LOGISTIQUE | Modélisation dynamique du trafic et transport de marchandises en ville : vers une approche combinée

Modélisation dynamique du trafic et transport de marchandises en ville : vers une approche combinée
Clélia Lopez
LICIT UMR TE - Laboratoire d'Ingénierie Circulation Transport

SOURCE : https://halshs.archives-ouvertes.fr/tel-01684233


Résumé : Cette thèse propose une modélisation des interactions entre le Transport de Marchandises en Ville (TMV) et la dynamique du trafic. Ces deux composantes, pourtant imbriquées, ne sont que très rarement étudiées simultanément. Plus précisément, cette thèse investigue les impacts du TMV sur les états de trafic ; et inversement, les impacts des états de trafic sur le TMV. Les recherches s’articulent autour de deux axes : le TMV à l’échelle (i) de la livraison et (ii) de la tournée de livraison, et la dynamique du trafic à l’échelle (iii) d’un jour et (iv) d’un catalogue de jours. (i) Le TMV réalisé par des véhicules routiers peut engendrer des formes de congestion, et par conséquent des nuisances sonores et atmosphériques. Néanmoins, il s’agit d’un « mal nécessaire » car le transport de ces marchandises est essentiel pour l’économie des villes. Une pratique courante est la livraison en double file. Ces « stationnements sauvages » réduisent l’écoulement des véhicules dans le réseau de transport. Une étude de sensibilité quantitative en simulation microscopique met en lumière une dégradation significative des états de trafic sur un boulevard urbain à partir d’un faible nombre de stationnements en double file. Ces phénomènes locaux et temporaires semblent essentiels à intégrer dans les simulations du trafic afin d’étudier au mieux les performances globales du système de transport. (ii) Les tournées de livraison planifiées peuvent être améliorées par l’intégration des conditions de circulation. Les algorithmes existants d’optimisation de tournées se basent sur une certaine qualité et quantité de données. Nous investiguons l’influence de plusieurs niveaux de granularité d’information du trafic sur l’ordonnancement optimale des tournées. De plus, nous comparons les temps de parcours estimés par les algorithmes, et les temps de parcours effectifs estimés à l’aide d’une simulation microscopique. Les états de trafic attendus peuvent être sujets à quelques variations. Nous proposons une méthodologie de génération de tournées intégrant de l’incertitude dans la dynamique du trafic. (iii) À l’échelle de la ville, les états de trafic sont naturellement variables, que ce soit dans l’espace ou au cours du temps. Le partitionnement permet de découper un réseau de transport en zones homogènes. Une zone est définie par un ensemble de liens connectés ayant des conditions de circulation similaires. Nous proposons une approche spatio-temporelle définissant des zones en 3 Dimensions (3D). L’idée est de résumer la majeure partie de la dynamique du trafic d’une ville en utilisant peu d’information : la vitesse moyenne par zone spatio-temporelle. Deux familles de méthodes de clustering fondamentalement différentes sont comparées et évaluées. Le cas d’étude est le réseau d’Amsterdam avec des données réelles. (iv) D’un jour à l’autre, la dynamique du trafic peut être similaire. Nous proposons une méthodologie regroupant les jours par leurs motifs de congestion. L’existence d’une régularité dans les motifs journaliers est introduite par la notion de jour-type. Un jour-type est le jour de référence d’un groupe de jours. Nous validons notre modèle en comparant les temps de parcours effectifs et les temps de parcours estimés par les jours-types. Diverses applications peuvent être raffinées à partir de quelques jours-types, comme l’assistance routière et la génération de tournées.