Evaluation et optimisation de systèmes de taxis collectifs en simulation

• Auteur / Autrice : Eugénie Lioris
• Direction : Guy Cohen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques, Informatique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Marne-la-Vallée, ENPC
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'enseignement et de recherche en mathématiques et calcul scientifique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne) - Institut national de recherche en informatique et en automatique (France)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : IMARA
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Richard Darbéra, Arnaud de La Fortelle, Frédéric Meunier, Michel Parent, Vazquez-Abad Felisa
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : André de Palma, Jean-Pierre Quadrat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Temps réel (informatique)

Logistique (gestion)

Transports semi-collectifs

Résumé

Le développement économique d’une région urbaine est étroitement lié `a son accessibilité. Le rôle des taxis comme moyen de transport est reconnu mondialement comme le mode offrant la meilleure qualité de service à ses usagers dans des conditions normales ou d’urgence. Malheureusement c’est un moyen très coûteux qui ne peut pas être utilisé quotidiennement par toute la population. Pour abaisser les coûts, il faudrait faire partager le service par plusieurs utilisateurs tout en préservant ses qualités essentielles (trajet presque direct, service porte à porte) en accroissant en même temps la productivité de ces véhicules devenus “collectifs”. Cette idée n’est pas nouvelle : P. H. Fargier et G. Cohen l’avaient déjà étudiée en 1971, même si elle peut encore aujourd’hui être considérée comme révolutionnaire et un peu prématurée pour un marché strictement réglementé. Avec une révision de la réglementation, cette extension du service des taxis, si on lui donnait l’opportunité de se mettre en place, pourrait permettre aux taxis de prendre leur part du transport public en s’adressant à la majorité de la population et pas seulement à une minorité de privilégiés pouvant assumer le prix d’un transfert individuel. Le chapitre I de ce mémoire présente une revue des “transports `a la demande” dans le monde, des modèles développés à ce sujet, et des algorithmes en rapport avec ces problèmes. Il développe ensuite le projet de “taxis collectifs” ́etudié dans ce travail et se termine par un aperçu de l’ensemble du mémoire. Le chapitre II évoque les différents problèmes et questions qu’il faut aborder pour l’étude d’un système de taxis collectifs en ville, argumente sur la nécessité de construire un simulateur, décrit globalement sa structure avec une partie “mécanique” et une partie “algorithmique”, les choix informatiques, les différents modes d’exploitation de ce simulateur, les données d’entrée requises et les sorties brutes. Le chapitre III développe la gestion décentralisée correspondant à un système qui fonctionne sans réservation préalable auprès d’un dispatching central : les clients rencontrent les taxis directement au bord du trottoir. Ce chapitre décrit en détail le modèle de “simulation par événements” adapté à ce mode de gestion, puis les problèmes de décision qui concernent la gestion d’un tel système et les algorithmes utilisés pour résoudre ces problèmes. Le chapitre IV rend compte d’une longue campagne de simulations numériques sur un cas d’étude fictif mais réaliste. Il illustre d’abord comment une simulation peut être analysée en détail et il montre les nombreuses sorties qui peuvent être produites à partir des sorties brutes du simulateur pour évaluer la qualité de service offerte et les coûts de fonctionnement associés. Il se tourne ensuite vers l’exploitation de séries de simulations où on fait varier certains paramètres relatifs à la gestion temps réel et au dimensionnement du système afin de réaliser les meilleurs compromis possibles entre plusieurs critères contradictoires. A l’aide de cette démarche, il montre aussi l’influence sur les résultats de données exogènes comme la demande (intensité et géométrie). Le chapitre V traite de la gestion à partir d’un dispatching central, les clients appelant ce dispatching pour réserver un trajet. La gestion mixte est la superposition dans un même système des deux modes de gestion, centralisée et décentralisée. Le simulateur existant est réputé capable, pour sa partie “mécanique” qui gère et enchaîne les événements, de s’accommoder de tous les modes de gestion. Par contre, nous avons manqué de temps pour travailler suffisamment sur la partie algorithmique (la gestion temps réel du cas centralisé est bien plus difficile que le cas décentralisé) et il n’y a donc pas non plus d’expériences numériques relatives à cette situation. Le chapitre se contente donc de décrire le modèle par événements pour les gestions centralisée et mixte et évoque la question algorithmique jusqu’à un certain point. Le chapitre VI présente quelques conclusions de ce travail.

