Abstract : L’exploitation ferroviaire consiste essentiellement à synchroniser l’usage des différentes ressources indispensables à la production du service de transport, de manière à fournir aux voyageurs un service de qualité et à coûts maîtrisés. Au premier rang de ces ressources figurent les infrastructures (le réseau), le matériel roulant (les rames) et les agents à bord des trains. Cette synchronisation a besoin d’être largement anticipée via des planifications des différentes ressources établies très en amont. Elle doit aussi être contrôlée et réajustée en permanence en gestion opérationnelle pour maintenir la qualité de service en dépit des aléas qui perturbent au quotidien le système ferroviaire. Ce tutoriel présentera les spécificités de l’industrie ferroviaire et les principales problématiques de décision qui en découlent, avec quelques exemples de travaux menés pour aider à l’optimisation et à la prise de décision à la SNCF.

Abstract : Déterminer le placement des trains dans une gare est un savoir-faire d’expert. Chaque jour, les possibilités sont immenses pour affecter l’ensemble des trains à des itinéraires de la gare. L’agent se doit aussi de considérer des contraintes d’infrastructure, d’exploitation ou d’escale. Notre solution a pour but de l’aider dans sa mission, afin de s’affranchir de tâches chronophages telles que la vérification du respect des règles et d’assurer une répartition optimale de la capacité. OpenGOV est un outil d’aide à la décision et de conception qui permet de simuler rapidement divers scénarii de travaux et d’évaluer leur impact sur la capacité en gare. Il permet d’abord de vérifier le respect des contraintes et d’afficher les conflits sur le GOV (Graphique d’Occupation des Voies), puis d’optimiser ce dernier en situation nominale ou de travaux. Un premier prototype de cet outil a été créé début 2015 afin de combler le manque d’outils d’étude de GOV. Aujourd’hui, une vingtaine des gares les plus structurantes ont été équipées. Un deuxième cycle vient de débuter pour le projet avec le déploiement d’une version Web qui permettra la facilitation de son installation et sa maintenance. Récemment, DGEX Solutions, qui est à l’origine du projet, a participé au concours « Les Pros de la RO », un concours organisé par la ROADEF et qui promeut les succès de la RO auprès des industriels. OpenGOV a été l’un des 3 finalistes !

Abstract : Since both people and goods move in the urban environment, an efficient and effective transport network that ensures a smooth sharing of passengers and freight is an essential element in cities life and development. For this purpose, people and goods transportation streams need to be synchronized so that a better use of available transportation resources is desired and a higher quality of service is guaranteed. First, we give an overview of the latest innovations for shared mobility systems, including those combining people and freight transportation. Then, we present a model that integrates freight deliveries to a scheduled line for people transportation where the aim is to use the underused capacity to transport freight simultaneously with passengers. We assume passenger demand, and thus the number of available places for transporting freight, to be stochastic. As such, we model this problem as a two-stage stochastic problem and we provide a MIP formulation and sample average approximation (SAA) method along with an Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) algorithm to solve the stochastic optimization problem. Finally, we give some insights and promising directions for future research.

Abstract : Abstract Transportation habits have been significantly modified in the past decade by the introduction of shared mobility systems. These have emerged as a partial response to the need of resorting to green means of transportation and to the desire of being more flexible in the choice of trips, both from a spatial and a temporal point of view. On the one hand, shared mobility systems have taken advantage of the interest of riders for shared experiences. On the other hand, their success has been possible as a result of the recent advances in information and communications technology. The operational research community is already very active in this emerging field, which provides a very rich source of new and interesting challenges, covering several planning levels, from strategic to operational ones, such as station location, station sizing, rebalancing routes. A fascinating feature of this field is the variety of the methods used to deal with these questions. Our purpose is to survey the main problems and methods arising in this field.

Abstract : La génération d’horaires est un sous-problème de la planification stratégique d’un réseau de bus, dans laquelle l’heure de départ de chaque trajet est déterminée. Nous étudions les réseaux de bus dans lesquels les transferts de passagers doivent être favorisés, il faut rechercher des départs espacés de manière presque égale, et éviter tout regroupement d’autobus de différentes lignes. Nous définissons les synchronisations comme les arrivées de deux voyages avec un temps de séparation dans une fenêtre temporelle pour créer une formulation flexible. Alors, l’objectif est de maximiser le nombre de synchronisations afin de faciliter les transferts de passagers et d’éviter le regroupement de bus. En prouvant que notre problème est NP-difficile, nous répondons à une question ouverte sur la complexité de problèmes similaires présents dans la littérature. Des modeles mathématiques et des algorithmes de résolution seront présentés ainsi que des perspectives.

Abstract : The London Cycle Hire Scheme (LCHS), managed by Serco Group Plc, is one of the largest bike sharing schemes in the world, with 815 stations and over 13,000 bikes. Due to the size and utilisation rate of the system, Serco faces a major challenge in ensuring adequate supply of bikes at all locations at all times. Furthermore, the Transport for London (TfL), which oversees the LCHS, has very strict service commitments, KPI targets and associated financial penalties. To optimize the mamagement of such a large scheme, DecisionBrain designed and provided a decision support tool called the Distribution Planning Optimization (DPO) System. DPO operates 24hours a day and tackles several complex problems: forecasting the demand for bikes and docking points, finding the best inventory levels for all stations at any given time so that demand is satisfied, building a schedule for Serco operators that are employed in bike redistribution in order to reach the said best inventory levels at stations and finally building a schedule for operators in charge of repairs and maintenance. In this talk, we will illustrate how the aforementioned problems have been tackled and the solving algorithms that have been developed. Thanks to DPO, Serco is now able to consistently meet the service levels required by TfL and has improved the overall quality and availability of the service, as reported by both the Serco LCHS Operations team and actual LCHS utilisation data.

Abstract : Le marché du transport à la demande est aujourd’hui en plein essor en France mais aussi dans l’ensemble de l’Europe. Il suffit de voir le nombre d’initiatives mises en place aujourd’hui par des grands transporteurs (tels que RATP et Transdev) mais également par les autorités territoriales ainsi que les communes. Le service de transport à la demande, modèle hybride à cheval sur le taxi et transport en commun classique, constitue une alternative viable au transport individuel, d’une part car le coût d’utilisation est moindre, d’autre part car les horaires et itinéraires sont assez flexibles, donc offre une relative souplesse au choix des trajets. L'entreprise Padam développe un système permettant de faciliter la gestion de système de transport utilisant ce modèle. Après avoir brièvement décrit le fonctionnement de notre système, nous présenterons deux algorithmes que nous utilisons afin de pouvoir proposer au client des solutions même si les véhicules sont potentiellement pleins, afin de pouvoir améliorer l'offre de transport. Nous illustrerons les actions de ces algorithmes par des exemples concrets et nous finirons par ajouter d'autres pans de la recherche sur lesquels nous travaillons aujourd'hui.