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Thèse Année : 2018

Multi agents model for synthetic trafic generation : application to the urban mobility in Marrakesh

Élaboration d’un modèle multi-agents pour la génération synthétique de trafic : application à la mobilité urbaine de la ville de Marrakech

Résumé

Traffic generation is an important process in traffic simulation. It defines a series of vehicle arrival at a road. This series is proven to be random since 1930. However, its distribution explains at a level the behavior of the motorists. The goal of this thesis is to establish a traffic generation toolbox to produce a series of vehicle arrival characterized by their entry point, their type, arrival time and their initial speed. A first step was to establish an analysis protocol for the time headway (TH) of the arriving vehicles consisting of four steps : (i) data processing and calculating TH, (ii) sampling of data according to different levels of traffic, (iii) model choice and estimation, (iv) and the comparison of the estimated models and the empirical data. The application of the latter on four roads with three lanes interrupted by a signalized intersection showed that : The Pareto IV model is not rejected for all levels of traffic in these roads, the Exponential model is proven to be inadequate for all levels of traffic, the Log-Normal and Pearson III are best suited for intermediate to high levels of traffic. These results helped in testing the traffic generation toolbox proving that it generates coherent level of traffic compared to the desired configuration. The latter was integrated in the simulation MarrakAir that estimated the level of pollution based on traffic. This was done to eliminate the necessity to have punctual data from sensors about vehicle arrivals.
La génération de trafic est un processus indispensable dans la simulation du trafic. Ce processus permet de définir une série d’arrivées des véhicules dans une route. Cette série est prouvée aléatoire depuis 1930. Toutefois, sa distribution reflète à un niveau le comportement de conduite. L’objectif de notre thèse est de mettre en place un outil de génération de trafic permettant de définir le point d’arrivée du véhicule dans une route, identifier le choix de type du véhicule, définir son temps d’arrivée, et lui affecter une vitesse initiale. Une première étape faite dans ce sens est la modélisation d’arrivée, particulièrement le TIV, en mettant en place un protocole d’analyse de cette variable en quatre étapes : traitement des données d’arrivée des véhicules et calcul de la variable TIV, définir des échantillons représentant différents niveaux de trafic, le choix des modèles probabilistes et estimation des paramètres, comparaison des modèles estimés et les données empiriques. Une application numérique est effectuée sur quatre routes à trois voies chacune interrompue par un feu de signalisation à la ville de Marrakech. On en conclut que Le modèle de Pareto IV est non rejeté pour les différents niveaux de trafic. Le modèle Exponentiel est prouvé inadéquat dans les différents niveaux de trafic. Le modèle Log-Normal et le modèle de Pearson type III sont adéquats pour des niveaux de trafic intermédiaire et élevé. Ces résultats ont permis de tester l’utilisabilité de notre outil de génération de trafic sous différentes modalités. L’outil permet de générer un niveau trafic cohérent avec celui désiré. Une première intégration a été faite pour la simulation MarrakAir permettant d’estimer les polluants automobiles en se basant sur le trafic. Ceci afin d’éliminer la nécessité d’avoir des données ponctuelles sur l’arrivée des véhicules.
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Dates et versions

tel-02864774 , version 1 (11-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02864774 , version 1

Citer

Saâd Touhbi. Élaboration d’un modèle multi-agents pour la génération synthétique de trafic : application à la mobilité urbaine de la ville de Marrakech. Intelligence artificielle [cs.AI]. Sorbonne Université; Université Cadi Ayyad (Marrakech, Maroc), 2018. Français. ⟨NNT : 2018SORUS326⟩. ⟨tel-02864774⟩
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