Logiciels
ATES : Another Traffic Equilibrium Software
le GRT a développé Ates, "Another Traffic Equilibrium Software", un logiciel d'affectation du trafic et d'estimation de matrices de demande sur base de comptages observés.
Ates est un modèle statique (en opposition aux modèles dynamiques, comme l'est le modèle Pacsim par exemple), en ce sens qu'il fournit une image moyennisée des flux de véhicules pour la période considérée lors de la modélisation.
Ates propose essentiellement deux applications: l'affectation d'une matrice de demande sur un réseau et la mise à jour d'une matrice de déplacements sur base d'une demande a priori et de comptages observés sur des axes modélisés dans le réseau.
Affectation
La phase d'affectation, dite aussi phase d'assignation, répartit la demande de déplacements sur le réseau, déterminant ainsi des itinéraires permettant de relier les différentes origines aux destinations, précisant aussi le nombre d'usagers sur les différents arcs du réseau, les temps de parcours, etc.
Pour résoudre un problème d'assignation du trafic, il faut se donner une règle en fonction de laquelle les usagers vont faire le choix d'un itinéraire. De nombreuses règles existent, déterminant ainsi différentes méthodes d'affectation (voir ci-après). Chacune de ces règles fait intervenir la notion de coût d'un arc.
En effet, utiliser un réseau de transport se fait toujours, pour ses usagers, à un certain coût. Celui-ci peut s'évaluer au moyen de la distance parcourue, de la durée d'un déplacement, ou d'autres critères, déterminés selon le but final de la modélisation. Ates modélise cette notion de coût global lié aux déplacements par le choix d'une fonction de performance qui associe à chaque arc du réseau un temps de parcours en fonction du flux (i.e. le nombre de véhicules) qu'il supporte. Ainsi, le temps de parcours d'un arc est relativement indépendant du trafic lorsque celui-ci est faible, mais un trafic plus important peut ralentir l'usager jusqu'à ce qu'il soit complètement bloqué, la capacité de l'arc étant atteinte.
Ates offre à l'utilisateur la possibilité de choisir parmi cinq méthodes d'affection. Il s'agit des méthodes dites tout ou rien (plus courts chemins), équilibre utilisateur, équilibre système, équilibre utilisateur stochastique et affectation probit. Nous n'expliciterons pas ici ces méthodes. Signalons simplement que si un équilibre est désiré, un processus itératif est utilisé.
Mise à jour d'une matrice sur base de comptages
La détermination d'une matrice origine/destination actualisée n'est certes pas aisée: les données sont rares et/ou coûteuses à récolter, et souvent incomplètes.La méthode utilisée par Ates pour mettre à jour une demande initiale en fonction des comptages observés est une méthode de facteurs de croissance. Le choix de la matrice a priori n'est donc pas innocent car c'est à la structure de cette dernière que seront appliqués les facteurs de croissance qui corrigeront la matrice pour respecter les comptages.
Remarquons que dans un modèle à facteurs de croissance, une demande initiale nulle restera toujours nulle, puisque la méthode utilise des facteurs multiplicatifs. Pour contourner cette rigidité, le logiciel Ates offre la possibilité de "compléter" la matrice de départ de sorte qu'une demande initialement nulle entre une origine i et une destination j puisse évoluer en une demande strictement positive dans la matrice mise à jour en fonction des comptages observés. Notons aussi que l'utilisateur garde la possibilité de maintenir une demande nulle pour certains couples origine/destination.
La matrice finale est obtenue par itérations successives: il y a tout d'abord une phase d'affectation de la matrice initiale sur le réseau, puis des facteurs de croissance sont appliqués à la matrice de telle manière que les flux assignés sur les arcs munis de compteurs correspondent aux comptages qui y ont été effectués. La matrice ainsi obtenue est alors affectée à son tour sur le réseau, et les flux sont de nouveau calculés et confrontés aux comptages. Les itérations se succèdent ainsi jusqu'à ce qu'il y ait convergence ou que le nombre maximum d'itérations fixé par l'utilisateur soit atteint.
Remarquons que pour la phase d'affectation de chaque itération, l'utilisateur a le choix entre les cinq méthodes proposées par Ates, citées précédemment.
