Reproduction de : Thèse de doctorat : Sciences économiques : Lyon 2 : 2002. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

La congestion routière est un problème qui fait supporter de nombreux coûts à la société, qu’il s’agisse de perte de temps, d’une consommation accrue de carburant ou d’une pollution atmosphérique supplémentaire. Dans la région métropolitaine de Québec, le problème est particulièrement présent aux alentours des ponts de Québec et Pierre-Laporte. Ce mémoire propose de calculer trois types de coût de la congestion routière autour des ponts en utilisant des données GPS, soit le coût total, le coût externe et la perte sociale de la congestion. Nos résultats semblent indiquer que la congestion fait supporter un coût total à la société de plus de 40 millions $ par année dans la zone autour des ponts, en estimant ce coût selon deux approches différentes. Le coût externe de la congestion dans la zone est estimé à 21,7 millions $ et la perte sociale entraînée par cette congestion à 5,5 millions $ annuellement. Les coûts de la congestion estimés sont nettement supérieurs à ceux de l’étude parue en juin 2017 de Raymond Chabot Grant Thornton qui estimait le coût total pour les tronçons routiers principaux dans une zone similaire autour des ponts à 15,8 millions $. / Road congestion is a problem that burdens society with many costs, whether it is loss of time, an increased consumption of fuel or supplementary atmospheric pollution. In the metropolitan region of Quebec, the problem is particularly present in the vicinity of Quebec and Pierre-Laporte bridges. This master’s thesis proposes to calculate three types of cost of road congestion around the bridges using GPS data : the total cost, the external cost and the social loss of congestion. Our results seem to indicate that the congestion imposes a total cost to the society over $40 million per year in the area around the bridges, estimating this cost with two different approaches. The external cost of congestion in the area is estimated to $21.7 million and the social loss incurred by this congestion to $5.5 million annually. The estimates of the cost of congestion are considerably higher than those of the study published in June 2017 by Raymond Chabot Grant Thornton that estimated the total cost for the main roads within a similar zone around the bridges of $15.8 million per year.

Le problème de tournées de véhicules (Vehicle routing problem - VRP), introduit il y a plus de 60 ans, demeure au cœur des systèmes de transport. Après des décennies de développement, le VRP, par son ensemble très riche de variantes, représente l'un des problèmes les plus étudiés dans la littérature. Pourtant, en raison du manque de données, deux hypothèses importantes font que le VRP ne s'adapte pas efficacement au trafic et à la congestion, deux éléments importants pour modéliser de façon réelle des problèmes pratiques. Une première hypothèse considère que la vitesse de déplacement est constante dans le temps. La seconde, considère que chaque paire de nœuds (clients) n'est reliée que par un arc, ignorant le réseau routier implicite (sous-jacent). La congestion de la circulation est l'un des plus grands défis des systèmes de transport. Ces systèmes étant directement affectés par la congestion, l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement doit s'adapter à ce facteur, ce qui n'est pas simple. La croissance continue du fret au cours des dernières années aggrave encore la situation et une attention renouvelée à la mobilité, à l'environnement et à la logistique urbaine a mis en lumière ces questions. Récemment, les avancées technologiques en communication et en acquisition de données en temps réel ont permis de collecter plusieurs informations sur les véhicules telles que leur localisation, leur accélération, leur vitesse, leur décélération, etc. Ainsi, nous pouvons remettre en question la façon dont nous définissons, modélisons et résolvons les problèmes de transport. Ceci nous permet de surmonter les deux hypothèses mentionnées en intégrant non seulement les informations relatives à la congestion, mais aussi en considérant l'ensemble du réseau routier. Dans cette thèse nous considérons l'ensemble du réseau routier sous-jacent, ce qui signifie que nous avons les nœuds clients mais également tous les nœuds intermédiaires qui constituent ce réseau. Ensuite, nous modélisons le temps de trajet de chaque route individuellement au cours de la journée. En divisant une journée en petits intervalles, jusqu'à une précision de l'ordre de la seconde, nous prenons en considération des informations précises sur le trafic. Il