Thèse Modèle dynamique de transport basé sur les activités

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Fig. 3-42 L’évolution du choix de destination des usagers de l’origine 1 (à gauche) et 4 (à droite) Fig. 3-43 L’évolution de valeurs nettes d’activités des usagers rangées par ordre crossant pour les origines Fig. 3-44 L’évolution de coûts généralisés des usagers rangés par ordre crossant pour les origines Fig. 3-45a L’évolution de la valeur nette moyenne d’activités sur les intervalles du temps de départ pour les chemins reliant la paire OD (1,5) Fig. 3-45b L’évolution de la valeur nette moyenne d’activités sur les intervalles du temps de départ pour les chemins reliant la paire OD (1,8) Fig. 3-45c L’évolution de la valeur nette moyenne d’activités sur les intervalles du temps de départ pour les chemins reliant la paire OD (4,5) Fig. 3-45d L’évolution de la valeur nette moyenne d’activités sur les intervalles du temps de départ pour les chemins reliant la paire OD (4,8) Fig. 3-46 La distribution du choix d’intervalle du temps de départ des usagers sur les chemins reliant la paire OD (1,5) Fig. 4-1 Le diagramme fondamental 111 Fig. 4-2 La représentation du schéma de Godunov 113 Fig. 4-3 Le schéma de l’onde choc en coordonnées Lagrangiennes 116 Fig. 4-4 La représentation des trajectoires de véhicules en coordonnées Lagrangiennes Fig. 4-5 La discrétisation Lagrangienne basée sur les paquets de véhicules 117 Fig. 4-6 Le schéma de l’offre Ω et de la demande Δ 118 Fig. 4-7 La relation de vitesse-distance intervéhiculaire 119 Fig. 4-8 Le schéma d’intersection basé sur les paquets 120 Fig. 4-9 Le schéma d’entrée d’une intersection 121 Fig. 4-10 Le schéma de sortie d’une intersection 122 Fig. 4-11a Le schéma du modèle de convergent 122 Fig. 4-11b Le principe du modèle de convergent 123 Fig. 4-12 Diagramme d’offre d’intersection 124 Fig. 4-13 La représentation d’un tronçon de route (cas hétérogène I) 126 Fig. 4-14 La trajectoire des paquets de véhicules 127 Fig. 4-15 La représentation d’un tronçon de route (cas hétérogène II) 127 Fig. 4-16 La trajectoire des paquets de véhicules 127 Fig. 5-1 La représentation d’un programme d’activités 132 Fig. 5-2 Structure du modèle de la demande 133 Fig. 5-3 Représentation du réseau d’un mode TC et des arcs de transfert 139 iv 105 105 106 106 107 107 108 108 117
Fig. 5-4 Représentation d’un itinéraire multimodal 139 Fig. 5-5 La représentation de l’arbre de décision pour la réalisation d’une activité Tableaux Tableau 2-1 Comparaison des flux sur les arcs obtenus par différentes méthodes 51 Tableau 2-2 Paramètres utilisés pour l’ACO 53 Tableau 2-3 Liste des paramètres λ d et md et l’intervalle de la valeur d et v m L Tableau 2-4 Flux obtenus par l’algorithme de l’ACO avec les paramètres basés sur les valeurs de base dans le tableau 2-2 Tableau 5-1 L’ensemble des chaînes de modes de transport 134 v 148 53 54
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objective value -8700 -8750 -8800 -
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5. Conclusion Fig. 2-14 Evolution d
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2. Modèle proposé Notation : vari
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T ∑ ∫ p∈Pk | d ( k ) = d 0 f
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avec Φ le vecteur des flux admissi
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Algorithme basé sur l’ACO : Choi
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des phéromones sur l’arc 9 augme
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Cumulative Vehicles 2500 2000 1500
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ObjValue x 104 6.8 6.6 6.4 6.2 6 5.
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avec H ( x) = I x ≥ { S ( ) 0} *
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définie par la distribution de Bol
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lim ( p γ →0 w w+ 1 i − p w i
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avec ~ C C = w w ih ih w Ch le coû
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Exemple 3-5 : Affectation statique
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travel cost 6000 5000 4000 3000 200
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Class b flow on link 1 4.5 4 3.5 3
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dynamique unimmodal traitant le cho
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Cumulative Vehicles Cumulative Vehi
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où r et s est deux itinéraires di
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4.2. Etudes numériques Nous avons
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égal pour tous les chemins reliant
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Total net activity value x 104 3.1
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Average net activity value Average
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5. Conclusion Dans ce chapitre, nou
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x2 x t t ∫ ∫ ρ x1 2 2 2 ρ( x
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t+ 1 t Δt t t ρi = ρi + ( qi−1
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D’où ∂ ρ t ⇒ ( ∂ ⇒ −
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Fig. 4-4 La représentation des tra
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3.3. La condition CFL Fig. 4-7 La r
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x − x ΔN t+ 1 i−1 i t+ 1 i = r
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Fig. 4-11b Le principe du modèle d
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L’indice du paquet devant l’int
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Time(second) 600 500 400 300 200 10
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supposons qu’il existe un type cl
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p w+ 1 = p ~ w w −C j / γi w e j
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voies séparées et qu’il n’inf
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L(PT) L( M1) L( M2) L( B) A = A ∪
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CP( ) arr ( C TN r t , T ) TN ( r C
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t PT : l’instant d’entrée dans
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La méthode de simulation est basé
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Relative. Une des originalités de
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Boston: Kluwer Academic, 1998. 16.
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26(1), 1996, p.29-41. 46. DORIGO, M
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78. KALFS, N., SARIS, W.E. New data
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109. MESCHINI, L., GENTILE, G., PAP
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140. SCHOONDERWOERD, R., HOLLAND, O
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Résumé Le travail de recherche po
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