Un modèle agent générique pour la comparaison d'approches d'allocation de ressources dans le domaine du transport à la demande

Les problèmes d'allocation sont d'importance majeure dans la gestion des systèmes de transport à la demande (ODT). Ils ont été étudiés pendant des décennies, et diverses solutions ont été proposées. Les approches de résolution peuvent être classées en deux catégories : centralisées et décentralisées. Dans la pratique, chacune a ses avantages et désavantages. Dans ce travail, nous visons à fournir un modèle générique pour le problème du transport à la demande en ligne avec des véhicules autonomes et un modèle multi-agents dédié à l'allocation des ressources et à la planification d'une flotte de véhicules. Ce dernier considère des véhicules autonomes qui communiquent dans un réseau inter-véhiculaire pour satisfaire les demandes de course dans un système ODT. Nous évaluons la généricité de ce modèle en appliquant plusieurs approches d'allocation (programmation mathématique, heuristique gloutonne, optimisation par contraintes distribuées et enchères) et comparons leurs performances sur des scénarios synthétiques générés à partir de données réelles.