en résulte un nouveau problème appelé le problème de tournées de véhicules à plus court chemin avec dépendance du temps (Time-dependant shortest path vehicle routing problem - TD-SPVRP), dans lequel nous combinons le problème du plus court chemin avec dépendance du temps et le VRP avec dépendance du temps, créant ainsi un problème plus général et très complexe. Le TD-SPVRP est plus proche des conditions réelles et il constitue le sujet du chapitre 2 où nous le formulons comme un modèle de programmation linéaire en nombres entiers mixtes et concevons une heuristique rapide et efficace pour le résoudre. Nous testons le modèle ainsi que l'heuristique sur des instances générées à partir de données réelles de circulation sur le réseau routier de la ville de Québec, Canada. Les résultats montrent que l'heuristique fournit des solutions de haute qualité avec un écart moyen de 5,66% par rapport aux bornes inférieures déterminées par le modèle. Cependant, le modèle mathématique ne parvient pas à trouver aucune solution pour les instances de données réelles. Pour pouvoir résoudre ce problème complexe, une grande attention a été portée à la performance de l'implantation des algorithmes proposés afin d'améliorer leur rapidité en termes de temps d'exécution. Le problème reste très compliqué, surtout lorsque nous considérons une grande partie du réseau routier sous-jacent avec des données de trafic très précises. Pour cela, nous avons utilisé différentes techniques pour optimiser l'effort de calcul afin de résoudre le problème en évaluant l'impact engendré sur la précision tout en évitant la perte de précieuses informations. Nous avons développé deux types d'agrégation de données couvrant deux niveaux d'information différents. Premièrement, nous avons manipulé la structure du réseau en réduisant sa taille, et deuxièmement en contrôlant le niveau d'agrégation temporel pour générer les données de trafic et pour déterminer la vitesse d'un véhicule à tout moment. Pour la structure du réseau, nous avons utilisé différentes techniques de réduction de graphe pour en réduire la taille. Nous avons étudié la valeur et le compromis de l'information spatiale. Les solutions générées en utilisant le graphe réduit sont analysées dans le Chapitre 3 pour évaluer la qualité et la perte d'information dû à la réduction. Cette analyse démontre également que la transformation classique du TD-SPVRP en un problème de tournées dépendant du temps (Time-dependant VRP - TD-VRP) équivalent résulte en un graphe plus grand qui nécessite un temps de traitement important ce qui a un impact sur la qualité de la solution. Notre développement montre que la résolution du TD-SPVRP nécessite en moyenne 1445 secondes tandis que la résolution du TD-VRP associé nécessite 41 181 secondes. Garder un haut niveau de précision et réussir à réduire la taille du graphe est possible. En particulier, deux procédures de réduction ont été développées, la réduction des nœuds et la réduction des arcs parallèles. Les deux techniques réduisent la taille du graphe. La réduction des nœuds conduit à une amélioration de 1,11%, la réduction des arcs parallèles donne un écart de 2,57% signifiant la présence d'une distorsion dans le graphe réduit. En ce qui concerne les informations sur le trafic, nous avons analysé les compromis entre une grande quantité de données très précises et un plus petit volume de données agrégées avec une perte potentielle d'information. Ceci est fait en analysant la précision des données agrégées sous différents modèles de détermination des temps de parcours. Ces approches sont présentées dans le Chapitre 4. Au niveau de la prévision des temps de parcours, il est important que chaque segment routier ait des observations de vitesse pour chaque intervalle de temps considéré, ce que nous appelons le niveau de couverture du réseau. Notre analyse indique qu'une couverture complète du réseau routier à tout moment de la journée est nécessaire pour atteindre un niveau de précision élevé. Le recours à une agrégation élevée (de grands intervalles de temps) permet de réduire la taille du problème et d'obtenir une meilleure couverture des données, mais au prix d'une perte d'information. Les modèles analysés, LTM (link travel mode) et FSM (flow speed model), partagent les mêmes performances lorsqu'on utilise un grand intervalle de temps (120, 300 et 600 secondes), donc un niveau d'agrégation plus élevé, avec un écart moyen absolu de 5,5% par rapport aux temps de parcours observés. Cependant, avec une courte période (1, 10, 30 et 60 secondes), FSM fonctionne mieux que LTM. Pour un intervalle d'une seconde, FSM donne un écart