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Optimisation dans l'auto-partage Ă un seul sens avec voitures Ă©lectriques et relocalisations
This thesis aims at modelling and solving optimization problems related to the management of one-way-electric-car-sharing systems, where users can take a car from a station, use it, and then return it to another station. This generally leads to an imbalanced distribution of cars, with some full stations and other empty ones. A solution to this problem, implemented by car-sharing operators, is to employ staff agents to move cars as needed. However, identifying this need is a non-trivial optimization problem, especially since the system may be more constrained when the vehicles used are electric, which generates battery recharging and autonomy constraints. The global optimization problem addressed is then divided into two sub-problems. The first one is assigning the cars to customers, as well as their routing; it is denoted by ROCSP (Recharging OneWay Car Sharing Problem). The second problem involves agents planning and routing; it is denoted by ESRP (Employee Scheduling Routing Problem). 1. For the ROCSP, we propose two Mixed-integer linear programming (MILP) modelizations of the problem: One based on flows and the other based on paths. This means that the two models include the battery-recharging constraints in two different ways. As the exact resolution through the MILP models is quite expensive in terms of computational time and is not adapted for the resolution of real-size car-sharing instances, we introduce heuristics that enable the optimization of cars-redistribution and service management of the service within a reasonable amount of time. These heuristics allows the calculation of the number of cars and the various redistribution operations to be performed on a given day. 2. For the ESRP, this second problem is also addressed with MILP models for the exact resolution, and some heuristics are suggested for an approximate resolution. This process has reasonable calculation time and aims at finding the minimum number of agents to perform the necessary relocation operations that stem from the first problem, namely, the ROCSP. Once the ROCSP and ESRP solved in their static versions, we then focus on the ROCSP by exploring another variant of the problem : ROCSP with dynamic reservation. We also suggest to explore a new concept : Auto-CoPartage, which is a hybridization of car-sharing and carpooling. The stated algorithms are validated on the Auto Bleue electrical vehicles fleet in the network of the city of Nice, essentially by relying on flow generation models to estimate the demand, but also using other instances that we have generated for other cities. All the data are handled using a Geographical Information System.Cette thĂšse a pour objectif de modĂ©liser et rĂ©soudre des problĂšmes dâoptimisation dâun systĂšme dâauto-partage avec des voitures Ă©lectriques dit « Ă un seul sens », oĂč les utilisateurs peuvent prendre une voiture dans une station et la laisser ensuite dans une autre. Ce fonctionnement conduit gĂ©nĂ©ralement Ă une situation de dĂ©sĂ©quilibre dans la rĂ©partition des voitures avec certaines stations pleines et dâautres vides. Une des solutions utilisĂ©es par les opĂ©rateurs dâautopartage pour pallier ce problĂšme est le recours Ă des agents pour dĂ©placer les voitures selon le besoin. Identifier et rĂ©pondre Ă ce besoin est un problĂšme dâoptimisation non trivial, notamment Ă cause de lâusage de vĂ©hicules Ă©lectriques, ce qui engendre des contraintes de rechargement de batteries et dâautonomie. Le problĂšme dâoptimisation est dĂ©composĂ© en deux sous-problĂšmes : le premier est le problĂšme dâaffectation des voitures aux clients, ainsi que leurs routages, que nous nommons ROCSP pour Recharging One way Car Sharing Problem ; le second problĂšme est celui du planning des agents et leurs routages que nous nommons ESRP pour Employee Scheduling Routing Problem. 