Optimisation du transport quotidien des personnes en situation de handicap

Director(s): 
Co-supervisor(s): 
External supervisors: 
LEHUÉDÉ, Fabien (IMT Atlantique) PÉTON, Olivier (IMT Atlantique)
Starting date: 
September 2015
Defense date: 
Wednesday 04 September 2019
Host institution: 

En France, le coût du transport médico-social a été estimé à 400 millions d'euros en 2012 et augmente à un taux annuel de 8% depuis. Pour un établissement médico-social (ESMS), ce coût représente souvent la deuxième dépense en importance après celle du personnel.
Dans ce contexte, cette thèse appartenant au projet « Numérique et Optimisation pour une Mobilité Adaptée » (NOMAd) vise à améliorer le transport quotidien des personnes handicapées entre leur domicile et les ESMS. Pour cela, nous proposons la mutualisation du transport entre plusieurs ESMS ainsi qu’une stratégie d'optimisation globale de la planification annuelle de transport.
La construction de la planification annuelle des transports est un problème complexe encore non complètement résolu dans la littérature scientifique. Conformément à la pratique actuelle, nous supposons que le plan de transport annuel est composé d’horaires hebdomadaires identiques divisés en demi-journées.
Le problème d’optimisation sur une demi-journée, appelé “fleet size and mix dial-a-ride problem” considère plusieurs types de passagers et un parc hétérogène de véhicules reconfigurables qui peuvent être modifiés en route. La matheuristique LNS-RSCP est développée pour ce problème.
L’optimisation du problème hebdomadaire, nommé time-consistent DARP, comprend simultanément des exigences de régularité de service et des objectifs de coût de transport. La matheuristique MSPP est développée pour ce problème.
Actuellement, la gestion du transport est principalement réalisée intra-établissements, sans mutualisation. La mutualisation du transport, en plus de l’augmentation de la complexité du problème, suppose d’avoir un intérêt économique et un mécanisme commun de gestion et communication efficace entre les parties. Au niveau stratégique cette étude vise à évaluer l’impact de la mutualisation sur les coûts et temps de trajet. Opérationnellement, ce problème correspond au problème de clustering pour la résolution des problèmes de grande taille.