absolu moyen de 6,70%, tandis que LTM fournit un écart de 11,17%. Ce chapitre détermine ainsi sous quelles conditions les modèles d'estimation de temps de parcours fonctionnent bien et procurent des estimations fidèles des temps de parcours réalisés. Cette thèse est structurée de la manière suivante. À la suite d'une introduction générale dans laquelle nous présentons le cadre conceptuel de la thèse et son organisation, le Chapitre 1 présente une revue de la littérature pour les deux problèmes fondamentaux étudiés, le problème de plus court chemin (Shortest path problem - SPP) et le VRP et leurs variantes développées au cours des années. Le Chapitre 2 introduit une nouvelle variante du VRP, le TD-SPVRP. Le Chapitre 3 présente les différentes techniques développées pour réduire la taille du réseau en manipulant les informations spatiales du réseau routier. L'impact de ces réductions est évalué et analysé sur des instances réelles en utilisant plusieurs heuristiques. Le Chapitre 4 traite l'impact de l'agrégation des données temporelle et des modèles d'évaluation des temps de parcours. Le dernier chapitre constitue une conclusion et ouvre des perspectives de recherche relatives à nos travaux. / The vehicle routing problem (VRP), introduced more than 60 years ago, is at the core of transportation systems. With decades of development, the VRP is one of the most studied problems in the literature, with a very rich set of variants. Yet, primarily due to the lack of data, two critical assumptions make the VRP fail to adapt effectively to traffic and congestion. The first assumption considers that the travel speed is constant over time ; the second, that each pair of customers is connected by an arc, ignoring the underlying street network. Traffic congestion is one of the biggest challenges in transportation systems. As traffic directly affects transportation activities, the whole supply chain needs to adjust to this factor. The continuous growth of freight in recent years worsens the situation, and a renewed focus on mobility, environment, and city logistics has shed light on these issues. Recently, advances in communications and real-time data acquisition technologies have made it possible to collect vehicle data such as their location, acceleration, driving speed, deceleration, etc. With the availability of this data, one can question the way we define, model, and solve transportation problems. This allows us to overcome the two issues indicated before and integrate congestion information and the whole underlying street network. We start by considering the whole underlying street network, which means we have customer nodes and intermediate nodes that constitute the street network. Then, we model the travel time of each street during the day. By dividing the day into small intervals, up to a precision of a second, we consider precise traffic information. This results in a new problem called the time-dependent shortest path vehicle routing problem (TD-SPVRP), in which we combine the time-dependent shortest path problem (TD-SPP) and the time-dependent VRP (TD-VRP), creating a more general and very challenging problem. The TD-SPVRP is closer to what can be found in real-world conditions, and it constitutes the topic of Chapter 2, where we formulate it as a mixed-integer linear programming model and design a fast and efficient heuristic algorithm to solve this problem. We test it on instances generated from actual traffic data from the road network in Québec City, Canada. Results show that the heuristic provides high-quality solutions with an average gap of only 5.66%, while the mathematical model fails to find a solution for any real instance. To solve the challenging problem, we emphasize the importance of a high-performance implementation to improve the speed and the execution time of the algorithms. Still, the problem is huge especially when we work on a large area of the underlying street network alongside very precise traffic data. To this end, we use different techniques to optimize the computational effort to solve the problem while assessing the impact on the precision to avoid the loss of valuable information. Two types of data aggregation are developed, covering two different levels of information. First, we manipulated the structure of the network by reducing its size, and second by controlling the time aggregation level to generate the traffic data, thus the data used to determine the speed of a vehicle at any time. For the network structure, we used different reduction techniques of the road graph to reduce its size. We studied the value and the trade-off of spatial