Algorithme génétique Paramètres optimaux Expérimentations
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La génétique au service des réseaux de transport collectif Polytechnique Montréal 44300 ÉTAPE 1Apparition 44100 Transport collectif de la vie ÉTAPE 1Création d’une population de réseaux à partir d’un ensemble de lignes de départ 44000 ÉTAPE 2Sélection naturelle des individus les mieux adaptés 43900 ÉTAPE 3Reproduction 43800 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 Médiane Moyenne Intervalle deconfiance.95(-) Intervalle deconfiance.95(+) ÉTAPE 4 des meilleurs réseaux en minimisant le coût total et partage ÉTAPE 3Reproduction ÉTAPE 4Nouvelle NOMBRE DE VÉHICULES Enquêtes Origine-Destination Sherbrooke 76 Saguenay 60 Trois-Rivières42 COÛT OPÉRATION (HYPOTHÈSE) 44500 120 $/véhicule-h 44400 COÛT USAGER (HYPOTHÈSE) 10 $/h (à pied ou en transport collectif) 30 $ si aucun service de transport collectif 44300 génération Expérimentations DONNÉES DE DEMANDE 44600 25% de tous les déplacements 44100 44000 1 46 047 $/h 36 786 $/h • -20% 2 Nombrede coupures danslechromosome Médiane Moyenne Intervalle deconfiance.95(-) Intervalle deconfiance.95(+) PÉRIODE ÉTUDIÉE 6:00 à 9:00 28000 21 447 $/h 18 776 $/h • -12% COÛT OPTIMISÉ 15 183 $/h 12 756 $/h • -16% 100% des déplacements transport collectif COÛT EXISTANT ESTIMÉ COÛT OPTIMISÉ 10 879 $/h 9 366 $/h • -14% Changementdestempsdeparcoursaprèsoptimisationpar l’algorithmegénétique Changementdestempsdeparcoursaprès optimisationparl’algorithmegénétique 300 600 1 2 3 4 5 6 Nombred’élites pargénération Moyenne Intervalle deconfiance.95(-) Intervalle deconfiance.95(+) 250 300 Optimisation du type de véhicule 4% des coûts (Sherbrooke) Voiture 4 places 50 $/h Minivan 6 places 60 $/h Minibus 20 places 85 $/h Midibus 50 places 100 $/h Bus régulier 80 places 120 $/h Bus à deux étages 100 places 145 $/h Bus articulé 110 places 150 $/h Bus bi-articulé 180 places 180 $/h 260 500 Médiane 200 280 7 240 Performancedel’algorithmegénétiqueenfonction delatailledespopulations 44000 Nombrede déplacements 220 Nombrede déplacements 0 150 Grande minivan 12 places 70 $/h 44000 43800 100 Permet une réduction supplémentaire de Comparaison des temps de parcours 44200 50 Nombre de véhicules 100% des déplacements transport collectif 25% de tous les déplacements 44400 0 ~ 3h (300 générations) COÛT EXISTANT ESTIMÉ 45 466 $/h 40 298 $/h • -11% 34000 30000 Trois-Rivières 44600 36000 10 minutes max Saguenay 44800 38000 ACCÈS/TRANSFERT À PIED COÛT OPTIMISÉ 65 647 $/h 52 919 $/h • -19% 45000 40000 32000 COÛT EXISTANT ESTIMÉ 25% de tous les déplacements Performancedel’algorithmegénétiqueen fonctiondunombred’élites pargénération 42000 2 transferts max 100% des déplacements transport collectif TEMPS DE CALCUL 44000 TRANSFERTS Sherbrooke 44200 Coût usager en fonction du nombre de véhicules et partage des lignes • Sélection de deux parents • Entrecroisement des lignes • Mutations aléatoires Nouvelle génération 44700 Évaluation des potentialités d’un algorithme génétique pour la création et l’optimisation de réseaux de transport en commun ÉTAPE 2Sélection des gènes • Rencontre de deux parents • Entrecroisement des gènes • Mutations aléatoires Performancedel’algorithmegénétiqueenfonction dunombredecoupures danslechromosome 400 300 200 200 180 160 140 120 100 80 60 43900 100 40 Réduction ou augmentation dutempsdeparcours aprèsoptimisation du réseau(minutes) 43700 45à50 40à45 35à40 30à35 25à30 20à25 15à20 10à15 -5à5 -15à-10 -20à-15 -25à-20 -30à-25 -35à-30 -40à-35 -45à-40 -50à-45 -10à-5 0 0 43800 -80à-75% -75à-70% -70à-65% -65à-60% -60à-55% -55à-50% -50à-45% -45à-40% -40à-35% -35à-30% -30à-25% -25à-20% -20à-15% -15à-10% -10à-5% -5à5% 5à10% 10à15% 15à20% 20à25% 25à30% 30à35% 35à40% 40à45% 45à50% 50à55% 55à60% 60à65% 65à70% 70à75% 75à80% 20 5à10 Coût totalleplusfaibleobtenu après100générations ($/h) Polytechnique Montréal Dans la nature 44200 Probabilité de mutation Coût totalleplusfaibleobtenu après100générations ($/h) Martin Trépanier Algorithme génétique 44400 43700 Coût totalleplusfaibleobtenu après6000candidats évalués($/h) MTMDET Polytechnique Montréal 44500 Projet de recherche MTMDET Éric Martel-Poliquin Catherine Morency Performancedel’algorithmegénétiqueen fonctiondelaprobabilitédemutation Coût totalleplusfaibleobtenu après100générations ($/h) Pierre-Léo Bourbonnais Coût usager ($/h) Paramètres optimaux Pourcentage logarithmique dechangementpar rapport autempsdeparcours avecle réseauexistant Perspectives et potentiel 43600 Critères d’efficacité et de réalisme 43500 Données précises et complètes (réseaux routiers et piétonniers, demande, etc.) 43400 Calculateur de chemin pour bus flexible et algorithme de map matching robuste 43300 20 30 40 50 60 Tailledespopulations Médiane Moyenne Intervalle deconfiance.95(-) Intervalle deconfiance.95(+) Prochaines étapes Étudier des villes de plus grande taille Projets pilotes auprès des sociétés de transport . X 6e Colloque annuel 2 mai 2017 • Polytechnique Montréal AVERTISSEMENT La présente recherche a été réalisée à la demande du Ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l’Électrification des transports et a été financée par la Direction de la modélisation des systèmes de transports, Direction générale de la planification, coordination et évolution des services. Le ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l’Électrification des transports n’est pas responsable de l’exactitude, de l’actualité et de la fiabilité du contenu de cette présentation. Les points de vue exprimés dans cette présentation n’engagent que la responsabilité de leurs auteurs et ne coïncident pas nécessairement avec ceux du ministère des Transports, de la Mobilité durable et de l’Électrification des transports.
