Aide à la Décision et apprentissage pour la Tarification Dynamique dans le Transport

par Hajer Ben Fekih

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Ali Ridha Mahjoub.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale de Dauphine (Paris) , en partenariat avec Laboratoire d'Analyse et de Modélisation de Systèmes d'Aide à la Décision (laboratoire) et de Université Paris-Dauphine (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-08-2018 .


  • Résumé

    Ce travail de recherche a pour objectif de définir un mécanisme de tarification pour les services de transport dans un contexte économique mondialisé et fortement concurrentiel dans lequel se trouve les entreprises d'aujourd'hui. Cette tarification se veut « dynamique » en temps réel et « juste » en termes d'équilibre de partage de gain entre les deux parties prenantes. La démarche proposée consiste à définir des indicateurs de coût en temps réel et à classifier les demandes de transport et les évaluer en développant des algorithmes de tarification en se basant sur les données réelles.

  • Titre traduit

    Decision Aid and machine learning for dynamic pricing in transportation


  • Résumé

    This research project aims to define a pricing mechanism for transport services in a globalized and highly competitive economic environment in which today's companies find themselves. This pricing procedure is intended to be "dynamic" in real time and "fair" in terms of a balance of earnings and sharing between the concerned parties. The proposed approach consists of defining real-time cost indicators and classifying transport requests and evaluating them by developing pricing algorithms based on actual data.