A Modular Approach to Compare Optimization Methods for Bike Sharing Systems

Une approche modulaire pour la comparaison des méthodes d'optimisation des systèmes de vélos en libre-service Les systèmes de vélos en libre-service (VLS) sont aujourd'hui installés dans de nombreuses villes. Dans un tel système, un utilisateur peut prendre n'importe quel vélo disponible et le rendre là où il y a une place de parking libre. La littérature de recherche opérationnelle contient de nombreux articles qui étudient les questions d'optimisation liées aux SBS, et en particulier maximiser la disponibilité des vélos où et quand les utilisateurs en ont besoin. Cependant, les méthodes d'optimisation proposées par ces articles sont difficiles à comparer car la plupart des articles utilisent leurs propres instances de problèmes et définissent leurs propres métriques. Cette thèse vise à combler cette lacune en construisant une méthodologie de recherche reproductible pour les VLS. Dans ce travail, nous divisons cette méthodologie en quatre modules : utilisation de données historiques, estimation de la demande, méthodes d'optimisation et évaluation des performances. Nous étudions chaque module séparément. Dans chaque cas, nous proposons un prototype d'implémentation et comparons les solutions existantes lorsqu'elles sont disponibles.Le premier module traite de l'utilisation de données provenant de systèmes réels. Pour de nombreux systèmes, deux types de données sont en général disponibles : les trajets effectués par les utilisateurs, et les enregistrements du nombre de vélos disponibles dans chaque station. En général ces données sont incohérentes, nous proposons une méthode pour corriger cela et détecter les opérations de relocalisation. Le deuxième module est l'estimation de la demande. Pour optimiser un VLS, il est essentiel d'estimer la demande des utilisateurs pour lesquels le système est conçu. La plupart des travaux d'optimisation de la littérature utilisent la demande historique pour estimer la demande du système. Nous expérimentons les quelques méthodes de la littérature existantes ainsi qu'une méthode nouvellement introduite pour détecter la demande censurée. Le troisième module est l'optimisation de la disponibilité des vélos.A titre d'exemple, nous re-implémentons un algorithme d'optimisation publié. Nous illustrons les défis de la recherche reproductible en essayant de reproduire les résultats. Ce chapitre montre que, même si les auteurs originaux ont mis à disposition un grand nombre de données sur leurs expériences, nous n'avons pas obtenu les mêmes résultats quantitatifs que la publication originale. Cette différence souligne la nécessité d'améliorer les normes de publication afin de produire des résultats plus reproductibles. Enfin, notre quatrième et dernier module est utilisé pour valider les méthodes d'optimisation implémentées dans le 3ème module. Nous considérons qu'un simulateur ayant toutes les exigences (modèles de comportement des utilisateurs, scénarios de demande, stratégies de gestion, etc.) peut être un modèle de validation. Nous utilisons un simulateur tiers pour illustrer ce module.Nous avons observé tout au long de cette thèse que la reproductibilité des recherches n'est pas toujours traitée avec la diligence requise alors qu'elle est fondamentale pour produire des connaissances. Dans ce travail, nous nous efforçons de spécifier et de fournir des outils reproductibles afin de garantir que des chercheurs puissent obtenir les mêmes résultats avec les mêmes données. Nous fournissons des liens vers les données, les codes, les environnements et les analyses nécessaires à la reproduction des expériences.