Impacts de la mobilité résidentielle transfrontalière sur les espaces de la vie quotidienne d'individus actifs du Luxembourg.

À partir d'une enquête effectuée par le CEPS/INSTEAD et la fondation Forum Europa, cet article analyse le phénomène de mobilité résidentielle transfrontalière et son impact sur les déplacements quotidiens. Réalisée au printemps 2008, cette enquête porte sur les actifs occupés résidant initialement au Luxembourg qui se sont installés dans un pays frontalier entre 2001 et 2007, tout en conservant leur emploi au Grand-Duché. Pour un grand nombre d'entre eux, le déménagement transfrontalier a permis d'accéder à un logement plus grand, voire d'en devenir propriétaire. Néanmoins, l'analyse des déplacements quotidiens montre que la plupart de ces personnes a dû consentir à de nombreuses concessions en termes de mobilité pour accéder au logement souhaité. Cela se ressent particulièrement pour le trajet domicile/travail dont la distance moyenne a doublé, ce qui a renforcé la dépendance à l'automobile des personnes concernées . En dehors même du travail, la localisation des autres activités quotidiennes se trouve modifiée à la suite du déménagement. Des indicateurs synthétiques issus de la géostatistique permettent d'analyser la reconfiguration des lieux de ces activités. Malgré la relocalisation de beaucoup d'entre elles autour du nouveau lieu de résidence, une certaine inertie des comportements se traduit par le maintien de près d'une activité sur trois au Luxembourg. Dès lors, la dispersion des espaces d'activités augmente pour certains enquêtés. Elle est liée à la part des activités transférées vers le pays de résidence, varie fortement selon la nationalité ; elle est plus forte pour les Luxembourgeois et les Portugais. Les personnes originaires des régions frontalières, qui retournent dans leur pays d'origine, gardent également près d'un quart de leurs activités au Grand-Duché : cela témoigne de l'importance du lieu de travail dans la structuration des espaces de vie quotidienne et d'un capital spatial déjà mis en évidence dans le cas d'actifs résidant au Luxembourg

Time Blocks Decomposition of Multistage Stochastic Optimization Problems

Multistage stochastic optimization problems are, by essence, complex because their solutions are indexed both by stages (time) and by uncertainties (scenarios). Their large scale nature makes decomposition methods appealing.The most common approaches are time decomposition --- and state-based resolution methods, like stochastic dynamic programming, in stochastic optimal control --- and scenario decomposition --- like progressive hedging in stochastic programming. We present a method to decompose multistage stochastic optimization problems by time blocks, which covers both stochastic programming and stochastic dynamic programming. Once established a dynamic programming equation with value functions defined on the history space (a history is a sequence of uncertainties and controls), we provide conditions to reduce the history using a compressed "state" variable. This reduction is done by time blocks, that is, at stages that are not necessarily all the original unit stages, and we prove areduced dynamic programming equation. Then, we apply the reduction method by time blocks to \emph{two time-scales} stochastic optimization problems and to a novel class of so-called \emph{decision-hazard-decision} problems, arising in many practical situations, like in stock management. The \emph{time blocks decomposition} scheme is as follows: we use dynamic programming at slow time scale where the slow time scale noises are supposed to be stagewise independent, and we produce slow time scale Bellman functions; then, we use stochastic programming at short time scale, within two consecutive slow time steps, with the final short time scale cost given by the slow time scale Bellman functions, and without assuming stagewise independence for the short time scale noises

Dynamic consistency for Stochastic Optimal Control problems

For a sequence of dynamic optimization problems, we aim at discussing a notion of consistency over time. This notion can be informally introduced as follows. At the very first time step $t_0$, the decision maker formulates an optimization problem that yields optimal decision rules for all the forthcoming time step $t_0, t_1, ..., T$; at the next time step $t_1$, he is able to formulate a new optimization problem starting at time $t_1$ that yields a new sequence of optimal decision rules. This process can be continued until final time $T$ is reached. A family of optimization problems formulated in this way is said to be time consistent if the optimal strategies obtained when solving the original problem remain optimal for all subsequent problems. The notion of time consistency, well-known in the field of Economics, has been recently introduced in the context of risk measures, notably by Artzner et al. (2007) and studied in the Stochastic Programming framework by Shapiro (2009) and for Markov Decision Processes (MDP) by Ruszczynski (2009). We here link this notion with the concept of "state variable" in MDP, and show that a significant class of dynamic optimization problems are dynamically consistent, provided that an adequate state variable is chosen

