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Fiche détaillée Thèses
Université d'Avignon (15/09/2009), Philippe Michelon;Dominique Feillet;Serigne Gueye (Dir.)
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Mathematical modeling and methods for rescheduling trains under disrupted operations
Rodrigo Acuña-Agost1

En raison de problèmes opérationnels et d'autres événements inattendus, un grand nombre d'incidents se produisent quotidiennement dans les systèmes de transport ferroviaire. Certains d'entre eux ont un impact local, mais quelques fois, essentiellement dans les réseaux ferroviaires plus saturés, des petits incidents peuvent se propager à travers tout le réseau et perturber de manière significative les horaires des trains. Dans cette thèse doctorale, nous présentons le problème de réordonnancement de plan de circulation ferroviaire en cas d'incident comme la problématique de créer un plan de circulation provisoire de manière à minimiser les effets de la propagation des incidents. Ce travail est issu du projet MAGES (Module d'Aide à la Gestion des Sillons) qui développe des systèmes de régulation pour le trafic ferroviaire. Nous présentons deux modèles différents qui permettent de trouver des solutions à ce problème : Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) et Programmation Par Contraintes (PPC). Du fait de la nature fortement combinatoire du problème et de la nécessité de répondre rapidement aux incidents, il ne paraît pas raisonnable d'envisager une résolution exacte. Les méthodes correctives proposées consistent donc à explorer un voisinage restreint des solutions : right-shift rescheduling; une méthode basée sur des coupes de proximité; une méthode d'analyse statistique de la propagation des incidents (SAPI) et un méthode basée sur la PPC. Additionnellement, certaines de ces méthodes ont été adaptées sous forme d'algorithmes itératifs avec l'objectif d'améliorer progressivement la solution quand le temps d'exécution le permet. SAPI est une des principales contributions de cette thèse. SAPI intègre les concepts de right-shift rescheduling avec les coupes de proximité. Du fait de la taille des réseaux en jeu et du nombre de circulations, les phénomènes complexes de propagation d'un incident font qu'il est très difficile de connaitre de manière précise les événements qui seront affectés. Toutefois, il est tout de même envisageable d'évaluer la probabilité qu'un événement soit affecté. Pour calculer cette probabilité, un modèle de régression logistique est utilisé avec des variables explicatives dérivées du réseau et des circulations. Diverses variantes de ces méthodes sont évaluées et comparées en utilisant deux réseaux ferroviaires localisés en France et au Chili. À partir des résultats obtenus, il est possible de conclure que SAPI est meilleure que les autres méthodes en terme de vitesse de convergence vers l'optimum pour les instances de petite taille et moyenne alors qu'une méthode coopérative PNLE/PPC est capable de trouver des solutions pour les instances de plus grande taille. La difficulté de comparer SAPI avec d'autres méthodes présentées dans la littérature nous a encouragés à appliquer la méthode à un autre problème. Ainsi, cette méthodologie a été également adaptée au problème de réordonnancement de passagers, vols et appareils (avions) en cas de perturbations, problème originalement proposé dans le contexte du Challenge ROADEF 2009. Les résultats montrent que SAPI est efficace pour résoudre ce problème avec des solutions au-dessus de la moyenne des équipes finalistes en obtenant la troisième place du challenge
1 :  LIA - Laboratoire Informatique d'Avignon
Recherche opérationnelle – Transport ferroviaire – Gestion de perturbations – Programmation mathématique

Modélisation mathématique et méthodes de résolution pour le problème de réordonnancement de plan de circulation ferroviaire en cas d'incidents
For operational and unpredictable reasons, many small incidents occur day after day in rail transportation systems. Most of them have a local impact; but, in some cases, minimal disruptions can spread out through the whole network and affect significantly the train schedules. In this Thesis, we present the Railway Rescheduling Problem (RRP) as the problem of finding a new schedule of trains after one or several incidents by minimizing some measure of the effect, e.g., the total delay. This Thesis has been developed in the context of the MAGES project that builds mathematical models and algorithms for optimizing railway operations. Two complementary formulations are proposed to model this problem: Mixed-Integer Programming (MIP) and Constraint Programming (CP). Because of the impossibility of solving real-world instances by using standard solvers, we propose several solutions methods: right-shift rescheduling; a MIP-based local search method; Statistical Analysis of Propagation of Incidents (SAPI); and a CP-based approach. Some methods are presented in different versions by extending them to iterative approaches. Among them; SAPI is one of the major contributions of this Thesis. It integrates the concepts of right-shift rescheduling and the MIP-based local search method by fixing integer variables and adding linear inequalities (cuts). SAPI assumes that the effects of disruptions can be propagated to other upcoming events. Nevertheless, this propagation is not uniform to all events and could be forecasted by a statistical analysis. Different versions of the methods are compared in two different networks located in France and Chile. From the results, it is possible to conclude that SAPI finds good solutions faster than the other methods, while a cooperative CP/MIP approach that takes advantage of both formulations seems to be appropriate for large instances. Because of the difficulty to compare SAPI to other methods presented in the literature due to lack of public benchmarks, we applied it to another problem where public instances are available. Hence, the methodology was adapted and applied to the problem of rescheduling passengers, flights, and aircraft under disrupted operations in the context of the ROADEF challenge 2009. SAPI took the third position on this competition, showing that the method seems to be effective solving such type of problems efficiently
Operations Research – Railways – Disruption Management – Mathematical Programming