Supervision in Multi-Modal Transportation System

Résumé : Les réseaux de transport multimodaux modernes sont essentiels pour la durabilité écologique et l’aisance économique des agglomérations urbaines, par conséquent aussi pour la qualité de vie de leurs habitants. D’ailleurs, le bon fonctionnement sur le plan de la compatibilité entre les différents services et lignes est essentiel pour leur acceptation, étant donné que (i) la plupart des trajets nécessitent des changements entre les lignes et que (ii) des investissements coûteux, dans le but de créer des liens plus directs avec la construction de nouvelles lignes ou l’extension de lignes existantes, ne sont pas à débattre. Une meilleure compréhension des interactions entre les modes et les lignes dans le contexte des transferts de passagers est ainsi d’une importance cruciale. Toutefois, comprendre ces transferts est singulièrement difficile dans le cas de situations inhabituelles comme des incidents de passagers et/ou si la demande dévie des plans statistiques à long terme. Ici le développement et l’intégration de modèles mathématiques sophistiqués peuvent remédier à ces inconvénients. À ce propos, la supervision via des modèles prévoyants représente un champ d’application très prometteur, analysée ici. La supervision selon des modèles prévoyants peut prendre différentes formes. Dans le présent travail, nous nous intéressons à l’analyse de l’impact basé sur des modèles de différentes actions, comme des départs en retard de certains véhicules après un arrêt, appliqué sur le fonctionnement du réseau de transport et sa gestion de situations de stress qui ne font pas partie des données statistiques. C’est pourquoi nous introduisons un nouveau modèle, un automate hybride avec une dynamique probabiliste, et nous montrons comment ce modèle profondément mathématique peut prédire le nombre de passagers dans et l’état de fonctionnement du véhicule en question du réseau de transport, d’abord par de simples estimations du nombre de tous les passagers et la connaissance exacte de l’état du véhicule au moment de l’incident. Ce nouvel automate réunit sous un même regard les passagers demandeurs de services de transport à parcours fixes ainsi que les véhicules capables de les assurer. Il prend en compte la capacité maximale et le fait que les passagers n’empruntent pas nécessairement des chemins efficaces, dont la représentation sous la forme d’une fonction de coût facilement compréhensible devient nécessaire. Chaque passager possède son propre profil de voyage qui définit un chemin fixe dans l’infrastructure du réseau de transport, et une préférence pour les différents services de transport sur son chemin. Les mouvements de véhicules sont inclus dans la dynamique du modèle, ce qui est essentiel pour l’analyse de l’impact de chaque action liée aux mouvements de véhicule. De surcroît, notre modèle prend en compte l’incertitude qui résulte du nombre inconnu de passagers au début et de passagers arrivant au fur et à mesure. Comparé aux modèles classiques d’automates hybrides, notre approche inspirée du style des réseaux de Pétri ne requiert pas le calcul de ces équations différentielles à la main. Ces systèmes peuvent être dérivés de la représentation essentiellement graphique d’une manière automatique pour le calcul en temps discret d’une prévision. Cette propriété de notre modèle réduit le risque de précisions faites par des humains et les erreurs qui en résulteraient. Après avoir introduit notre nouveau modèle, nous développons dans ce rapport également quelques éléments constitutifs sous la forme d'algorithmes qui visent les deux types d'impasses qui sont probables d'occurir pendant la simulation faisant un pronostic, c-à-d l'intégration numérique des systèmes de haute dimension d'équations différentielles et l'explosion combinatoire de son état discret. En plus, nous prouvons la faisabilité des calculs et nous montrons les bénéfices prospectifs de notre approche dans la forme de quelques tests simplistes et quelques cas plus réalistes.
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Thèse
Modeling and Simulation. Université Paris-Saclay, 2016. English. 〈NNT : 2016SACLN076〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 8 mars 2017 - 10:47:06
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:14
Document(s) archivé(s) le : vendredi 9 juin 2017 - 12:50:53

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Simon Theissing. Supervision in Multi-Modal Transportation System. Modeling and Simulation. Université Paris-Saclay, 2016. English. 〈NNT : 2016SACLN076〉. 〈tel-01419126v3〉

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