COSIT
COSIT
Convergent Optimized Service For Intermodal Transportation
Objectif général
Le projet vise à concevoir et développer une maquette logicielle résolvant le Dial-ARide Problem dynamique et permettant d’optimiser les tournées d’un Transport à la Demande en rabattement et en inter-modalité.
Objectifs opérationnels
Ce projet à pour but de concevoir, développer et appliquer des méthodes et des algorithmes en s’appuyant sur :
- La connaissance et la formalisation du DARP et de fonctions d’objectifs adaptées aux nouvelles formes de mobilité et aux nouveaux services dynamiques à optimiser.
- La dynamique des flux liés à la montée en charge de la demande (robustesse du système, granularité temporelle optimale des séquences d’optimisation, politiques souples d’optimisations basées sur des heuristiques…).
- L’inter-modalité et les services de transport existant par une logique de rabattement (DARP en convergence) sur des points intermodaux (TRAM, arrêt de bus, aéroport, gares, etc.).
- L’intégration des canaux d’échange de données (géographique)s massives via les réseaux sociaux et les outils collaboratifs de partage d’information géographique (OpenStreetMap) ou individuelle (twitter, facebook).
Les grandes étapes du projet porteront sur 4 axes :
1) La formalisation du problème adressé avec sa composante dynamique ; il s’agit de reconsidérer le DARP en y intégrant une dimension temporelle originale.
2) Le développement d’algorithmes d’optimisation du domaine de la Recherche Opérationnelle répondant dans des délais très courts avec des solutions de bonne qualité.
3) La réalisation de tests sur données géographiques réelles avec partenariat local, estimations géostatistiques, cartographie des flux et des trajets optimisés.
4) L’élaboration d’une maquette logicielle intégrée et évaluée par simulations en terme de résistance à la montée en charge et de prise en compte de l’immédiateté des demandes.
Partenaires nationaux
Académiques
Industriels
Domaines d'Activité Stratégiques
Porteur
David COUDERT, INRIA
Durée
12 mois
