Améliorer la mobilité urbaine avec des solutions de covoiturage

Dans beaucoup de villes, les voitures privées ne sont pas un moyen de transport durable. Les rues peuvent être bondées, trouver une place de parking c’est galère et la pollution augmente. Pour résoudre ces problèmes, les villes cherchent de nouvelles façons de se déplacer, comme les systèmes de Mobilité à la demande (MoD). Ces systèmes utilisent des Véhicules partagés que les gens peuvent demander pour des trajets à sens unique, ce qui est plus efficace que d’utiliser des voitures privées.

Le Covoiturage, c’est quand plusieurs Passagers partagent un même véhicule, ce qui réduit la distance totale que les véhicules doivent parcourir et diminue le nombre de véhicules nécessaires pour le transport. Cependant, trouver la meilleure façon d'assigner les passagers aux véhicules est un vrai casse-tête.

Cet article se penche sur une nouvelle méthode de covoiturage, appelée l'Attribution de Groupe de Véhicules (VGA), et comment cela peut améliorer l’efficacité des systèmes MoD. On compare les performances de cette méthode avec d'autres manières d'assigner les passagers aux véhicules.

#Qu'est-ce que la Mobilité à la Demande ?

Les systèmes MoD consistent en une flotte de véhicules partagés qu’on peut demander via une appli pour des trajets à sens unique. Chaque demande est affectée à un véhicule, qui ajuste son itinéraire pour prendre en charge et déposer les passagers. Ce mode de transport innovant vise à offrir une alternative aux voitures privées classiques, tout en prenant moins de place et en offrant un trajet confortable.

Par exemple, des services comme Uber Pool ou Lyft Line permettent à plusieurs passagers de partager un trajet, réduisant ainsi le nombre de voitures sur la route. De plus, des entreprises développent des véhicules autonomes qui peuvent fonctionner sans conducteur humain.

Les systèmes MoD peuvent vraiment diminuer le besoin de places de parking, ce qui est souvent un souci dans les centres urbains animés. Le potentiel du covoiturage dans ces systèmes peut améliorer les taux d’occupation des véhicules. Cela se traduit par moins de véhicules nécessaires et moins de distance parcourue par la flotte, ce qui contribue à des bénéfices environnementaux et financiers.

#Défis de l'Assignation Passager-Véhicule

Trouver la façon la plus efficace d'assigner les passagers aux véhicules est une tâche compliquée. Les méthodes traditionnelles, comme l'Heuristique d'Insertion (IH), ont été utilisées mais ne donnent souvent pas les meilleurs résultats. Parfois, elles laissent des véhicules sans passagers, entraînant des kilomètres supplémentaires parcourus. C’est parce que si un véhicule dépose un passager, il doit parfois revenir à vide pour prendre le prochain.

Beaucoup de systèmes MoD s’appuient actuellement sur ces méthodes moins efficaces et peuvent souffrir de faibles taux d’occupation. Quand les véhicules ne sont pas utilisés à leur plein potentiel, ça crée des embouteillages inutiles et ajoute à la congestion.

Il faut des approches plus organisées pour gérer l’assignation des passagers de façon plus habile. C’est là que la méthode VGA entre en jeu. La VGA a prouvé son efficacité à résoudre des assignations de passagers à grande échelle, permettant au système de fonctionner de manière plus fluide.

#La Méthode d'Attribution de Groupe de Véhicules

La méthode VGA transforme le problème d'assignation des passagers en un cadre plus gérable. Ce système permet aux véhicules de prendre plusieurs passagers en même temps, en formant des groupes basés sur leurs itinéraires de voyage.

La méthode fonctionne en deux étapes :

1. Génération de Groupes : Pour chaque véhicule, la méthode identifie les groupes possibles de passagers qui peuvent être pris en charge et livrés sans dépasser le retard maximal autorisé.

2. Assignation Véhicule-Groupe : Un modèle mathématique décide alors quels groupes de passagers doivent être assignés à chaque véhicule, en s’assurant que toutes les demandes soient satisfaites.

L’avantage clé de la méthode VGA est sa capacité à trouver les meilleures solutions possibles pour de grands groupes de demandes, souvent en servant des milliers de passagers et des centaines de véhicules simultanément, ce que les méthodes traditionnelles ont du mal à réaliser.

