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Languages: French
Types: Article
Subjects: Trafic aérien, Affectation de trafic, Tarification, Méthode du gradient, Recuit simulé, Méthode Tabou, Simulation, 658
Le travail développé dans cette thèse porte sur l'élaboration d'un système de tarification dynamique des secteurs aériens pour réduire la congestion de l'espace. Un modèle décrivant la relation entre les prix d'entrée dans les secteurs et le choix des routes et des périodes de décollage par les compagnies aériennes est proposé. Les paramètres du modèle sont estimés en minimisant la différence entre un nombre de vols observés et un nombre de vols issus du modèle. Les prix de secteurs sont calculés de manière à minimiser la différence entre un nombre de vols définis par une cible et un nombre de vols issus du modèle. La cible correspond à une répartition du trafic dans le temps et dans l'espace qui conduit à une forte réduction de la congestion. Deux stratégies de tarification sont envisagées. La première consiste à établir des prix par secteur et par période indépendamment les uns des autres. La deuxième stratégie de tarification consiste à limiter le nombre de valeurs de prix et à affecter un niveau de prix à chaque secteur à chaque période. Plusieurs algorithmes basés sur la méthode du gradient, le recuit simulé et la méthode Tabou sont développés pour résoudre les problèmes d'optimisation. Tous ces algorithmes sont testés et comparés sur trois scénarios de trafic. Les résultats de l'optimisation et des simulations de trafic montrent que la tarification mise en place permet d'orienter partiellement le choix des compagnies et de diminuer les pointes de congestion. The work carried out in this thesis deals with the elaboration of a dynamic sector pricing system to reduce airspace congestion. A relationship model between taxes charged to aircraft and the choice of routes and departure times is proposed. Model parameters are tuned by minimizing the difference between a number of observed flights and a number of flights from the model. Prices of sectors are calculated in order to minimize the difference between a number of flights defined by a target and number of flights fromthe model. The target corresponds to a traffic allocation which provides a significant reduction of congestion. Twowpricing strategies are envisaged. The first strategy consists of setting prices for each sector and for each periodtindependently. The second strategy consists of limiting the number of price values and in assigning a price level to each sector at each period. Several algorithms based on the gradient method, the simulated annealing method and the Tabu search are developed to solve the optimization problems. All algorithms are tested and compared on three traffic scenarios. The results of the optimization and of the traffic simulations show that the pricing policy encourages the airlines to modify their choices and reduces congestion peaks.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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