Modélisation et simulation de la mobilité quotidienne en milieu urbain à l'aide des systèmes multi-agents, des réseaux bayésiens et de l'apprentissage automatique

Abstract

Dans le contexte des impératifs de développement durable, une analyse approfondie des caractéristiques de la mobilité quotidienne dans la région de Rabat, il se révèle être une étape fondamentale pour comprendre le fonctionnement des déplacements quotidiens des individus et du transport en commun face au défi de produire une mobilité quotidienne durable. Cela est d’autant plus crucial pour faire face a` la croissance démographique intense que connaît la région de Rabat et à l’étalement urbain qui en résulte. Un objectif à moyen terme sur lequel notre équipe de recherche réfléchit est le développement d’une plateforme d’aide à la décision de simulation la mobilité quotidienne en milieu urbain. Cette plateforme devra prendre en compte les dimensions spatiales, les composants de la zone d’étude ainsi que les caractéristiques démographiques de chaque individus. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à l’étude des différentes approches des systèmes multi-agents, des réseaux bayésiens et de l’apprentissage automatique, ainsi qu’aux principes sur lesquels ils reposent pour la modélisation et la simulation en milieu urbain, dans le but d’aider les décideurs urbains `a prendre des décisions pour résoudre les problèmes. Ensuite, nous nous concentrons sur la modélisation et la simulation de la mobilité quotidienne, le premier domaine étant la simulation du déplacement des individus d’aide du système multi-agent sur la plateforme Gama. Nous validons ce modelé proposé en simulant la propagation de la Covid-19 et en prédisant son état dans les trois prochains mois. Nous développons également un modèle d’alliance entre le système multi-agent et le réseau bayésien pour comprendre les problèmes de la mobilité quotidienne, tels que la congestion. Nous élaborons également notre prototype bas´e sur l’apprentissage automatique pour prédire le mode de transport dans la région d’étude, en utilisant les données du recensement de 2014 des individus. Pour concr´etiser notre approche th´eorique, nous mettons en oeuvre notre prototype de modélisation et de simulation de la mobilité quotidienne en utilisant le langage de programmation Gaml et la plateforme de développement de systèmes multi-agents (SMA) Gama.