En pratique...
De plus amples informations sur le logiciel Ates sont disponibles dans le manuel d'utilisation (que l'on peut trouver au GRT).Pacsim
Un nouveau modèle comportemental d'assignation du trafic
Lorsque l'on souhaite étudier les effets sur le trafic de problèmes ponctuels tels qu'un accident ou lorsque l'on désire mesurer l'impact sur la circulation des systèmes d'information, des modèles classiques comme les modèles d'équilibre ne suffisent pas. En effet, ceux-ci ne fournissent qu'une image moyennisée des flots de véhicules.
Pour pallier ces inconvénients, il faut recourir à un modèle dynamique. PACSIM est un de ceux-ci. Développé par le GRT, partiellement dans le cadre du programme DRIVE 1 de la CEE et partiellement dans le cadre du programme d'impulsion "Transport et Mobilité" des SSTC, ce modèle simule la circulation dans un milieu urbain. Dans ce sens, une attention toute particulière est apportée à la modélisation des carrefours, points de rencontre des flux de trafic et, de ce fait, source de conflits et d'embouteillages.
De par sa nature dynamique, PACSIM permet d'étudier l'évolution temporelle des flots de circulation sur les différents axes modélisés. Nous pouvons, par exemple, ainsi analyser la congestion de certains axes aux heures de pointe. Ce caractère dynamique est rendu par une simulation "events driven". Cela signifie que des événements (accident, transmission d'une information, mouvement d'un véhicule, _) se produisent et ont pour conséquence que des actions sont menées à bien dans le modèle pour simuler l'évolution de la circulation suite aux effets de ces événements.
PACSIM comprend également une composante comportementale qui permet de simuler comment les usagers décident de leur mode de transport ou de la route qu'ils vont suivre ou bien encore comment ils réagissent aux informations qui leur sont communiquées. Il est à noter à ce propos que PACSIM ne fait plus appel à l'hypothèse, souvent utilisée mais ô combien réductrice, suivant laquelle chaque usager a une connaissance parfaite du réseau. Au contraire, ici, nous avons introduit la notion de réseau percu suivant laquelle l'usager a une connaissance plus ou moins sommaire du réseau suivant les zones qu'il a ou non l'habitude de "fréquenter".
Dans une ville, les déplacements ne s'effectuent pas uniquement en voiture. Une part non négligeable des trajets fait aussi appel aux transports en commun. Pour ne pas négliger cela, PACSIM incorpore un aspect de multimodalité. Les bus sont, comme les voitures, modélisés et leur inter dépendance (un embouteillage ralentit un bus, un bus quittant son arrêt freine le trafic) est prise en compte.
Enfin, les systèmes d'information font aussi partie de notre modèle. Ceci nous permet de mesurer les effets sur la circulation de la transmission de renseignements (tels que l'annonce d'un accident ou de travaux) par des media aussi variés que les panneaux à message variable ou le RDS.
Actuellement, PACSIM continue à être développé pour incorporer un modèle rendant compte de la pollution engendrée par la circulation. Des travaux sont aussi effectués pour installer un système de gestion dynamique des phases de feux.
HieLoW
Le logiciel HieLoW a été développé par Michel Bierlaire et est commercialisé par Stratec. Il s'agit d'un logiciel permettant de calibrer des modèles logit hiérarchiques, et fonctionne en environnement Windows.
La version de démonstration du logiciel est disponible à l'adresse ftp://thales.math.fundp.ac.be/pub/hielow/demo/francais/. Après avoir récupéré les 12 fichiers présents, exécutez install.exe. Une fois HieLoW installé, il vous suffit de lancer le programme hielow.exe. Nous vous recommandons fortement la lecture du guide d'utilisation et du système d'aide l'accompagnant.
MEUSE
La méthode MEUSE a été développée par Michel Bierlaire. Il s'agit d'une méthode d'estimation de matrices O/D (Origine/Destination) qui peut explicitement prendre en compte des informations détaillée sur la structure de certaines colonnes de la matrice.
Pour plus de détails: MEUSE: An origin-destination matrix that exploits structure .
Park and Ride
Plus d'informations ici
