Methods and tools to help strategic network design in public transportation
Modèles et outils pour la conception stratégique de réseaux de transport publics
Résumé
We propose methods and tools to help strategic network designing dedicated to public transportation in urban environment. This class of poblems can fit into a larger framework : mobility network design problems. First, we survey network design problems. Then, we formalize the concept of mobility network design problems with elastic demand varying with the quality of service. We present various modeling and extensions that we studied on small instances with exact resolution. We solve bigger instances with GRASP and Tabu Metaheuristics. We use a partcular route description named "geodesic". We also use an approximation of the objective function to significantly accelerate its evaluation. The last method involves Benders'sheme. In the appendices, we propose design paterns based on generic programming that aim to design both flexible and efficient software components. We also present a coupling method between optimization and simulation named "model enhancement"
Nous proposons des méthodes et des outils pour l'aide à la conception stratégique de réseaux de transports publics en milieu urbain. Un état de l'art des problèmes de synthèse de réseaux est suivi par la définition du problème de synthèse de réseaux de mobilité avec demande élastique (dépendante de la qualité de service) . Nous déclinons différentes modélisations et des extensions étudiées de manière exacte sur de modestes instances. Les métaheuristiques GRASP et Tabou permettent d'obtenir de bonnes solutions sur des instances plus grandes. Nous utilisons pour cela la "géodésique", une description particulière de circuit. La résolution est accélérée en introduisant une fonction objectif auxiliaire. Enfin, nous utilisons une méthode inspirée du schéma de Benders. En annexe, nous formalisons des schémas de conception de composants logiciels flexibles et performants avec la programmation générique. Nous présentons aussi le couplage par enrichissement, entre optimisation et simulation.