Optimisation macroscopique des plans de transports grâce aux véhicules autonomes

Large scale road traffic optimal control

• Auteur / Autrice : Théophile Cabannes
• Direction : Éric Goubault
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 08/11/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique (Palaiseau, Essonne) - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] / LIX
• Jury : Président / Présidente : Romuald Elie
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Éric Goubault, Claudia D'Ambrosio, Nicolas Coulombel, Alexandre M. Bayen
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Claudia D'Ambrosio

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Optimisation convexe

Théorie des jeux

Circulation

Mots clés libres

Theorie des jeux

Optimisation convexe

Machine Learning

Theorie des graphes

Game theory

Convex optimization

Machine Learning

Graph theory

Résumé

La présente thèse de doctorat porte sur la simulation et l'optimisation du choix dynamique des itinéraires routiers, qui est l'un des défis majeurs de l'ingénierie du trafic routier. Les conducteurs sont souvent confrontés à des choix d'itinéraires lorsqu'ils doivent se rendre d'un point A à un point B, et ces choix peuvent influencer considérablement la congestion du trafic et la durée des déplacements.Cette thèse propose une approche basée sur la théorie des jeux et l'ingénierie du trafic routier pour modéliser le comportement des conducteurs dans le choix de leur itinéraire. En utilisant cette approche, nous avons développé des modèles mathématiques pour simuler les choix dynamiques d'itinéraires des conducteurs, en prenant en compte l'impact de la congestion du trafic sur les temps de parcours.Les résultats de cette recherche montrent que l'utilisation de la théorie des jeux permet de créer des modèles plus précis et plus réalistes pour la simulation et l'optimisation du choix dynamique des itinéraires routiers. Les simulations ont permis de mieux comprendre le comportement des conducteurs et de proposer des stratégies pour améliorer la fluidité du trafic.En conclusion, cette thèse de doctorat montre que l'utilisation de la théorie des jeux et de l'ingénierie du trafic routier permet de modéliser et d'optimiser de manière efficace le choix dynamique des itinéraires routiers. Les résultats de cette recherche ouvrent la voie à des améliorations significatives dans la gestion du trafic routier, en contribuant à la création de systèmes de transport plus efficaces et plus durables.

This doctoral thesis focuses on the simulation and optimization of dynamic route choice in road traffic, which is one of the major challenges of traffic engineering. Drivers are often faced with route choices when traveling from point A to point B, and these choices can significantly influence traffic congestion and travel times.This thesis proposes an approach based on game theory and traffic engineering to model driver behavior in route choice. Using this approach, we have developed mathematical models to simulate drivers' dynamic route choices, taking into account the impact of traffic congestion on travel times.The results of this research show that the use of game theory allows for more accurate and realistic models for the simulation and optimization of dynamic route choice in road traffic. The simulations have provided a better understanding of driver behavior and proposed strategies to improve traffic flow.In conclusion, this doctoral thesis shows that the use of game theory and traffic engineering allows for effective modeling and optimization of dynamic route choice in road traffic. The results of this research pave the way for significant improvements in traffic management, contributing to the creation of more efficient and sustainable transportation systems.