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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2011-04-26
Optimisation dynamique du contrôle-commande ferroviaire
Dans la gestion du trafic ferroviaire, le « contrôle-commande » (CC) peut être vu comme le dernier maillon d'une chaîne opérationnelle, car le CC se base sur les décisions prises à des niveaux supérieurs. La marche d'un train est donc conditionnée par le routage et le scheduling optimisés préalablement au niveau tactique. Il existe un ensemble de travaux réalisés par les automaticiens pour proposer des conduites adaptées au trafic et à la table horaire. Cependant, il peut s'avérer que le CC doive faire face aux perturbations pouvant survenir dans un système complexe comme l'exploitation ferroviaire (retards, indisponibilités de matériels). Ainsi, il s'avère nécessaire de ré-optimiser la marche d'un train compte tenu des éventuels re-routages et ré-ordonnancements. Dans ce cas, une optimisation « en-ligne » peut être effectuée pour ré-adapter la conduite, néanmoins il s'agit d'une optimisation limitée au seul train concerné et prend difficilement en compte les répercussions sur le trafic.
Optimiser le CC vient aider la régulation du trafic compte tenu de la signalisation et de nombreuses applications existent notamment dans les systèmes urbains automatisés (tramway, métro). Néanmoins, dans le domaine ferroviaire, le contrôle-commande est plus complexe, dû notamment aux conflits occasionnés. Plusieurs produits d'assistance à la conduite existent, cependant ils n'intègrent pas l'état du trafic et les conditions de circulation dans le calcul des efforts à fournir. Autrement dit, ceux-ci sont calculés uniquement par rapport au train lui-même et sa destination. Or, prendre en compte l'état du trafic peut influer sur les vitesses optimales à atteindre car la prise en compte simultanée de plusieurs trains peut amener à élaborer des profils de vitesse différents de ceux produits si l'on considérait ces mêmes trains séparément.
Dans ce problème, la réactivité est un point crucial. Nous proposons donc de l'aborder avec l'optimisation dynamique. En effet, celle-ci est de plus en plus utilisée en Recherche Opérationnelle, notamment dans les problèmes d'optimisation combinatoire (DARP, VRP...) Néanmoins, à notre connaissance, ce type de résolution n'est pas utilisé pour la gestion des efforts et la reconstruction à la volée d'un profil de vitesse. La méthode à développer devra optimiser dynamiquement le CC en fonction des événements survenant dans le système pour fluidifier le trafic et respecter les horaires, tout en gérant au mieux la consommation énergétique qui est désormais au cœur des préoccupations du monde du transport.
Étant donné que les métaheuristiques sont particulièrement adaptées à l'optimisation dynamique combinatoire, la méthode d'optimisation à développer reposera certainement sur l'une d'entre elles. Globalement, la méthode à développer viendra s'articuler avec des méthodes d'optimisation du routage et des vitesses. C'est-à-dire qu'elle prendra en compte les solutions générées pour aider le conducteur à respecter au mieux les contraintes horaires, tout en adoptant un mode de conduite éco-responsable. La méthode indiquera donc les meilleurs efforts à produire compte tenu de la circulation. Les solutions proposées seront ensuite validées sur simulateur.
Une bonne connaissance du C++ est souhaitable, des connaissances en optimisation (métaheuristiques) et en automatique seraient un plus.
Merci à tout candidat de faire parvenir un CV avec une lettre de motivation, ainsi que les relevés de notes de M1 et les notes disponibles de M2.
