Modélisation dynamique de la densité de population via les réseaux cellulaires et optimisation multiobjectif de l'auto-partage

par Laurent Moalic

Thèse de doctorat en Informatique

Soutenue le 12-12-2013

à Besançon , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) (laboratoire) et de Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies / FEMTO-ST (laboratoire) .

Le président du jury était Van-Dat Cung.

Le jury était composé de François Spies, Alexandre Caminada, Sid-Ahmed Lamrous, Van-Dat Cung, Thomas Noël, El-Ghazali Talbi.

Les rapporteurs étaient Thomas Noël, El-Ghazali Talbi.


  • Résumé

    De nombreux problèmes de décision issus du monde réel sont de nature NP-difficile. Il est également fréquent que de tels problèmes rassemblent plusieurs objectifs à optimiser simultanément, généralement contradictoires entre eux. Pour aborder cette classe de problèmes, les métaheuristiques multiobjectifs fournissent des outils particulièrement efficaces. Par ailleurs, pour traiter des problèmes de transport, l'élaboration de modèles permettant de caractériser l’évolution spatio-temporelle d’une population est un élément essentiel. Dans le cadre de ces travaux, nous nous intéressons à la chaine complète qui permet de guider une décision dans le domaine de l'aménagement du territoire et du transport. Nous considérons ainsi les deux principales phases impliquées dans le processus de décision : la modélisation des déplacements de la population d'une part, et l'élaboration d'une métaheuristique hybride pour résoudre des problèmes d'optimisation multiobjectif d'autre part. Afin de modéliser l’évolution de la présence de personnes sur un territoire, nous proposons dans cette thèse un nouveau modèle de mobilité. L'originalité de ce travail réside dans l'utilisation de données nouvelles issues de la téléphonie mobile, ainsi que dans l'exploitation d'informations géographiques et socio-économiques pour caractériser le pouvoir d'attraction du territoire. Nous proposons par ailleurs une heuristique pour résoudre des problèmes multiobjectifs. L’étude de l'influence de différents opérateurs sur la construction de l'ensemble Pareto, nous a amené à concevoir une heuristique hybride de type mémétique, qui se révèle être significativement plus efficace que des approches de référence. Les deux principales phases, modélisation et optimisation, ont été expérimentées et validées dans un contexte réel. Elles ont donné lieu au développement d’une plate-forme logicielle d’aide à la décision utilisée notamment pour proposer des emplacements de stations pour un service d'auto-partage électrique.

  • Titre traduit

    Dynamic modeling of population density via cellular networks and car-sharing multiobjective optimization


  • Résumé

    Many decision-making problems in the real world are NP-hard. These problems commonly feature several mutually-contradictory objectives to be optimized simultaneously. Multiobjective metaheuristics provide particularly effective means of addressing this class of problems. Moreover, for transportation problems, the development of models able to evaluate the spatiotemporal evolution of a population is essential. In our research, we are interested in the complete chain guiding a decision in the fields of transportation and territory planning. We consider the two main phases involved in the decision-making process: building a population mobility model and developing a hybrid metaheuristic to solve multiobjective optimization problems. In order to compute the evolution of population presence on a territory, in this thesis we propose a new mobility model; its originality lies in employing new data from mobile phone networks as well as geographic and socio-economic information to indicate the attractiveness of the territory. We have also developed a heuristic to solve multiobjective problems: following the study of the influence of several operators on the Pareto front, we have designed a hybrid memetic heuristic that is significantly more effective than reference approaches. The two main phases of modelling and optimizing have been tested and validated in a real context, allowing us to develop a decision-making software platform that can be used to provide station locations for an electric car-sharing service.


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