Le 14/04/2015 par ramdane cherif :

Bonjour,

veuillez trouver l'offre de thèse au loria ci-dessous.
Bien cordialement
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Offre de thèse : Algorithmes d'optimisation combinatoire pour la mobilité électrique
Profil du candidat : master M2 dans l'une des disciplines informatique/recherche opérationnelle, ou mathématiques appliquées.
Lieu de stage : laboratoire LORIA – Ecole des Mines de Nancy
Date début de thèse : octobre 2015
Pour candidater : envoyer un CV, relevés de notes, classement dans le master, et toute autre recommandation utile à wahiba Ramdane Cherif-Khettaf (wahiba.ramdane-cherif@mines-nancy.univ-lorraine.fr ou ramdanec@loria.fr).
Description du sujet de thèse :
Le secteur des transports est responsable d'un fort accroissement de la consommation énergétique, des émissions de polluants et de gaz à effet de serre. La mobilité électrique constitue alors une bonne alternative, et offre un mode de transport durable et cohérent avec les exigences de l'environnement. Les activités de R&D sur le Véhicule Électrique (VE) font l'objet de nombreux travaux de recherche et peuvent être classées en quatre catégories de problématiques: modélisation des usages des véhicules électriques et Smart Grid, dimensionnement de l'infrastructure de recharge, optimisation de la recharge et optimisation des tournées des véhicules électriques.
En terme de mobilité électrique, quelques nouveaux modèles ont été proposés très récemment dans la littérature. Ces modèles permettent d'intégrer quelques contraintes réalistes liées à l'utilisation des véhicules électriques comme les contraintes de rechargement de véhicules au cours de leur trajet, l'utilisation des fenêtres horaires de service, et la possibilité d'utiliser une flotte mixte de véhicules électriques et de véhicules thermiques. Dans le cadre d'une thèse au laboratoire LORIA qui sera soutenue avant décembre 2015, les premiers modèles de transport riches ont été proposés. Ces modèles permettent d'intégrer une flotte mixte de véhicules électriques et thermiques, des contraintes en lien avec une infrastructure de recharge avec des technologies différentes, et une tarification d'utilisation des bornes de recharges dépendante du temps.
L'examen de la littérature montre que les travaux ci-dessus en mobilité électrique permettent de modéliser essentiellement des applications en transport de marchandises et en logistique urbaine, mais ne sont pas adaptés pour modéliser des applications en transport de personnes (6,7). Le but de ce projet est de pallier à se manque dans la littérature. Nous proposons dans cette thèse d'étudier les problèmes d'optimisation combinant l'utilisation des véhicules électriques et le transport à la demande. Cette problématique est au cœur du développement des villes durables. L'objectif du travail que nous proposons ici est de développer des modèles mathématiques, et des algorithmes d'optimisation combinatoire robustes permettant d'intégrer l'incertitude liée à la consommation énergétique des véhicules. Plusieurs contraintes réalistes liées à cette problématique de transport à la demande seront considérées. Il s'agit de l'utilisation d'une flotte de véhicules électriques hétérogènes, l'utilisation de hubs mutualisés comme points de transfert et/ou points de rechargement de véhicules électriques, et l'intégration des contraintes en lien avec le smart grid. L'enjeu majeur est de préserver une bonne qualité de service, tout en garantissant aux véhicules une quantité d'énergie suffisante pour amener les passagers à leurs destinations, et cela en minimisant la consommation d'énergie, les coûts de transport, les coûts d'exploitation des véhicules et les coûts de rechargement.