Le problème d'affectation de places de stationnement dynamique: Solutions pratiques et théoriques

Abstract

This thesis focuses on the problem of urban parking, especially in peak traffic hours. One of the main objectives is to explore the solution methods from operational research perspective and to provide practical solutions through mathematical programming and heuristics.We first consider a simplified, static version of the problem in which all the necessary data is fixed and deterministic over a one-day planning horizon. A 0-1 programming model derived from the generalized assignment problem is proposed and tested on a randomly generated set of instances. Extensions that include different objective functions and other modes of transport are also examined. In addition, we proposed a heuristic based on variable neighborhood search to quickly obtain a good quality solutions.The dynamic nature of the problem has led us to adapt this model so that it can take into account the continuous data updates. We have proposed and evaluated several policies and scenarios, with the goal of developing a system that is as adaptive and robust as possible. The proposed system should be able to guide users to a parking lot assigned to them when possible, or to their destination when their is no parking slot available.Our approach is corroborated via simulation over a set of real data collected from three major European cities.Cette thèse s'intéresse à la problématique du stationnement en milieu urbain, en particulier en période de forte influence. Un des objectifs principaux est l'exploration de méthodes issues de la recherche opérationnelle pour apporter des solutions pratiques via la programmation mathématique et les heuristiques.Nous considérons dans un premier temps une version simplifiée, statique du problème, dans laquelle l'ensemble des données nécessaires est fixé et déterministe sur un horizon d'une journée. Un modèle en variables 0-1, dérivé du problème d'affectation généralisée est proposé et testé sur un ensemble d'instances généré aléatoirement. Des extensions qui incluent des fonctions objectives différentes et d'autres modes de transport sont aussi examinés. De plus, nous avons proposé une heuristique basée sur la recherche à voisinage variable pour obtenir rapidement une solution de qualité satisfaisante.La nature dynamique du problème nous a conduit à adapter ce modèle de façon à pouvoir prendre en compte les mise à jour continues des données. Nous avons ainsi proposé et évalué plusieurs politiques et scénarios, avec l'ambition d'obtenir un système qui soit le plus adaptatif et robuste possible. Le système proposé doit pouvoir guider les utilisateurs vers une place qui leur est affectée lorsque cela est possible, ou à défaut vers leur destination.Notre approche est validée via un ensemble de simulations réalisées à partir de données réelles collectées depuis trois grandes villes européennes