Stage M2 : Optimisation d'un Système de Covoiturage Non Planifié

Sujet de stage de Master II

Titre : Optimisation d'un Système de Covoiturage Non Planifié

Résumé :
Dans un contexte de transition vers une mobilité plus durable, le covoiturage émerge comme une solution efficace pour réduire l'autosolisme, notamment pour les trajets courts. Ce stage propose d'explorer le covoiturage non planifié, qui permet aux usagers de partager des trajets spontanément, sans avoir besoin de planifier à l'avance. Cette approche est particulièrement adaptée aux petits trajets dans des zones peu denses, où les solutions de transport en commun sont souvent inadaptées ou inexistantes. L'objectif de ce stage est d'optimiser ce type de système afin d'améliorer son efficacité, sa flexibilité, et de maximiser l'utilisation des véhicules disponibles.

Méthodologie :

1. Revue de la littérature :
   • Se positionner par rapport aux travaux existants sur le covoiturage non planifié et sur les méthodes d'optimisation des systèmes de transport à la demande.
   • Identifier les contraintes spécifiques de ce type de covoiturage (flexibilité, temps réel, adaptation aux petites distances).
2. Modélisation et simulation :
   • Construire un modèle représentant un réseau de transport, où les événements (demandes de covoiturage, disponibilité des conducteurs, etc.) sont simulés sur un graphe. Chaque nœud du graphe représente un point de départ ou d'arrivée potentiel, et chaque arête représente un tronçon de route avec des paramètres tels que la distance et le temps de trajet.
   • Simuler et tester différents scénarios (what if) dans le réseau proposé.
3. Optimisation des trajets :
   • Décider des trajets à l’aide d’un algorithme de plus court chemin stochastique, intégrant des paramètres d’incertitude tels que la disponibilité des conducteurs ou les demandes en temps réel.
   • Tester différentes stratégies d’optimisation pour améliorer la performance globale du système (réduction des temps d'attente, maximisation du taux de remplissage des véhicules, etc.).

Compétences requises :

• Connaissances en optimisation combinatoire et théorie des graphes.
• Compétences en programmation (Python, Java, ou autres).
• Un intérêt pour les problématiques de mobilité durable et d'optimisation de systèmes de transport.

Encadrement :
Ce stage sera encadré par une équipe composée de chercheurs en recherche opérationnelle et simulation multi-agent.

Durée :
6 mois de février à juillet 2025

Lieu :
Laboratoire DISP - INSA Lyon

Contacts : 

Envoyer CV et lettre de motivation à samuel.vercraene@insa-lyon.fr