Modèle multi-agent pour la re-planification des activités individuelles et collectives quotidiennes dans un environnement perturbé

Agent-based model for the rescheduling of Individual and collective daily activities under uncertainties

• Auteur / Autrice : Hui Zhao
• Direction : Stéphane Galland
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 03/07/2020
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées (CIAD) (Dijon) - Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées [Dijon] / CIAD
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université de technologie de Belfort-Montbéliard (1999-....)
• Jury : Président / Présidente : Vincent Chevrier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Zahia Guessoum, Lhassane Idoumghar, Tom Bellemans
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Vercouter

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Modélisation multi-Agent

Plan d'activités quotidiennes

Re-Planification des activités individuelles

Re-Négociation de trajets partages

Evénements imprévus

Agent-Based model

Daily activity schedule

Individual activity rescheduling

Joint trip renegotiating

Unexpected events

Résumé

Dans leur vie quotidienne, chaque personne realise un plan d'activités individuelles et collectives. Lors de l’execution de ce plan, certaines perturbations impliquent la nécessité de modifier le plan. Dans cette thèse ces perturbations sont assimilées à des événements captes par les individus. Une approche de modélisation multi-agent est utiliser afin de reproduire par simulation le processus de re-planification des activités tant du point de vue individuel que collectif. Dans ce cadre, la relation entre une paire d ́episodes (trajet et activité) successifs est étudié lorsque le plan est confronte à des perturbations. Cette thèse utilise un arbre de decision pour construire l’ensemble des planifications possibles, ainsi que leurs pénalités respectives pour chaque episode. Concernant la re-négociation des trajets partagés, le conducteur et le passager doivent re-négocier les lieux de deposes et l’heure d’arrivée, en minimisant la distance entre ces lieux. Ainsi, une distance de tolerance est utilisée pour trouver le lieu alternatif, ainsi qu’une fonction d’utilité pour calculer le score de chaque choix alternatif. De plus, au cours du processus de re-négociation, la relation entre le passager et le conducteur est étudiée, notamment du point de vue de la pression temporelle. Ceci affecte le degré de concession du conducteur et du passager vis-à-vis des propositions de son partenaire.

Daily activity schedule are popular for people duringdaily life. While, when executing the schedule on the real road network, there are always some disruptions disturbing the planned schedule. To deal with this problem, daily activity rescheduling is necessary. This thesis regards the disruptions from the activity schedule execution environment as unexpected events (uncertainties). It establishes agent-based models to simulate the activity rescheduling decision process from the aspects of individual activity rescheduling and joint trip renegotiating.For the individual activity rescheduling, the model in this thesis wants to explore the relationship between a pair of episodes (two connected episodes) under unexpected events. Therefore, activity type is an important factor to consider. This thesis uses the decision tree to search all the alternative choices, and then it calculates the penalty after applying for the choices for each episode. For the joint trip renegotiating problem, when unexpected events happens, such as congestion, the driver and passenger need to renegotiate the drop off place and arrival time. The passenger drop off place may be a place near to his original location, or a new location. This thesis proposes a tolerance distance to find the alternative drop off place, and it uses the utility function to calculate the score of each alternative choice. Also, during the renegotiation process, this thesis considers the relationship between the passenger and driver, and also the time pressure. Both of them affect the person’s concession degree to his opponent.The goal of this thesis is to simulate the activity rescheduling decision and its focus is the travel behavior. It defines the unexpected events that may occur during the activity schedule execution process, and it establishes models to deal with both the individual activity rescheduling decision-making process and joint trip renegotiating process. It would like to provide a method to simulate the rescheduling decision-making mostly closed to the reality, while, it still needs to be validated to the real case in the near future.