Optimiser Dial-A-Ride avec les préférences des chauffeurs

Le problème du Dial-A-Ride (DARP) est un truc compliqué lié aux services de transport à la demande, comme les taxis. Dans ce problème, les taxis doivent trouver des itinéraires efficaces pour prendre et déposer des passagers à différents endroits tout en tenant compte de trucs comme les demandes des passagers, les contraintes de temps et la capacité du véhicule. Avec l'augmentation de la demande pour ce genre de services, c'est super important d'améliorer ces systèmes pour satisfaire à la fois les passagers et les chauffeurs.

Ce travail se concentre sur une variante du DARP qui prend en compte les préférences des chauffeurs. L'objectif est de créer une solution de transport qui non seulement sert les passagers mais qui s'aligne aussi avec ce que les chauffeurs préfèrent en termes de types de trajets, d'itinéraires et d'horaires.

#Aperçu du Problème

Dans sa forme de base, le problème du Dial-A-Ride implique de planifier les itinéraires des véhicules pour répondre à de nombreuses demandes de transport. Chaque demande précise où un passager veut être pris en charge et déposé, ainsi que quand il doit être déplacé. De plus, chaque taxi (ou véhicule) doit fonctionner dans certaines limites, comme le nombre de passagers qu'il peut transporter et les plages horaires dans lesquelles il doit effectuer ses tâches.

Les chauffeurs préfèrent généralement les trajets courts qui peuvent être réalisés rapidement. Ils ont aussi tendance à favoriser les itinéraires qui sont susceptibles de les ramener vers des zones avec une forte demande de passagers. Ce travail vise à concevoir une méthode qui permet un itinéraire efficace tout en prenant en compte les goûts et les dégoûts des chauffeurs.

#Objectifs Clés

1. Préférences des Chauffeurs : On veut créer une solution qui respecte les préférences des chauffeurs de taxi. Ça veut dire reconnaître leur envie de trajets courts et rentables et s'assurer qu'ils peuvent finir leurs quarts à l'heure.

2. Satisfaction des passagers : Maintenir la satisfaction des passagers est crucial. Le système doit tout de même répondre à leurs besoins tout en tenant compte des préférences des chauffeurs.

3. Efficacité : La méthode doit minimiser les distances et les temps de trajet inutiles pour les chauffeurs et les passagers.

#Revue de la Littérature

Il existe de nombreuses versions du problème du Dial-A-Ride, chacune avec des règles et des exigences différentes. Certaines se concentrent sur des plages horaires, tandis que d'autres impliquent plusieurs dépôts où les taxis peuvent commencer et terminer leurs trajets. Des recherches ont montré diverses méthodes pour résoudre ces problèmes de routage complexes.

Une approche courante consiste à utiliser des techniques de programmation mathématique, comme la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP), qui tente de trouver la meilleure solution possible en considérant tous les itinéraires et demandes possibles. Cependant, ces méthodes peuvent être lentes et ne s'adaptent pas toujours bien à l'augmentation du nombre de demandes.

D'un autre côté, des techniques heuristiques et métaheuristiques, comme la recherche locale ou le recuit simulé, peuvent également être utilisées. Ces méthodes explorent des solutions possibles de manière plus flexible, tentant de trouver des solutions satisfaisantes dans un temps raisonnable.

#Méthode Proposée

Le principal objectif de cette recherche est de développer une nouvelle méthode qui combine plusieurs techniques existantes en une seule approche de solution. L'idée est de construire un système qui trouve non seulement des itinéraires efficaces, mais qui respecte aussi les préférences uniques des chauffeurs.

#Composants de la Méthode Proposée

1. Génération de Solution Initiale : Le processus commence par la création d'un plan d'itinéraire initial basé sur les demandes et la localisation actuelle des taxis. Ce plan prend en compte les demandes à proximité et les assigne aux chauffeurs selon leurs préférences.

2. Amélioration par Recherche Locale : Une fois qu'un itinéraire initial est établi, une recherche locale est effectuée pour l'améliorer. Cette recherche affine les itinéraires en explorant de petits ajustements, comme réarranger les demandes au sein d'un itinéraire, pour améliorer l'efficacité.