#Effets du Covoiturage

Pour comprendre les bénéfices que des assignations de covoiturage optimales peuvent offrir, on a mené des simulations dans un cadre urbain animé. On a comparé plusieurs scénarios :

• Système traditionnel avec des véhicules privés.
• Système MoD sans covoiturage.
• Système MoD utilisant l’Heuristique d'Insertion pour le covoiturage.
• Système MoD utilisant des assignations optimales via VGA.
• Deux versions du système MoD utilisant des ressources limitées pour faire fonctionner la méthode VGA.

#Résultats et Conclusions

Les études ont montré que l'utilisation d'assignations optimales pour le covoiturage réduit significativement la distance totale parcourue par les véhicules. En gros :

• Un système utilisant des assignations optimales peut réduire la distance des véhicules de plus de 57 % par rapport à un système qui n'utilise pas du tout le covoiturage.
• Même par rapport à la méthode de l'Heuristique d'Insertion, le système optimal a montré une réduction de 20 % de la distance tout en maintenant de faibles temps d'attente pour les passagers.

Ces résultats confirment qu’opter pour la solution optimale diminue les coûts opérationnels du système MoD tout en améliorant la qualité du service pour les passagers.

#Impact sur la Congestion et l'Utilisation des Véhicules

Examiner comment le système MoD impacte la congestion routière est crucial. Nos découvertes indiquent que la mise en place d’un covoiturage efficace peut réduire considérablement la densité de trafic.

Aux heures de pointe, la méthode de covoiturage optimale a réduit la densité de trafic moyenne d’environ 13 % comparé à l’utilisation de l’Heuristique d’Insertion. Elle a aussi minimisé le nombre de segments de route congestionnés, contribuant à un flux de trafic plus fluide.

De plus, l'utilisation des véhicules était plus optimisée. L’utilisation de méthodes d’assignation optimales signifiait qu'il y avait moins de véhicules nécessaires par rapport au système traditionnel. Cela indique une utilisation plus efficace des ressources partagées.

#Analyse de Sensibilité

Pour évaluer encore plus l’efficacité de la méthode VGA, on a examiné à quel point la performance est sensible aux changements de divers paramètres, comme les limites de temps d’attente des passagers et la capacité des véhicules.

La méthode VGA a montré une bonne résilience même dans des conditions variées. Cependant, elle a indiqué que pour que le covoiturage soit vraiment efficace, la capacité des véhicules ne devrait idéalement pas dépasser cinq à dix passagers, et le retard maximal autorisé devrait être limité à quatre à sept minutes selon l'intensité de la demande.

En étendant ces limites, la qualité des assignations a diminué, montrant que l’optimalité ne peut être garantie que dans certaines limites opérationnelles.

#Mise en Œuvre

Pour ce projet, on a créé un cadre de simulation qui imite les conditions réelles. On a utilisé des données de voyage d'une grande ville et mis en place divers modèles de demande qui représentaient les besoins en transport de la ville.

Le système a exécuté des simulations de demandes de passagers sur des intervalles de temps spécifiques pendant les heures de pointe et hors pointe. Les conditions variées nous ont permis d’observer comment chaque méthode performait sous différentes demandes.

#Conclusion

Les résultats de cette étude soulignent l’efficacité du covoiturage optimisé grâce à la méthode VGA pour améliorer l’efficacité opérationnelle des systèmes de Mobilité à la Demande. En assignant avec précision les passagers aux véhicules, la méthode peut réduire la congestion routière et améliorer la qualité du service global.

L’étude confirme que le covoiturage peut être une solution viable aux défis du transport urbain, offrant des avantages environnementaux et économiques significatifs. Les idées tirées de cette analyse fournissent une base pour de futures améliorations dans le covoiturage et les opérations MoD.

Les recherches futures viseront à explorer de nouvelles méthodes et technologies pour optimiser encore davantage les assignations passagers-véhicules et envisager des transferts multi-véhicules dans des scénarios avec diverses options de transport.

En fin de compte, à mesure que les villes continuent d'innover en matière de solutions de transport, l'exploration de stratégies de covoiturage efficaces jouera un rôle essentiel dans la création de systèmes de mobilité urbaine durables.