information. Solutions generated using the reduced graph are analyzed in Chapter 3 to evaluate the quality and the loss of information from the reduction. We show that the transformation of the TD-SPVRP into an equivalent TD-VRP results in a large graph that requires significant preprocessing time, which impacts the solution quality. Our development shows that solving the TD-SPVRP is about 40 times faster than solving the related TD-VRP. Keeping a high level of precision and successfully reducing the size of the graph is possible. In particular, we develop two reduction procedures, node reduction and parallel arc reduction. Both techniques reduce the size of the graph, with different results. While the node reduction leads to improved reduction in the gap of 1.11%, the parallel arc reduction gives a gap of 2.57% indicating a distortion in the reduced graph. We analyzed the compromises regarding the traffic information, between a massive amount of very precise data or a smaller volume of aggregated data with some potential information loss. This is done while analyzing the precision of the aggregated data under different travel time models, and these developments appear in Chapter 4. Our analysis indicates that a full coverage of the street network at any time of the day is required to achieve a high level of coverage. Using high aggregation will result in a smaller problem with better data coverage but at the cost of a loss of information. We analyzed two travel time estimation models, the link travel model (LTM) and the flow speed model (FSM). They both shared the same performance when working with large intervals of time (120, 300, and 600 seconds), thus a higher level of aggregation, with an absolute average gap of 5.5% to the observed route travel time. With short periods (1, 10, 30, and 60 seconds), FSM performs better than LTM. For 1 second interval, FSM gives an average absolute gap of 6.70%, while LTM provides a gap of 11.17%. This thesis is structured as follows. After a general introduction in which we present the conceptual framework of the thesis and its organization, Chapter 1 presents the literature review for the two main problems of our development, the shortest path problem (SPP) and the VRP, and their time-dependent variants developed over the years. Chapter 2 introduces a new VRP variant, the TD-SPVRP. Chapter 3 presents the different techniques developed to reduce the size of the network by manipulating spatial information of the road network. The impact of these reductions is evaluated and analyzed on real data instances using multiple heuristics. Chapter 4 covers the impact of time aggregation data and travel time models when computing travel times on the precision of their estimations against observed travel times. The conclusion follows in the last chapter and presents some research perspectives for our works.

Ces dernières années, le transport de marchandises est devenu un défi logistique à multiples facettes. L’immense volume de fret a considérablement augmenté le flux de marchandises dans tous les modes de transport. Malgré le rôle vital du transport de marchandises dans le développement économique, il a également des répercussions négatives sur l’environnement et la santé humaine. Dans les zones locales et régionales, une partie importante des livraisons de marchandises est transportée par camions, qui émettent une grande quantité de polluants. Le Transport routier de marchandises est un contributeur majeur aux émissions de gaz à effet de serre (GES) et à la consommation de carburant. Au Canada, les principaux réseaux routiers continuent de faire face à des problèmes de congestion. Pour réduire significativement l’impact des émissions de GES reliées au transport de marchandises sur l’environnement, de nouvelles stratégies de planification directement liées aux opérations de routage sont nécessaires aux niveaux opérationnel, environnemental et temporel. Dans les grandes zones urbaines, les camions doivent voyager à la vitesse imposée par la circulation. Les embouteillages ont des conséquences défavorables sur la vitesse, le temps de déplacement et les émissions de GES, notamment à certaines périodes de la journée. Cette variabilité de la vitesse dans le temps a un impact significatif sur le routage et la planification du transport. Dans une perspective plus large, notre recherche aborde les Problèmes de distribution temporels (Time-Dependent Distribution Problems – TDDP) en considérant des chemins dynamiques dans le temps et les émissions de GES. Considérant que la vitesse d’un véhicule varie en fonction de la congestion dans le