1. RĂ©solution du ROCSP : deux modĂ©lisations en Programmation LinĂ©aire en Nombres Entiers (PLNE) sont proposĂ©es, la premiĂšre basĂ©e sur les flots et la deuxiĂšme sur les chemins, ce qui fait que les deux modĂšles intĂšgrent de maniĂšre diffĂ©rente les contraintes de recharge Ă©lectrique. Comme la rĂ©solution exacte Ă travers les modĂšles PLNE sâavĂšre trĂšs gourmande en temps de calcul et non adaptĂ©e aux instances dâauto-partage de taille rĂ©elle, nous proposons des heuristiques qui permettent dans un temps raisonnable dâoptimiser la redistribution des voitures et la gestion du service. Ces heuristiques permettent de calculer le nombre de voitures et les diffĂ©rentes opĂ©rations de relocalisation (redistribution des voitures) Ă rĂ©aliser sur une journĂ©e donnĂ©e. 2. RĂ©solution du ESRP : un modĂšle PLNE est proposĂ© pour la rĂ©solution exacte du ESRP, et, en complĂ©ment, des heuristiques sont proposĂ©es pour une rĂ©solution approchĂ©e et relativement rapide. Lâobjectif est la dĂ©termination du nombre minimal dâagents nĂ©cessaire pour effectuer les opĂ©rations de relocalisation qui dĂ©coulent du premier problĂšme, le ROCSP. Dans une partie prospective, et une fois les ROCSP et ESRP rĂ©solus dans leur version statique, nous nous focaliserons sur une autre variante du problĂšme avec rĂ©servation dynamique. Nous proposons Ă©galement dâexplorer un nouveau concept - lâauto-copartage - qui se veut une hybridation entre autopartage et covoiturage. Les algorithmes proposĂ©s ont Ă©tĂ© validĂ©s sur le rĂ©seau Auto Bleue de la ville de Nice essentiellement, qui gĂšre une flotte de vĂ©hicules Ă©lectriques, en sâappuyant sur des modĂšles de gĂ©nĂ©ration de flux pour estimer la demande, mais aussi dâautres instances que nous avons gĂ©nĂ©rĂ©es pour simuler dâautres villes, au sein dâun SystĂšme dâInformation GĂ©ographique
Optimization in one-way car sharing with electric cars and relocations
Cette thĂšse a pour objectif de modĂ©liser et rĂ©soudre des problĂšmes dâoptimisation dâun systĂšme dâauto-partage avec des voitures Ă©lectriques dit « Ă un seul sens », oĂč les utilisateurs peuvent prendre une voiture dans une station et la laisser ensuite dans une autre. Ce fonctionnement conduit gĂ©nĂ©ralement Ă une situation de dĂ©sĂ©quilibre dans la rĂ©partition des voitures avec certaines stations pleines et dâautres vides. Une des solutions utilisĂ©es par les opĂ©rateurs dâautopartage pour pallier ce problĂšme est le recours Ă des agents pour dĂ©placer les voitures selon le besoin. Identifier et rĂ©pondre Ă ce besoin est un problĂšme dâoptimisation non trivial, notamment Ă cause de lâusage de vĂ©hicules Ă©lectriques, ce qui engendre des contraintes de rechargement de batteries et dâautonomie. Le problĂšme dâoptimisation est dĂ©composĂ© en deux sous-problĂšmes : le premier est le problĂšme dâaffectation des voitures aux clients, ainsi que leurs routages, que nous nommons ROCSP pour Recharging One way Car Sharing Problem ; le second problĂšme est celui du planning des agents et leurs routages que nous nommons ESRP pour Employee Scheduling Routing Problem. 1. RĂ©solution du ROCSP : deux modĂ©lisations en Programmation LinĂ©aire en Nombres Entiers (PLNE) sont proposĂ©es, la premiĂšre basĂ©e sur les flots et la deuxiĂšme sur les chemins, ce qui fait que les deux modĂšles intĂšgrent de maniĂšre diffĂ©rente les contraintes de recharge Ă©lectrique. Comme la rĂ©solution exacte Ă travers les modĂšles PLNE sâavĂšre trĂšs gourmande en temps de calcul et non adaptĂ©e aux instances dâauto-partage de taille rĂ©elle, nous proposons des heuristiques qui permettent dans un temps raisonnable dâoptimiser la redistribution des voitures et la gestion du service. Ces heuristiques permettent de calculer le nombre de voitures et les diffĂ©rentes opĂ©rations de relocalisation (redistribution des voitures) Ă rĂ©aliser sur une journĂ©e donnĂ©e. 2. RĂ©solution du ESRP : un modĂšle PLNE est proposĂ© pour la rĂ©solution exacte du ESRP, et, en complĂ©ment, des heuristiques sont proposĂ©es pour une rĂ©solution approchĂ©e et relativement rapide. Lâobjectif est la dĂ©termination du nombre minimal dâagents