Titre :

Optimisation de la consommation énergétique d'une ligne de métro automatique prenant en compte les aléas de trafic à l'aide d'outils d'intelligence artificielle

Titre en anglais :

Energy consumption Optimization of an automatic metro line integrating traffic fluctuations with artificial intelligence tools

Auteur(s) :

Lesel, Jonathan [Auteur]
Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 [L2EP]

Directeur(s) de thèse :

Benoît Robyns
Patrick Debay
Gauthier Claisse

Date de soutenance :

2016-06-20

Président du jury :

Éric Monmasson [Président]
Serge Pierfederici [Rapporteur]
Stéphane Caux [Rapporteur]
Julien Pouget

Membre(s) du jury :

Éric Monmasson [Président]
Serge Pierfederici [Rapporteur]
Stéphane Caux [Rapporteur]
Julien Pouget

Organisme de délivrance :

Ecole nationale supérieure d'arts et métiers - ENSAM

École doctorale :

Sciences des métiers de l'ingénieur (SMI) - ED 432

NNT :

2016ENAM0018

Mot(s)-clé(s) :

Régulation de trafic
Efficacité énergétique
Intelligence artificielle
Optimisation dynamique
Métaheuristiques
Synchronisation ferroviaire

Mot(s)-clé(s) en anglais :

Traffic regulation
Energy-Efficiency
Railway synchronization
Metaheuristics
Dynamic optimization
Artificial intelligence

Discipline(s) HAL :

Sciences de l'ingénieur [physics]/Energie électrique

Langue :

Français

Collections :

• Laboratoire d'Électrotechnique et d'Électronique de Puissance (L2EP) - ULR 2697

Équipe(s) de recherche :

Équipe Réseaux

Date de dépôt :

2020-05-15T13:57:53Z
2022-01-24T15:06:39Z