Le 26/11/2019 par Joaquin Rodriguez :
La gestion du trafic ferroviaire en temps réel est une thématique de recherche très importante aujourd’hui dans le contexte actuel de croissance de la demande et de tendance vers l’automatisation des systèmes de transport. Plusieurs al- gorithmes existent pour optimiser cette gestion, ces algorithmes sont basés sur différentes techniques et hypothèses. Notamment, le laboratoire ESTAS (Évalua- tion des Systèmes Automatisés et de leur Sécurité) de l’IFSTTAR travaille depuis plusieurs années sur ce type d’algorithmes, en les intégrant dans la plateforme logicielle RECIFE.
Les algorithmes de gestion du trafic ferroviaire en temps réel sont en charge de décider le routage et l’ordonnancement des trains pour qu’ils puissent accomplir leur service le plus efficacement possible. Notamment, en cas de perturbation du trafic, les algorithmes visent à minimiser de la propagation des retards. Le routage est une partie très critique de l’optimisation, qui complique beaucoup la résolution des problèmes et est souvent négligé dans la littérature. Les algorithmes sont généralement très sensibles au nombre de parcours disponibles pour réaliser chaque service. Ce nombre grandit de manière combinatoire lorsqu’un service parcourt plusieurs gares ou jonctions et la traversée de ces gares et jonctions peut se faire de plusieurs manières.
Ce stage a pour objectif d’étudier la réduction du nombre de parcours à consi- dérer par une approche différente de la modélisation des services. Notamment, le même service peut être représenté soit comme un seul train traversant un certain nombre de gares, soit comme une séquence de services qui utilisent le même matériel roulant et où chaque service relit un couple de gares du parcours complet. Les différentes modélisations ont un impact sur le nombre de services à considérer (plus élevé dans la seconde modélisation) et sur le nombre de par- cours disponibles pour chaque service (plus réduit dans la seconde modélisation). L’évaluation des différentes modélisations se fera par un processus expérimental à réaliser durant le stage. Chaque modélisation s’appuiera sur l’algorithme de gestion du trafic RECIFE-MILP basé sur un modèle en programmation linéaire en nombres entiers-mixtes du problème. Finalement, une analyse théorique de l’impact du nombre de services et de parcours alternatifs sur le modèle sera menée. Le stage sera effectué dans l’équipe Trafic du laboratoire ESTAS (Éva- luation des Systèmes Automatisés et de leur Sécurité) de l’institut IFSTTAR. Sur accord mutuel du candidat ou de la candidate, le stage pourra se poursuivre par un contrat CIFRE avec un partenaire industriel pour préparer une thèse de doctorat en optimisation de la gestion du trafic ferroviaire.
Ce stage vise, d’un côté, l’implémentation d’un processus expérimentale pour l’étude de différents choix de modélisation de services dans le cadre de la gestion du trafic ferroviaire en temps réel. D’un autre côté, il vise la compréhension de l’impact de ces choix sur un modèle en programmation linéaire en nombres entiers-mixtes.
Étude bibliographique sur les algorithmes de gestion du trafic ferroviaire en temps réel ;
Conception et implémentation du processus expérimentale ;
Étude de l’impacte de la multiplication de services et de la réduction du nombre de parcours alternatifs sur le modèle à la base de l’algorithme RECIFE-MILP ;
Expérimentations et identification de la modélisation optimale dans diffé- rents contextes.
Bac+5
3 à 6 mois (rémunérés)
Génie logiciel,
Connaissance des méthodes d’optimisation (Recherche Opérationnelle),
Langage de programmation (C++ de préférence),
Système d’exploitation Linux,
Langue anglaise.
Paola Pellegrini Directrice de Recherche
IFSTTAR Villeneuve d’Ascq, 20 Rue Élisée Reclus, 59650
Tél. : 03 20 43 84 04
Mail : paola.pellegrini@ifsttar.fr
Joaquin Rodriguez Directeur de Recherche
IFSTTAR Villeneuve d’Ascq, 20 Rue Élisée Reclus, 59650
Tél. : 03 20 43 83 32
Mail : joaquin.rodriguez@ifsttar.fr
Par mail à Paola Pellegrini (paola.pellegrini@ifsttar.fr) : CV, lettre de moti- vation, rélevé de notes