nĂ©cessaire pour effectuer les opĂ©rations de relocalisation qui dĂ©coulent du premier problĂšme, le ROCSP. Dans une partie prospective, et une fois les ROCSP et ESRP rĂ©solus dans leur version statique, nous nous focaliserons sur une autre variante du problĂšme avec rĂ©servation dynamique. Nous proposons Ă©galement dâexplorer un nouveau concept - lâauto-copartage - qui se veut une hybridation entre autopartage et covoiturage. Les algorithmes proposĂ©s ont Ă©tĂ© validĂ©s sur le rĂ©seau Auto Bleue de la ville de Nice essentiellement, qui gĂšre une flotte de vĂ©hicules Ă©lectriques, en sâappuyant sur des modĂšles de gĂ©nĂ©ration de flux pour estimer la demande, mais aussi dâautres instances que nous avons gĂ©nĂ©rĂ©es pour simuler dâautres villes, au sein dâun SystĂšme dâInformation GĂ©ographique.This thesis aims at modelling and solving optimization problems related to the management of one-way-electric-car-sharing systems, where users can take a car from a station, use it, and then return it to another station. This generally leads to an imbalanced distribution of cars, with some full stations and other empty ones. A solution to this problem, implemented by car-sharing operators, is to employ staff agents to move cars as needed. However, identifying this need is a non-trivial optimization problem, especially since the system may be more constrained when the vehicles used are electric, which generates battery recharging and autonomy constraints. The global optimization problem addressed is then divided into two sub-problems. The first one is assigning the cars to customers, as well as their routing; it is denoted by ROCSP (Recharging OneWay Car Sharing Problem). The second problem involves agents planning and routing; it is denoted by ESRP (Employee Scheduling Routing Problem). 1. For the ROCSP, we propose two Mixed-integer linear programming (MILP) modelizations of the problem: One based on flows and the other based on paths. This means that the two models include the battery-recharging constraints in two different ways. As the exact resolution through the MILP models is quite expensive in terms of computational time and is not adapted for the resolution of real-size car-sharing instances, we introduce heuristics that enable the optimization of cars-redistribution and service management of the service within a reasonable amount of time. These heuristics allows the calculation of the number of cars and the various redistribution operations to be performed on a given day. 2. For the ESRP, this second problem is also addressed with MILP models for the exact resolution, and some heuristics are suggested for an approximate resolution. This process has reasonable calculation time and aims at finding the minimum number of agents to perform the necessary relocation operations that stem from the first problem, namely, the ROCSP. Once the ROCSP and ESRP solved in their static versions, we then focus on the ROCSP by exploring another variant of the problem : ROCSP with dynamic reservation. We also suggest to explore a new concept : Auto-CoPartage, which is a hybridization of car-sharing and carpooling. The stated algorithms are validated on the Auto Bleue electrical vehicles fleet in the network of the city of Nice, essentially by relying on flow generation models to estimate the demand, but also using other instances that we have generated for other cities. All the data are handled using a Geographical Information System
Optimisation dâun service dâautopartage de vĂ©hicules Ă©lectriques
International audienc
Relocation Optimization of Electric Cars in One-Way Car-sharing Systems: Modeling, Exact Solving and Heuristics Algorithms.
International audienc
Cars Redistribution Optimization Problem in the Free-Float Car-Sharing
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SystÚme de réservation pour l'autopartage de voitures électriques dans un seul sens
National audienc
SystÚme de réservation pour l'autopartage de voitures électriques dans un seul sens
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