Low-level modeling for trains routing and scheduling in railway stations
Modélisation de bas niveau pour le routage et l'ordonnancement des trains dans les gares ferroviaires
Résumé
This thesis focuses on the trains routing and scheduling problem faced by railway station managers. The objective is to develop a decision model for railway station managers to generate a conflict-free timetable. The timetable has to fit to the existing infrastructure while respecting the safety and the commercial schedules. Unlike traditional methods that allocate all resources to setup a route for a train until the route is released, our work focuses on the progressive reservation of resources used by trains along their route on the railway station. This technique allows a larger number of trains to be routed simultaneously in a railway node and thus increases railway capacity. In this research work, we focus on mathematical model using mixed-integer linear programming. This mathematical model transforms railway systems into linear programming models. We wanted to build the most general model possible in order to be able to study the railway traffic management problem from several points of view. Thus, the model builds an abstract model based on elements of the railway system: section and connector. This abstract model is able to adapt to all railway networks. A subgroup partitioning strategy based on rolling horizon methodology is proposed. This Math-Heuristic approach divides the problem into many sub-problems in order to reduce the combinatorial explosion. The mathematical models were implemented using the CPLEX tool. We run numerical experiments on the data of the railway station of Bordeaux for full day timetable. The results show the good performance and effectiveness of our models. The resulting timetables are displayed and verified by three Gantt Chart separately corresponding to sections, connectors and trains.
Cette thèse porte sur les problèmes de routage et d'ordonnancement des trains dans les gares ferroviaires. L'objectif est de développer un modèle de prise de décision pour aider les managers de la gare à générer un tableau des horaires sans conflits. Le tableau des horaires devrait s'adapter aux infrastructures existantes en respectant la sécurité et les horaires commerciaux. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui allouent toutes les ressources pour réserver une route pour un train jusqu'à ce que cette route soit libérée, notre recherche se concentre sur la réservation progressive des ressources utilisées par les trains le long de leur route dans la gare ferroviaire. Cette technique permet à un plus grand nombre de trains de circuler simultanément dans un nœud ferroviaire et d'augmenter ainsi la capacité ferroviaire. Nous nous sommes focalisés dans ces travaux de recherche sur la modélisation mathématique utilisant la programmation linéaire mixte en nombre entiers. Cette modélisation mathématique consiste à transformer des systèmes ferroviaires en modèles de programmation linéaire. Nous avons souhaité construire le modèle le plus général possible afin de pouvoir étudier les problématiques ferroviaires selon plusieurs points de vue. Ainsi, la modélisation construit un modèle abstrait en se basant sur des éléments du système ferroviaire: section et connecteur. Ce modèle abstrait est capable de s'adapter à tous les réseaux ferroviaires. Une stratégie de partitionnement en sous-groupes basée sur une méthodologie d'horizon glissant est proposée. Cette approche de type maths-heuristique divise le problème en plusieurs sous-problèmes afin de réduire l'explosion combinatoire. Les modèles mathématiques ont été implémentés à l'aide de l'outil CPLEX. Nous avons réalisé des expériences numériques sur les données de la gare de Bordeaux pour les circulations de toute une journée. Les résultats montrent la bonne performance et l'efficacité de nos modèles. Les tableaux horaires sont visualisés par trois diagrammes de Gantt distincts correspondant aux sections, aux connecteurs et aux trains.
Domaines
Autre| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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