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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2012-06-05

Sujet de thèse CIFRE :
Optimisation d'un éco-système de transport multimodal
pour les grandes agglomérations urbaines


Financement : Bourse CIFRE financée par Renault en collaboration avec le LIP6 (Univ. P. et M. Curie)

Direction d'accueil Renault : Direction de la Recherche, des Etudes Avancées et des Matériaux à Guyancourt

Durée : 3 ans

Description du sujet :
Cette thèse s'inscrit dans une action de recherche de Renault qui vise à proposer des nouvelles solutions de transport porte à porte et de transport en commun en vue de l'optimisation de la conception des véhicules électriques et de l'éco-système du transport multimodal en intégrant ces derniers. Cette thèse participe également dans la thématique de recherche Renault qui vise à développer des nouvelles méthodologies de conception et d'optimisation de systèmes de transport intelligents.

Le développement de véhicules électriques a pour mission de proposer un nouveau mode de transport économique et écologique à la société. Leur intégration dans le marché va changer profondément le paysage de transport actuel. Quels sont les besoins des usagers dans de grands trajets, incluant des critères de choix économiques, de sécurité, de confort et d'écologie ? Quels sont les systèmes de transport multimodal du futur qui pourront offrir de meilleurs services prenant en compte les avantages et les limites des véhicules électriques ? Cette thèse consiste à concevoir et à optimiser un éco-système de transport multimodal en intégrant les véhicules électriques pour des trajets dans de grandes agglomérations urbaines. De nouvelles solutions économiques, écologiques, confortables et sécurisantes aux usagers intégrant les véhicules électriques devront être proposées. Ces solutions pourraient porter des éléments à la conception des véhicules électriques qui pourraient s'adapter aux différentes configurations techniques et organisationnelles.

La première étape de cette thèse est l'indentification et la classification des composants de systèmes de transport multimodal actuels et les différents services proposés aux usagers. Le/La doctorant(e) devrait travailler étroitement avec d'autres services de Renault et d'autres auteurs de transport (SNCF, RATP, AVIS, Hertz, ...). Une étude de l'offre en logiciels commerciaux disponibles est également envisagée à ce stade.

Dans un second temps, le/la doctorant(e) devra développer une modélisation générale et pertinente du problème utilisant les outils de la recherche opérationnelle. Les variables du problème sont liées aux caractéristiques de véhicules électriques (capacité, autonomie, temps de rechargement) et des parkings (capacité, nombre de points de charges) et l'utilisation de ces véhicules en fonction des demandes. Les contraintes à considérer sont imposées par les différents acteurs des offres de transports, l'utilisation des voies de communication (et leur saturation), le dimensionnement des parkings et des véhicules électriques et la demande des utilisateurs. Les fonctions à optimiser devront intégrer le coût du transport, et les gains en temps et en confort pour les utilisateurs. Une bibliographie précise devra alors orienter le choix pour la mise en place de méthode de résolution efficace le plus proche possible de l'optimum, intégrant des techniques classiques de recherche opérationnelle (programmation linéaire en nombres entiers, théorie des jeux, simulation).

Un ensemble de méthodes pour résoudre le problème général ou des sous-problèmes identifiés comme pertinents devra alors être proposés et testés sur des jeux de tests réels. La qualité et la faisabilité des solutions obtenues devront alors être étudiées d'une manière théorique et confrontées au problème réel initialement posé.

Profil : Diplômé(e) de grandes écoles ou d'université, dynamique avec capacités de communication et de travail en équipe et des compétences scientifiques en recherche opérationnelle, optimisation combinatoire, évaluation des performances et informatique. Des compétences en théorie des jeux seront appréciées.

Candidature : Envoyer par mail à witold.klaudel@renault.com et Alix.Munier@lip6.fr les éléments suivants : CV, lettre de motivation, lettres de recommandation, notes et classement dans le master de recherche et des deux années précédentes.