Return to search

Optimisation de transport à la demande dans des territoires polarisés

Cette thèse pluridisciplinaire, géographique et informatique (géomatique), s'intéresse à la problématique du transport à la demande (TAD). Le TAD est un transport de personnes collectif terrestre activé seulement à la demande se situant à mi-chemin entre le taxi et le bus. L'idée porteuse de cette recherche est d'utiliser la structure polarisée des territoires pour faciliter une optimisation informatique d'un TAD en (multi)convergence, recourant, par exemple, aux Arbres Couvrants et au modèle gravitaire . Cette approche se traduit notamment par une rationalisation des coûts économiques du service (regroupement des clients, nombre de véhicules nécessaires, temps de parcours...). Par ailleurs, cette thèse donne des éléments méthodologiques pour déployer un TAD usant d'une part d'algorithmes à métaheuristiques (les algorithmes génétiques, i.e. NSGA-II) et d'autre part de modèles géographiques (la forme dite en convergence se basant sur le caractère polarisé du territoire). Des simulations permettent d'évaluer la capacité des méthodes développées à fournir de bonnes solutions dans un contexte opérationnel de forte montée en charge potentielle.<br /><br />Reposant sur le principe de convergence des flux, la méthode exploite la théorie des graphes pour définir les tournées des véhicules, elles-mêmes optimisées selon un algorithme génétique dédié, reposant sur une approche multicritères avec front de Pareto.<br /><br />La dernière partie de la thèse s'intéresse à l'influence du choix des métriques d'optimisation sur les solutions obtenues, compte tenu d'un territoire et d'une granularité spatiale donnés. Elle ouvre sur le questionnement suivant : quelle configuration d'optimisation pour quel territoire et pour quel usage ?

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00347940
Date18 November 2008
CreatorsChevrier, Rémy
PublisherUniversité d'Avignon
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0018 seconds