Algorithme d'optimisation adaptatif pour un service de mobilité intégré

Session : LTSS4-1 / LTSS4 : Transport vert
Vendredi 12 février 10:30 - 11:50 Salle : Apollo
Vallée Sven, Ramdane Cherif-Khettaf Wahiba et Oulamara Ammar

Face aux problèmes de congestion de trafic et de pollution rencontrés dans de nombreuses villes, il est plus que jamais nécessaire de chercher des modes de transport innovants qui peuvent répondre à ce genre de problématiques. C'est dans cet esprit que la Start-Up Padam propose à ses clients un service flexible et dynamique de minibus partagé, à mi-chemin entre le taxi et les transports en commun. Les clients partagent le minibus qui leur est attribué au moment de leur réservation avec d’autres passagers allant dans une direction similaire, et sont déposés à moins de 5 minutes à pied de chez eux, à Paris ou en petite couronne. Le service est pour le moment disponible les vendredis et samedis soirs de 00h30 à 5h du matin au départ de plus de 200 points fixes de Paris. Le système mis en œuvre doit donc adapter ses décisions en fonction des demandes des clients qui sont analysées et prises en compte en temps réel. Cela implique d'avoir d'une part des algorithmes d'optimisation efficaces, et d'autre part de pouvoir anticiper les futures requêtes des clients. Il devient alors nécessaire d’utiliser les données réelles (profils des utilisateurs, contexte,...) dans un processus d’apprentissage couplé avec un processus d’optimisation pour une meilleure mise en relation des demandes clients avec les véhicules en circulation.

Mots clés : Optimisation combinatoire, apprentissage, DARP dynamique