3. Relier les Chemins : Après la phase de recherche locale, on utilise le relâchement des chemins pour connecter la solution actuelle à des solutions précédemment bonnes. Cette technique aide à intensifier le processus de recherche et à trouver encore de meilleurs itinéraires.

4. Gestion des Demandes Rejetées : Si une demande ne peut pas être servie au départ, on met en place un mécanisme pour essayer d'insérer ces demandes dans les itinéraires établis plus tard. Cela ajoute de la flexibilité à notre approche et peut améliorer la couverture des clients desservis.

5. Critères d'Acceptation : On définit des règles pour accepter de nouveaux itinéraires. Au départ, seules les meilleures solutions sont acceptées. Cependant, au fur et à mesure que la recherche progresse, il y a de la place pour considérer des solutions légèrement moins bonnes pour éviter de rester coincé dans des optima locaux.

#Génération d'Instances de Test

Pour évaluer l'efficacité de notre méthode proposée, il est essentiel de créer des scénarios de test pertinents. Pour cela, on peut utiliser des données réelles d'un service de taxi en ville.

#Collecte de Données

On collecte des données qui incluent des détails sur les trajets en taxi comme les lieux de prise en charge et de dépôt, les heures de prise en charge, les heures de dépôt et les distances des trajets. Ces données assurent que les cas de test reflètent les conditions réelles auxquelles les chauffeurs font face.

#Création d'Instances

À partir de ces données, plusieurs instances du problème du Dial-A-Ride sont générées, chacune variant en fonction du nombre de demandes et des caractéristiques des trajets. Différents scénarios sont construits pour tester l'efficacité de la méthode proposée dans diverses situations.

#Tests et Résultats

Une fois les instances de test créées, la méthode proposée est testée sur plusieurs scénarios pour évaluer sa performance.

#Indicateurs de Performance

1. Taux de Couverture : Cela indique le pourcentage de demandes qui sont satisfaites avec succès par le système de taxi.

2. Kilométrage Vide : Cela mesure combien de distance est parcourue sans passagers. Un kilométrage vide plus faible signifie une meilleure efficacité.

3. Temps de Trajet Supplémentaire : Cela calcule combien de temps le temps de trajet réel est plus long par rapport au temps de trajet direct de la prise en charge au dépôt. Un temps de trajet supplémentaire plus faible suggère des itinéraires plus efficaces.

#Comparaison avec les Méthodes Existantes

Les résultats de la méthode proposée sont comparés aux algorithmes précédents, y compris les méthodes classiques et les nouvelles approches heuristiques.

#Résultats

D'après les résultats, on constate que la méthode proposée fonctionne bien, servant un pourcentage élevé de demandes tout en maintenant un faible kilométrage vide et un temps de trajet supplémentaire raisonnable. L'équilibre entre les préférences des chauffeurs et les besoins des passagers est bien géré.

#Conclusion et Travaux Futurs

Cette recherche démontre le potentiel d'une nouvelle approche pour résoudre le problème du Dial-A-Ride tout en tenant compte des préférences des chauffeurs. En développant une méthode qui combine diverses techniques, on peut améliorer l'efficacité du routage et la satisfaction tant des chauffeurs que des passagers.

Pour aller de l'avant, plusieurs avenues intéressantes pour de futures recherches existent. Celles-ci incluent :

1. Gestion des Problèmes en Temps Réel : Aborder le problème du Dial-A-Ride dans des scénarios en temps réel, où les demandes arrivent de manière dynamique.

2. Contraintes Complexes : Enquêter sur les méthodes pour gérer des contraintes supplémentaires qui peuvent survenir dans les applications réelles.

3. Ajustement de Paramètres Supplémentaires : Affiner les paramètres de l'algorithme pour améliorer encore son efficacité et son efficacité.

En poursuivant ce travail, on peut contribuer à rendre les services de transport à la demande plus efficaces et conviviaux.