Mobilité locale et périurbanisation transfrontalière

Appliquée à l?aire métropolitaine transfrontalière luxembourgeoise, l?analyse du système de mobilité locale, réunissant les interactions entre les déplacements quotidiens et la mobilité résidentielle, permet de mieux appréhender les rouages et les conséquences spatiales d?une spécialisation fonctionnelle mettant concomitamment en oeuvre une polarisation centre-périphérie classique et des différentiels frontaliers. Plus particulièrement, c?est en abordant les pratiques des déplacements domicile-travail ainsi que les choix résidentiels d?actifs frontaliers et résidents que cet article illustre les interdépendances fonctionnelles qui existent de part et d?autre des frontières grand-ducales, notamment par rapport au développement de la périurbanisation (transfrontalière). Ainsi, à partir de l?analyse conceptuelle des liens entre métropolisation et périurbanisation et une approche cartographique originale, il a été possible, grâce à l?exploitation des fichiers de la Sécurité Sociale luxembourgeoise et à l?aide de données d?enquête effectuées lors des dernières années, de remarquer trois processus majeurs. Premièrement, le bassin de main-d?oeuvre du Grand-Duché s?est fortement étendu ces dernières années. Par ailleurs, si la capitale présente un bilan déficitaire en termes de mobilité résidentielle locale, elle s?avère être la porte d?entrée principale des migrants. Enfin, la frontière joue deux rôles distincts. Le premier est attractif en ce qui concerne la mobilité domicile-travail. Le deuxième rôle est celui d?une frontière barrière/aimant dans la mesure où la tendance dominante consiste à s?en rapprocher, tout en s?accompagnant d?une faiblesse relative des déménagements transfrontaliers.mobilités quotidienne et résidentielle; champs vectoriels; Luxembourg; régions frontalières; périurbanisation

Validation d'un modèle d'accessibilité par recoupement de données multi-sources. Application aux communes de Belgique

Dans le cadre du projet de recherche MOBLOC (Mobilities and Long Term Location Choice in Belgium), l'exploration à un niveau d'agrégation communal des interactions entre les mobilités résidentielle et quotidienne a nécessité la construction d'un modèle d'accessibilité routière à l'échelle de la Belgique. Dans un premier temps, un modèle de trafic en heures creuses affectant les flux selon un mode tout-ou-rien, est comparé à une base d'observations (MOBEL) ainsi qu'à deux modélisations (Google Maps et un modèle développé à l'UCL par Vandenbulke et al., 2009). Le modèle routier aux heures de pointe du matin procède à l'affectation d'une matrice de demande de déplacement domicile-travail et domicile-études sur la base de la recherche d'un équilibre utilisateur. En complément de l'analyse cartographique, différentes statistiques de qualité d?ajustement sont mises à contribution pour le calibrage et la validation du modèle d'accessibilité MOBLOC.accessibilité routière; heures de pointe; heures creuses; Belgique; modélisation

Upper and Lower Bounds for Large Scale Multistage Stochastic Optimization Problems: Decomposition Methods

We consider a large scale multistage stochastic optimization problem involving multiple units. Each unit is a (small) control system. Static constraints couple units at each stage. To tackle such large scale problems, we propose two decomposition methods, whether handling the coupling constraints by prices or by resources. We introduce the sequence (one per stage) of global Bellman functions, depending on the collection of local states of all units. We show that every Bellman function is bounded above by a sum of local resource-decomposed value functions, and below by a sum of local price-decomposed value functions-each local decomposed function having for arguments the corresponding local unit state variables. We provide conditions under which these local value functions can be computed by Dynamic Programming. These conditions are established assuming a centralized information structure, that is, when the information available for each unit consists of the collection of noises affecting all the units. We finally study the case where each unit only observes its own local noise (decentralized information structure)

Upper and Lower Bounds for Large Scale Multistage Stochastic Optimization Problems: Application to Microgrid Management

We consider a microgrid where different prosumers exchange energy altogether by the edges of a given network. Each prosumer is located to a node of the network and encompasses energy consumption, energy production and storage capacities (battery, electrical hot water tank). The problem is coupled both in time and in space, so that a direct resolution of the problem for large microgrids is out of reach (curse of dimensionality). By affecting price or resources to each node in the network and resolving each nodal sub-problem independently by Dynamic Programming, we provide decomposition algorithms that allow to compute a set of decomposed local value functions in a parallel manner. By summing the local value functions together, we are able, on the one hand, to obtain upper and lower bounds for the optimal value of the problem, and, on the other hand, to design global admissible policies for the original system. Numerical experiments are conducted on microgrids of different size, derived from data given by the research and development centre Efficacity, dedicated to urban energy transition. These experiments show that the decomposition algorithms give better results than the standard SDDP method, both in terms of bounds and policy values. Moreover, the decomposition methods are much faster than the SDDP method in terms of computation time, thus allowing to tackle problem instances incorporating more than 60 state variables in a Dynamic Programming framework