Résumé : ans le cadre de la gestion du trafic routier urbain, la résolution du problème de recherche deplaces de stationnement constitue un enjeu majeur en raison de ses lourdes retombées économiques et écologiques. Dans cet article, nousproposons un systèmes multi-agents qui vise à diminuer, pour les conducteurs de véhicules particuliers, les temps de recherche de places. Dansle Systèmes que nous proposons, une communauté de conducteurs partage des informationssur la disponibilité des places. La diminutiondes temps de recherche est obtenue grâce à lacommunication et la coopération des agents duSystèmes. La communication entre agents s’effectue via un réseau intervéhiculaire n’imposant pas une infrastructure matérielle coûteuse.Le modèle de coopération ne nécessite aucuneinformation préalable et assure le passage àl’échelle du Systèmes proposé. Implémentée avecla plateforme Madkit, notre solution a été testéeselon différentes configurations. Les premiersrésultats montrent une diminution du temps derecherche moyen de places de stationnement.

Résumé : tion d’une Simulation multi-agent(MABS) nécessite un ordonnanceur afin desynchroniser l’exécution des agents et simuler la simultanéité de leurs comportements.Dans la majorité des frameworks MABS,l’ordonnanceur active les agents tour à tourafin qu’ils exécutent une action décidée selonleur contexte. L’agent activé utilise toutes lesinformations sur lui-même, les autres agentsou objets de son environnement qui lui sontaccessibles. Face à ce volume de données, unedifficulté est de déterminer efficacement lescombinaisons qui font sens pour l’agent parcequ’elles caractérisent un contexte pertinentpour lui. Dans la majorité des MABS, la détermination de ces contextes est enfouie dans lecode des agents et par conséquent il n’existepas d’algorithme permettant de diminuer leurtemps de calcul. Nous proposons de modéliserces sous-ensembles d’informations identifiantun contexte par ce que nous appelons un filtreainsi qu’un algorithme pour que chaque agentpuisse efficacement déterminer les filtres quile concernent. Nous comparons notre algorithme à une sélection séquentielle des filtres etdiscutons les premiers résultats.

Résumé : Avec la généralisation de l’information voyageurs en temps réel, la dynamique des réseauxde transport est de plus en plus difficile à analyser et à prévoir. Il devient nécessaire de développer des outils de simulation pour les décideurs de politiques de mobilité, tenant comptede ce nouvel environnement informationnel. Eneffet, informer un très grand nombre de voyageurs guidés individuellement peut avoir desconséquences importantes sur l’état du trafic. Ilest utile d’évaluer cet impact par la simulation.Or, les simulations multi-agent existantes pourla mobilité de voyageurs ne peuvent prendre enconsidération qu’une partie du volume réel devoyageurs. En distribuant ces simulations, il serait possible de prendre en compte des volumesréels de voyageurs connectés et d’analyser et deprévoir l’état des réseaux de transport. Dans cetarticle, nous proposons une comparaison entredeux méthodes pour la distribution des simulations multi-agent de mobilité des voyageurs,permettant la prise en compte de flux réalisteset de zones géographiques étendues.

Résumé : Avec la généralisation de l’information tempsréel des voyageurs, le comportement des réseaux de transport modernes devient de plusen plus difficile à analyser et à prévoir. Il estdevenu important de développer des outils desimulation pour les décideurs de politiques demobilité, prenant en compte ce nouvel environnement informationnel. Dans ce papier, nousprésentons une Simulation multi-agent pour mesurer l’impact de la fourniture d’informationssur la qualité des voyages en transports en commun. Cet impact est mesuré par la simulationde scénarios différents en fonction du pourcentage de voyageurs connectés, représentés pardes agents. Ces scénarios sont analysés selonleur impact sur les temps de parcours moyensdes voyageurs. Les résultats montrent que lenombre de voyageurs connectés a un impact positif sur les temps de parcours jusqu’à un certainseuil après lequel il devient relativement négatif.