Contributions à la résolution du transport à la demande fondées sur les systèmes multi-agents

Résumé : Cette thèse porte sur le problème du transport à la demande (TAD). Nous proposons trois approches décentralisées basées sur les systèmes multi-agents pour résoudre ce problème. La première approche multi-agent utilise l'algorithme A* afin de trouver une solution optimale dans un réseau routier caractérisé par des vitesses de voyage constantes. Des expérimentations sont effectuées sur le réseau routier d'une ville libanaise appelée Tripoli et de bons résultats sont obtenus. Cependant, dans une ville comme Tripoli, les vitesses de voyage dépendent fortement de la situation dynamique du trafic routier. Pour cette raison, la deuxième approche multi-agent massif vient remédier à la première en tenant compte de l'évolution du trafic. Le réseau routier est considéré comme dynamique déterministe. Il se caractérise par des vitesses de voyages dépendantes de la situation habituelle du trafic. Ces vitesses sont pré-calculées en se basant sur des connaissances historiques du trafic routier. Les résultats expérimentaux montrent que le nombre de clients insatisfaits est supérieur à 50 % si les vitesses sont considérées comme constantes. Or, les connaissances historiques ne suffisent pas pour refléter la situation réelle du trafic surtout en cas d'apparition d'un événement imprévu tel qu'un accident sur le réseau. Pour cela, une troisième approche multi-agent massif auto-organisé est proposée. Le réseau routier est considéré comme dynamique stochastique caractérisé par des vitesses de voyage dépendantes de la situation réelle du trafic. Cette approche représente l'organisation dynamique du trafic à son échelle en se basant sur des connaissances historiques du trafic et sur des informations du trafic en temps réel. Les trajectoires des véhicules et leurs durées sont calculées et recalculées en ligne à chaque fois qu'un événement imprévu perturbe la situation habituelle du trafic. Les résultats expérimentaux montrent que jusqu'à 39 % des clients seront insatisfaits si un accident routier n'est pas considéré durant le traitement de leurs demandes. Autrement, 50 % à 100 % de ces clients sont satisfaits.
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Thèse
Intelligence artificielle [cs.AI]. Normandie Université, 2017. Français. 〈NNT : 2017NORMIR07〉
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Soumis le : mercredi 13 décembre 2017 - 09:39:43
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Anas Malas. Contributions à la résolution du transport à la demande fondées sur les systèmes multi-agents. Intelligence artificielle [cs.AI]. Normandie Université, 2017. Français. 〈NNT : 2017NORMIR07〉. 〈tel-01661358v2〉

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