scheduling and the balancing by using a single or multiple vehicle(s). In order to demonstrate the coherence and the suitability of our approaches, the thesis contains several real applications and experimentations