temps, l’objectif est de minimiser la fonction de coût de transport total intégrant les coûts des conducteurs et des émissions de GES tout en respectant les contraintes de capacité et les restrictions de temps de service. En outre, les informations géographiques et de trafic peuvent être utilisées pour construire des multigraphes modélisant la flexibilité des chemins sur les grands réseaux routiers, en tant qu’extension du réseau classique des clients. Le réseau physique sous-jacent entre chaque paire de clients pour chaque expédition est explicitement considéré pour trouver des chemins de connexion. Les décisions de sélection de chemins complètent celles de routage, affectant le coût global, les émissions de GES, et le temps de parcours entre les nœuds. Alors que l’espace de recherche augmente, la résolution des Problèmes de distribution temporels prenant en compte les chemins dynamiques et les vitesses variables dans le temps offre une nouvelle possibilité d’améliorer l’efficacité des plans de transport... Mots clés : Routage dépendant du temps; chemins les plus rapides dépendant du temps; congestion; réseau routier; heuristique; émissions de gaz à effet de serre; modèles d’émission; apprentissage supervisé / In recent years, freight transportation has evolved into a multi-faceted logistics challenge. The immense volume of freight has considerably increased the flow of commodities in all transport modes. Despite the vital role of freight transportation in the economic development, it also negatively impacts both the environment and human health. At the local and regional areas, a significant portion of goods delivery is transported by trucks, which emit a large amount of pollutants. Road freight transportation is a major contributor to greenhouse gas (GHG) emissions and to fuel consumption. To reduce the significant impact of freight transportation emissions on environment, new alternative planning and coordination strategies directly related to routing and scheduling operations are required at the operational, environmental and temporal dimensions. In large urban areas, trucks must travel at the speed imposed by traffic, and congestion events have major adverse consequences on speed level, travel time and GHG emissions particularly at certain periods of day. This variability in speed over time has a significant impact on routing and scheduling. From a broader perspective, our research addresses Time-Dependent Distribution Problems (TDDPs) considering dynamic paths and GHG emissions. Considering that vehicle speeds vary according to time-dependent congestion, the goal is to minimize the total travel cost function incorporating driver and GHG emissions costs while respecting capacity constraints and service time restrictions. Further, geographical and traffic information can be used to construct a multigraph modeling path flexibility on large road networks, as an extension to the classical customers network. The underlying physical sub-network between each pair of customers for each shipment is explicitly considered to find connecting road paths. Path selection decisions complement routing ones, impacting the overall cost, GHG emissions, the travel time between nodes, and thus the set of a feasible time-dependent least cost paths. While the search space increases, solving TDDPs considering dynamic paths and time-varying speeds may provide a new scope for enhancing the effectiveness of route plans. One way to reduce emissions is to consider congestion and being able to route traffic around it. Accounting for and avoiding congested paths is possible as the required traffic data is available and, at the same time, has a great potential for both energy and cost savings. Hence, we perform a large empirical analysis of historical traffic and shipping data. Therefore, we introduce the Time-dependent Quickest Path Problem with Emission Minimization, in which the objective function comprises GHG emissions, driver and congestion costs. Travel costs are impacted by traffic due to changing congestion levels depending on the time of the day, vehicle types and carried load. We also develop time-dependent lower and upper bounds, which are both accurate and fast to compute. Computational experiments are performed on real-life instances that incorporate the variation of traffic throughout the day. We then study the quality of obtained paths considering time-varying speeds over the one based only on fixed speeds... Keywords : Time-dependent routing; time-dependent quickest paths; traffic congestion; road network; heuristic; greenhouse gas emissions; emission models; supervised learning.