Chercheuse :
Darvish, Maryam
Établissement :
Université Laval
Année de concours :
2021-2022
Depuis une dizaine d’années, le transport urbain de marchandises connait une croissance rapide, principalement du fait du rôle qu’il joue dans la vitalité économique des villes, mais aussi en raison de l’augmentation constante de la population dans les zones urbaines. En même temps que le transport urbain de marchandises est responsable de la congestion et de la pollution dans les villes, il est connu pour être le principal contributeur au coût total des entreprises. C’est pourquoi les entreprises investissent dans la recherche la recherche de routes optimales pour leurs camions de livraison. Malgré les efforts croissants pour intégrer des caractéristiques plus réalistes aux modèles d’optimisation, les modèles traditionnels d’optimisation des routes reposent sur des hypothèses simplistes. Par exemple, les décisions optimisées sont générées en supposant un comportement rationnel et un environnement décisionnel statique ; cependant, les systèmes de mobilité urbaine sont dynamiques et incertains, et un conducteur qui se trouve dans cet environnement décisionnel dynamique peut décider de ne pas suivre la route optimisée suggérée. En utilisant et en analysant les données du GPS (système de positionnement global) des camions, ce projet vise à identifier les écarts par rapport aux routes optimales et à analyser le comportement des chauffeurs de camions en matière de choix d’itinéraire. Ces résultats peuvent servir à développer des heuristiques rapides basées sur la façon dont les décideurs humains exploitent les données pour réoptimiser l’itinéraire en cas d’incertitude.