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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2010-03-25
Optimisation multicritère de la gestion opérationnelle du trafic ferroviaire en environnement incertain
Depuis quelques années, le secteur ferroviaire connaît un regain d'intérêt qui s'est manifesté notamment par une hausse de la fréquentation des grandes lignes « voyageurs » en France. Par ailleurs,
les accords issus du « Grenelle de l'Environnement » ont mis en avant les avantages du secteur ferroviaire d'un point de vue environnemental, tout en insistant sur le besoin crucial de réduire la consommation
énergétique.
L'exploitation ferroviaire couvre un ensemble de problèmes d'optimisation bien connus de la recherche opérationnelle. Nous nous
intéressons ici plus particulièrement à la gestion opérationnelle du
trafic ferroviaire qui vise à satisfaire une grille horaire compte tenu des ressources disponibles, matérielles ou humaines. Les différents problèmes suscités dans l'exploitation viennent des conflits générés par l'utilisation de mêmes ressources (machines, voies...) aux mêmes moments ou par des indisponibilités de ressources (en cours d'utilisation, en panne...). Il s'agit donc de problèmes d'ordonnancement avec répartition
de ressources (/train dispatching/).
Par ailleurs, l'exploitation ferroviaire est un système complexe dans
lequel un ensemble de facteurs incertains peuvent apparaître comme des retards ou des indisponibilités imprévus. L'incertitude devra être intégrée dans la modélisation du problème à résoudre et ceci à deux
niveaux : lors de la planification de l'exploitation (anticipation des problèmes) et lors de sa mise en œuvre, i.e. être capable d'adapter une solution compte tenu du problème occasionné.
Le but de cette thèse est donc de proposer des méthodes d'optimisation
multicritère, c'est-à-dire mettant en concurrence les objectifs de ponctualité et d'économie d'énergie. L'optimisation doit prendre en compte un ensemble de paramètres liés aux ressources disponibles et gérer les conflits liés aux problèmes de disponibilité de ces mêmes ressources, tout en tenant compte d'un degré d'incertitude dans
l'exploitation.
Ces méthodes seront elles-mêmes basées plus particulièrement sur des
métaheuristiques telles que les algorithmes évolutionnaires ou les flots de particules. L'implémentation se fera très probablement à
l'aide du /framework/ ParadisEO (1). De cette manière, un ensemble de
solutions potentielles pourront être fournies au gestionnaire d'infrastructures (aide à la décision). Les solutions proposées
pourront être validées sur simulateur (ERTMS (2), OpenTrack...) et
comparées avec des solutions obtenues avec d'autres approches.
Une bonne connaissance du C++ est souhaitable, des connaissances en
optimisation sont indispensables et avoir déjà manipulé des métaheuristiques serait 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.
--------------------------------------------------------------------------------
Encadrement : Rémy Chevrier et Joaquin Rodriguez
Contact : remy.chevrier _at_ inrets.fr
Financement : bourse INRETS (environ 1700€ brut mensuel)
Durée : 3 ans (temps plein), début : octobre 2010
Affiliation : INRETS Lille - Villeneuve d'Ascq, équipe ESTAS
Lieu de travail : INRETS Villeneuve d'Ascq
Mots-clés : Optimisation multicritère, trafic ferroviaire, économie d'énergie, métaheuristique, incertitude
--------------------------------------------------------------------------------
(1) paradiseo.gforge.inria.fr
(2) European Railway Traffic Management System
Depuis quelques années, le secteur ferroviaire connaît un regain d'intérêt qui s'est manifesté notamment par une hausse de la fréquentation des grandes lignes « voyageurs » en France. Par ailleurs,
les accords issus du « Grenelle de l'Environnement » ont mis en avant les avantages du secteur ferroviaire d'un point de vue environnemental, tout en insistant sur le besoin crucial de réduire la consommation
énergétique.
L'exploitation ferroviaire couvre un ensemble de problèmes d'optimisation bien connus de la recherche opérationnelle. Nous nous
intéressons ici plus particulièrement à la gestion opérationnelle du
trafic ferroviaire qui vise à satisfaire une grille horaire compte tenu des ressources disponibles, matérielles ou humaines. Les différents problèmes suscités dans l'exploitation viennent des conflits générés par l'utilisation de mêmes ressources (machines, voies...) aux mêmes moments ou par des indisponibilités de ressources (en cours d'utilisation, en panne...). Il s'agit donc de problèmes d'ordonnancement avec répartition
de ressources (/train dispatching/).
Par ailleurs, l'exploitation ferroviaire est un système complexe dans
lequel un ensemble de facteurs incertains peuvent apparaître comme des retards ou des indisponibilités imprévus. L'incertitude devra être intégrée dans la modélisation du problème à résoudre et ceci à deux
niveaux : lors de la planification de l'exploitation (anticipation des problèmes) et lors de sa mise en œuvre, i.e. être capable d'adapter une solution compte tenu du problème occasionné.
Le but de cette thèse est donc de proposer des méthodes d'optimisation
multicritère, c'est-à-dire mettant en concurrence les objectifs de ponctualité et d'économie d'énergie. L'optimisation doit prendre en compte un ensemble de paramètres liés aux ressources disponibles et gérer les conflits liés aux problèmes de disponibilité de ces mêmes ressources, tout en tenant compte d'un degré d'incertitude dans
l'exploitation.
Ces méthodes seront elles-mêmes basées plus particulièrement sur des
métaheuristiques telles que les algorithmes évolutionnaires ou les flots de particules. L'implémentation se fera très probablement à
l'aide du /framework/ ParadisEO (1). De cette manière, un ensemble de
solutions potentielles pourront être fournies au gestionnaire d'infrastructures (aide à la décision). Les solutions proposées
pourront être validées sur simulateur (ERTMS (2), OpenTrack...) et
comparées avec des solutions obtenues avec d'autres approches.
Une bonne connaissance du C++ est souhaitable, des connaissances en
optimisation sont indispensables et avoir déjà manipulé des métaheuristiques serait 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_ inrets.fr
Financement : bourse INRETS (environ 1700€ brut mensuel)
Durée : 3 ans (temps plein), début : octobre 2010
Affiliation : INRETS Lille - Villeneuve d'Ascq, équipe ESTAS
Lieu de travail : INRETS Villeneuve d'Ascq
Mots-clés : Optimisation multicritère, trafic ferroviaire, économie d'énergie, métaheuristique, incertitude
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(1) paradiseo.gforge.inria.fr
(2) European Railway Traffic Management System