Modelling congestion in passenger transit networks

Résumé : Un modèle structurel est fourni afin d'appréhender les phénomènes de capacité dans un modèle d'affectation de flux de voyageurs sur un réseau de transport collectifs. Cela a été fondé sur une représentation du réseau de transports collectifs en deux couches : sur la couche inférieure, le modèle traite séparément chaque sous système du réseau (ligne, station et rabattement) en fonction des effets de capacité spécifiques ; sur la couche supérieure, le choix d'itinéraire d'un voyageur individuel est adressée par une représentation du réseau en leg (ou segment de ligne) en utilisant le coût et les caractéristiques opérationnelles des sous-systèmes respectifs. On établit une cadre novateur pour modéliser les effets de capacité et on développe le modèle CapTA (pour Capacitated Transit Assignment). Il s'agit d'un modèle d'affectation de flux systémique et modulaire. Il adresse les phénomènes de capacité ci dessous : La qualité du service en véhicule est liée au confort de voyageurs à bord. L'occupation d'états de confort hétérogènes (places assises, strapontins et debout à de densités de voyageurs variables) influence la pénibilité perçu du voyage ; La capacité du véhicule à la montée impacte le temps d'attente de voyageurs et leur distribution aux missions disponibles ; La capacité de l'infrastructure de la ligne établit une relation entre le temps de stationnement des véhicules (and par extension les flux de voyageurs en montée et en descente) et la performance des missions et leur fréquence de service. Ces phénomènes sont traités par ligne d'exploitation sur la base d'un ensemble des modèles locaux qui rendent de flux et de coût spécifiques. Par conséquent, ils modifient les conditions locales d'un trajet en transports collectifs pour chaque voyageur individuel. Cependant, ils doivent être adressés dans le cadre d'un réseau de transports collectifs afin de recueillir leur effet sur les choix d'itinéraire sur le réseau ; essentiellement sur les arbitrages économiques qui impactent le choix entre itinéraires alternatifs. Leur traitement sur la couche réseau garantir la cohérence du choix d'itinéraire. Le modèle de station traite de contraintes de capacité spécifiques et évalue les conditions locales de marche, qui est sensible aux interactions des voyageurs à l'intérieur de la station : le goulot instantané à l'entrée d'un élément de circulation retard l'évacuation de la plateforme ; la densité de voyageurs et l'hétérogénéité des leur flux ralenti les voyageurs qui circulent dans une station ; la présence de l'information en temps réel influence le processus de décision des voyageurs. Ces effets n'ont pas seulement un impact sur le choix d'itinéraire à l'intérieure de la station, mais notamment ils modifient les choix de service sur le niveau du réseau. La Région Ile-de-France fournit un champ d'application idéal pour un modèle d'affectation de flux de voyageurs en transport collectifs sous contraintes de congestion. Plus précisément, il est utilisé dans le cadre du modèle CapTA pour illustrer les capacités de simulation et la finesse de l'approche de modélisation adoptée. Le réseau de transports collectifs contient 1 500 missions de cars et autocars, tout comme 260 missions ferroviaires et inclut 14 lignes de métro et 4 lignes de tramway. L'affectation de trafic à l'heure de pointe du matin est caractérisée d'une charge importante en voyageurs sur les sections centrales de lignes ferroviaires qui traversent la ville. Un temps de stationnement élevé, en raison de flux de montée et descente, et la réduction de la fréquence de service impactent la capacité des missions et des lignes. Le temps généralisé d'un trajet est impacté notamment de sa composante de confort à bord. De résultats détaillés sont présentés sur le RER A, la ligne la plus chargée du réseau ferroviaire régional
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Architecture, space management. Université Paris-Est, 2014. English. 〈NNT : 2014PEST1011〉
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Soumis le : lundi 4 mai 2015 - 15:07:57
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Ektoras Chandakas. Modelling congestion in passenger transit networks. Architecture, space management. Université Paris-Est, 2014. English. 〈NNT : 2014PEST1011〉. 〈tel-01148406〉

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