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Encadrement : Rémy Chevrier et Joaquin Rodriguez
Contact : remy.chevrier _at_ ifsttar.fr
Financement : projet ANR
Durée : 3 ans (temps plein)
Affiliation : IFSTTAR (ex INRETS) Lille - Villeneuve d'Ascq, équipe ESTAS
Lieu de travail : IFSTTAR Villeneuve d'Ascq
Mots-clés : Transport ferroviaire, contrôle-commande, économie d'énergie, optimisation, métaheuristiques
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Dans la gestion du trafic ferroviaire, le « contrôle-commande » (CC) peut être vu comme le dernier maillon d'une chaîne opérationnelle, car le CC se base sur les décisions prises à des niveaux supérieurs. La marche d'un train est donc conditionnée par le routage et le scheduling optimisés préalablement au niveau tactique. Il existe un ensemble de travaux réalisés par les automaticiens pour proposer des conduites adaptées au trafic et à la table horaire. Cependant, il peut s'avérer que le CC doive faire face aux perturbations pouvant survenir dans un système complexe comme l'exploitation ferroviaire (retards, indisponibilités de matériels). Ainsi, il s'avère nécessaire de ré-optimiser la marche d'un train compte tenu des éventuels re-routages et ré-ordonnancements. Dans ce cas, une optimisation « en-ligne » peut être effectuée pour ré-adapter la conduite, néanmoins il s'agit d'une optimisation limitée au seul train concerné et prend difficilement en compte les répercussions sur le trafic.
Optimiser le CC vient aider la régulation du trafic compte tenu de la signalisation et de nombreuses applications existent notamment dans les systèmes urbains automatisés (tramway, métro). Néanmoins, dans le domaine ferroviaire, le contrôle-commande est plus complexe, dû notamment aux conflits occasionnés. Plusieurs produits d'assistance à la conduite existent, cependant ils n'intègrent pas l'état du trafic et les conditions de circulation dans le calcul des efforts à fournir. Autrement dit, ceux-ci sont calculés uniquement par rapport au train lui-même et sa destination. Or, prendre en compte l'état du trafic peut influer sur les vitesses optimales à atteindre car la prise en compte simultanée de plusieurs trains peut amener à élaborer des profils de vitesse différents de ceux produits si l'on considérait ces mêmes trains séparément.
Dans ce problème, la réactivité est un point crucial. Nous proposons donc de l'aborder avec l'optimisation dynamique. En effet, celle-ci est de plus en plus utilisée en Recherche Opérationnelle, notamment dans les problèmes d'optimisation combinatoire (DARP, VRP...) Néanmoins, à notre connaissance, ce type de résolution n'est pas utilisé pour la gestion des efforts et la reconstruction à la volée d'un profil de vitesse. La méthode à développer devra optimiser dynamiquement le CC en fonction des événements survenant dans le système pour fluidifier le trafic et respecter les horaires, tout en gérant au mieux la consommation énergétique qui est désormais au cœur des préoccupations du monde du transport.
Étant donné que les métaheuristiques sont particulièrement adaptées à l'optimisation dynamique combinatoire, la méthode d'optimisation à développer reposera certainement sur l'une d'entre elles. Globalement, la méthode à développer viendra s'articuler avec des méthodes d'optimisation du routage et des vitesses. C'est-à-dire qu'elle prendra en compte les solutions générées pour aider le conducteur à respecter au mieux les contraintes horaires, tout en adoptant un mode de conduite éco-responsable. La méthode indiquera donc les meilleurs efforts à produire compte tenu de la circulation. Les solutions proposées seront ensuite validées sur simulateur.
Une bonne connaissance du C++ est souhaitable, des connaissances en optimisation (métaheuristiques) et en automatique seraient un plus.
Merci à tout candidat de faire parvenir un CV avec une lettre de motivation, ainsi que les relevés de notes de M1 et les notes disponibles de M2.
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Encadrement : Rémy Chevrier et Joaquin Rodriguez
Contact : remy.chevrier _at_ ifsttar.fr
Financement : projet ANR
Durée : 3 ans (temps plein)
Affiliation : IFSTTAR (ex INRETS) Lille - Villeneuve d'Ascq, équipe ESTAS
Lieu de travail : IFSTTAR Villeneuve d'Ascq
Mots-clés : Transport ferroviaire, contrôle-commande, économie d'énergie, optimisation, métaheuristiques
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