Publications
Authors:
Luis Ulloa, Van-Dat Cung, Marie-Laure Espinouse, Lizhi Wang, Vassilissa Lehoux
Citation:
ROADEF 2017, Metz, France, 22 - 24 February 2017
Abstract:
Dans le cadre de la mobilité urbaine d’aujourd’hui, malgré une croissance du développement des transports publics, les voitures restent le mode de transport principal des particuliers (il représente environ 75% des kilomètres parcourus au sein de l’Union Européenne [1]). Les autorités de transport cherchent donc à favoriser de plus en plus les modes de transport alternatifs pour diminuer l’utilisation des véhicules personnels. D’après des études sociologiques [2], les utilisateurs acceptent de changer leurs habitudes sous condition qu’ils puissent mesurer l’impact en termes de coût et de bénéfice de chaque solution qui leur est proposée. Les utilisateurs souhaitent disposer d’un outil simple à utiliser pour les aider à choisir, en fonction de leurs préférences, un itinéraire dans les réseaux de transport public très complexes (grande taille, multi-modaux, multi prestataires) d’aujourd’hui. Depuis 2013, un algorithme, baptisé XTPA1 [3], est développé par XEROX pour calculer ces itinéraires. Ce dernier génère un ensemble d’itinéraires incluant les solutions Pareto optimales pour la minimisation de l’heure d’arrivée et du nombre de transferts. Les solutions générées qui ne sont pas Pareto optimales ont pour but de proposer des alternatives variées, qui peuvent être préférées par un utilisateur pour des raisons subjectives ou parce qu’elles ont des caractéristiques intéressantes relativement à d’autres critères, comme par exemple la durée de marche
ou le temps d’attente. Notre travail consiste à évaluer la qualité de cet algorithme en mesurant la performance des itinéraires obtenus pour un ensemble de critères classiques, et la diversité de leur structure.
Year:
2017
Report number:
2016/125