Optimisation avancée pour la recherche et la composition des itinéraires comodaux au profit des clients de transport

Abstract

Avec les problèmes présents dans le secteur de transport, qu'ils soient financiers ou environnementaux, la mobilité avancée peut y remédier avec la mise à profit de la complémentarité entre les différents modes de transport. Dans ce contexte, nous nous focalisons dans cette thèse à la mise en œuvre d'un système d’information de transport avec la recherche et la composition des itinéraires comodaux pour les clients. L'enjeu est d'être capable de répondre aux attentes des usagers avec des solutions satisfaisantes permettant de proposer des itinéraires optimaux pour gérer efficacement l’intermodalité. Dans un souci pratique, nous fournirons des itinéraires attractifs respectant les contraintes imposées même pour les requêtes simultanées. Nous utilisons des techniques d'accélération permettant de réduire l'espace de recherche pour la planification d’itinéraire. Les itinéraires attractifs sont décomposés en sections de route sur lesquelles les différentes demandes et les offres disponibles sont mises en relation. Les combinaisons des sections de route permettent d'aboutir à un ensemble de solutions intéressantes. L’aspect distribué et dynamique du problème nous a permis d'employer une modélisation basée sur le paradigme agent. Ainsi, l’alliance entre les systèmes multi-agents et les algorithmes génétiques que nous avons mis en place s'avère très utile pour gérer l’articulation de l’intermodalité entre ces différents modes de transport. Les résultats de simulation présentés montrent l’efficacité des méthodes proposées.