Thesis of Corwin Fevre

Alliance entre les SMA et l’Optimisation au service du Covoiturage Dynamique

La crise écologique et énergétique actuelle mène à la nécessité de trouver des alternatives à l'autosolisme (conduite solitaire). Le covoiturage représente une solution prometteuse, notamment sous sa forme dynamique. Un système de covoiturage dynamique s'adapte en temps réel aux changements d'état de l'environnement afin de satisfaire les utilisateurs, à savoir les passagers et les conducteurs. Pour respecter ce caractère temps réel, il est nécessaire, d'une part, de maîtriser la complexité liée à l'optimisation des trajets, et d'autre part, de veiller à éviter la concentration de données sur un même système. En outre, il est important de prendre en compte les préférences de chaque utilisateur afin d'optimiser de façon personnalisée des objectifs tels que le temps d'attente, le temps de trajet ou encore le nombre de transferts. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux divers mécanismes et variantes de cette forme de covoiturage. Nous défendons une approche individu-centrée, afin de mieux respecter le caractère hétérogène des utilisateurs, et décentralisée, pour permettre une meilleure répartition du flux de données, et donc un temps de réponse plus rapide. Nous proposons d'allier les systèmes multi-agents - dont la nature est intrinsèquement individu-centrée et décentralisée - à différents algorithmes d'optimisation dans le but de répondre aux problématiques énoncées. Les différents résultats issus de nos simulations attestent de la performance et de la robustesse de notre approche, notamment dans des situations complexes telles que la pénurie d'offres de covoiturage. Le système proposé dans cette thèse permet de traiter dynamiquement des requêtes complexes de passagers tout en minimisant l'impact du partage de trajet pour les conducteurs, et ce, pour un large spectre de préférences et de comportements.

Jury

M. Slim HAMMADI Centrale Lille Institut Directeur de thèse Mme Dominique QUADRI Université Paris-Saclay Rapporteure M. Flavien BALBO Ecole des Mines de St Etienne Rapporteur Mme Mariagrazia DOTOLI DEI - Politecnico di Bari Examinatrice Mme Zahia GUESSOUM Université de Reims Champagne-Ardenne Examinatrice M. Philippe MATHIEU Université de Lille Co-directeur de thèse Mme Hayfa ZGAYA-BIAU Université de Lille Examinatrice

Thesis of the teams SMAC and OSL defended on 01/12/2022