The economical development of an urban region depends greatly on ease of access. The taxiis recognised throughout the world as a convenient means of transport providing a high qualitypersonal service for both normal and emergency purposes. Despite the advantages however,the taxi is also too expensive for most people to use routinely for their daily transport. If ataxi and hence the expense could be shared between passengers, there would be the potentialto preserve almost the original standard of service whilst increasing vehicle productivity bybecoming “collective”. This is not a new concept, it was studied in 1971 by P. H. Fargier andG. Cohen who suggested and studied such a system. Despite this, even today it may be regardedas a somewhat premature and revolutionary idea for a strictly regulated market. Reviewing theform of operation applied to this mode of transport could allow a collective taxi system to forman acceptable part of the public transport system by offering this service to the majority of thepopulation without being limited to the privileged on the basis of cost. Chapter Iof this document presents a review of existing “Transport on Demand” systemsat various locations in the world, describing the various models developed on this subject aswell as the corresponding algorithms treating the problems encountered. This is followed by anintroduction into the project of “Collective Taxis” studied in this work, and finally we give anoverview of the rest of this document. Chapter IIbrings up the multiple problems and questions that have to be dealt with duringthe study of a collective taxi system covering an entire urban area. At this point, the need toconstruct a simulator is justified and its architecture is explained : its design is comprised ofseparate mechanical and decision-making components connected to each other. The technicalchoices concerning the chosen programming language and software are discussed together withthe different exploitation modes of the simulator, the input data and the information producedby the simulation runs. Chapter IIIprovides an insight into the decentralised approach consisting of a system basedentirely on casual business obtained from clients at the roadside with no facility for advancedbooking available. This chapter extensively describes the modelling of a discrete event simulatorspecifically constructed for this management approach followed by the decision making issuesconcerning this approach and the algorithms developed to provide solutions and allow optimisedcontrol of the systemChapter IVis a thorough debrief of a long campaign of numerical simulations covering afictitious but realistic example. The principal idea of this study is to provide a firm method-ology from which one should be able to evaluate the applied strategy and measure the systemperformance. Initially, methods of analysing a single simulation are being illustrated whilst showing thevarious outcomes and conclusions that can be produced by dealing with the simulation results. Thus the quality of service provided by the given policy can be judged and quantified as well asthe associated functioning costs. Further on, a series of simulations, where the value of multiple parameters vary, are beingexplored with the aim of realising all possible compromises between contradictory criteria foroptimising real-time management and system dimensioning. This process also points out the influence of the exogenous data like the demand (geometry and intensity) to the performance ofthe system. Chapter Vhandles system management from the central dispatching point of view, whereprospective clients call a control centre to make a pre-booking (this is called the centralised modeof operation). A mixed mode can also be considered by superimposing the centralised mode ontothe decentralised one. The mechanical part of the present simulator, which is responsible for processing the systemevents, is designed to enable the management of the three possible approaches (decentralised,centralised and mixed). Nevertheless the decisional part of the mixed and centralised modes hasnot been completely developed because of the lack of time (the real time management of thecentralised approach is much more complex than the decentralised one). Consequently numerical results are not presented concerning the centralised and mixedmodes. For the moment, this chapter is making do with the description of the model and eventsof the centralised and mixed scenarios, evoking the algorithmic part up to a certain point. Chapter VIdevelops some conclusions regarding this work and future possible developments