Contribution informatique aux modèles de planification en économie des transport

par Fabrice Marchal

Thèse de doctorat en Economie

Sous la direction de André de Palma.

Soutenue en 2001

à Cergy-Pontoise .


  • Résumé

    Depuis vingt ans, des efforts de recherche considérables ont été consacrés aux modèles dynamiques de trafic, encouragés par l'avènement des technologies ITS (systèmes intelligents de transport). Ces modèles décrivent l'évolution de la congestion dans les réseaux urbains et inter-urbains comme un processus dynamique, contrairement aux modèles statiques qui la considère comme stationnaire. Cette thèse présente une méthodologie originale basée sur une approche par simulation numérique. Dans la première partie, nous élaborons un modèle dynamique qui comporte les éléments clefs suivants: (1) un modèle de trafic mésoscopique à événements discrets et (2) un modèle de choix d'heure de départ basé sur les travaux de W. Vickrey. Les avantages de l'approche résident dans la possibilité de calculer un état dynamique d'équilibre et de prendre en compte tant la dynamique intra-jour que les ajustements de jour en jour. Une grande part du travail est consacrée à la mise en oeuvre informatique du modèle. Les problèmes de performance sont traités pour permettre de simuler de grands réseaux réalistes en des temps raisonnables. La seconde partie se concentre sur l'applicabilité du modèle. Sa validation est présentée sur le réseau de l'Ile-de-France avec des données réelles. Nous comparons le modèle avec d'autres approches existantes, notamment celles des modèles statiques et agrégés. Une large palette de scénarios et de politiques est envisagée: variation de la demande, restriction de trafic, contrôle d'accès, extension des horaires flexibles et décalés. Le modèle est adapté pour étudier la tarification des infrastructures. Cette approche permet d'élaborer les tarifs, en prédisant les impacts désagrégés sur les flux et sur les groupes d'usagers. Des structures de tarifications fixes et modulaires sont testées sur le réseau de Sioux-Falls. Finalement, nous envisageons l'intégration des simulateurs de trafic avec les modèles d'occupation du sol.


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    During the past two decades, considerable research efforts have been devoted to the development of dynamic traffic models mainly motivated by ITS (Intelligent Transportation Systems) technologies. These models describe the evolution of the congestion of urban and inter-urban networks as a dynamic process instead of considering -as in static models- that this phenomenon is stationary. This dissertation presents an innovative methodology that uses the simulation approach. In the first part, we build a fully dynamic model with two key features: (1) a mesoscopic event-based traffic model and (2) a departure time choice model based on the work of W. Vickrey. Its advantages are the ability to compute stationary time-dependent states and to take into account within-day time as well as day-to-day adjustments. Computer implementation and performance issues are addressed to allow to simulate large-scale networks within reasonable computing times. The second part focuses on the applicability of the simulator. Its validation is presented on the test-site of the city of Paris with real world data. It is compared with other existing approaches such as that of static models and network-aggregated models. A wide range of policies and scenarios are envisaged: variation of demand, access control, traffic restraint, implementation of staggered and flexible hours. The model is also adapted to study the economics of road pricing. We show that the simulation approach can help to design pricing schemes by predicting their impacts on traffic flows and by assessing the differential responses of users. Fixed and modular pricing schemes are tested on the network of Sioux-Falls. Lastly, we examine the integration of traffic simulators withland-usemodels.

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Informations

  • Détails : 216 f.
  • Notes : Publication autorisée par le jury

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  • Cote : TE CERG 2001 MAR
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