Stochastic higher order macroscopic transportation modeling on road networks: managerial Implications Modélisation stochastique macroscopique d'ordre supérieur du trafic sur les réseaux routiers : implications managériales En Fr

Résumé En Fr

Transport systems place a key role in the development of the economic growth of countries. However, the appearance of autonomous and electric vehicles and the restrictions put in place to limit the diffusion and impacts of Covid-19ain public transport have had particularly a widespread impaction transport problems in particular at junctions. The present research helps to address these problems. This paper is concerned with stochastic traffic flow modeling on road networks, thanks to macroscopic models that belong to the so-called generic class of second order models: the GSOM family. It has been shown that such higher order models can be solved in a Lagrangian framework whose coordinates move with the traffic. The difficulty to use this resolution trick on a network is to deal with Eulerian– fixed –discontinuities such as junctions. The aim of this work is two-fold: first, to propose adapted junction models for stochastic second order macroscopic traffic flow models and second, to solve the resulting model in a moving framework. Some numerical examples are provided to show the efficiency of the approach.

Les systèmes de transport jouent un rôle primordial dans le développement de la croissance économique des pays. Cependant, l'apparition des véhicules autonomes et électriques et les restrictions mises en place pour limiter la diffusion et les impacts du Covid-19 dans les transports en commun ont eu un impact important sur l’augmentation des problèmes de transport notamment aux intersections. Le présent papier aide à résoudre ces problèmes. Cet article s'intéresse à la modélisation stochastique des flux du trafic sur les réseaux routiers, grâce à des modèles macroscopiques génériques de second ordre : la famille GSOM. Il a été montré que de tels modèles d'ordre supérieur peuvent être résolus dans un cadre lagrangien dont les coordonnées lagrangiennes se déplacent avec le trafic. La difficulté d'utiliser cette solution de résolution sur un réseau est de traiter les discontinuités eulériennes – fixes – telles que les jonctions. L'objectif de ce travail est double : d'une part, proposer des modèles d’intersection adaptés aux modèles stochastiques macroscopiques de flux de trafic de second ordre, et d'autre part, résoudre le modèle résultant dans le cadre d’un réseau routier. Quelques exemples numériques sont fournis pour montrer l'efficacité de l'approche proposée.