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Scala, Paolo Maria. Implémentations d'optimisation-simulation pour l'harmonisation des opérations dans les grands aéroports

Scala, Paolo Maria (2019). Implémentations d'optimisation-simulation pour l'harmonisation des opérations dans les grands aéroports.

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Résumé en francais

L'augmentation constante du trafic aérien, spécialement en Europe, exerce une pression sur les aéroports, qui en conséquence sont souvent congestionnés. La zone aérienne entourant les aéroports, l'aire de manœuvre terminale (TMA), est particulièrement encombrée, puisqu'elle accueille tout le trafic aéroportuaire. Outre la zone aérienne, le partie sol fait aussi face à des problèmes d'encombrement, ainsi l'inefficacité des opérations en zone aérienne est transférée au sol. Cet encombrement des zones aériennes et terrestres des aéroports a pour conséquence de générer des retards, qui sont ensuite reportés sur les autres aéroports du réseau. Le problème d'encombrement affecte également la charge de travail des contrôleurs aériens qui doivent gérer ce large trafic. Cette thèse porte sur l'optimisation des opérations intégrées aux aéroports, en considérant l'aéroport d'un point de vue holistique et en incluant les activités aériennes et terrestres. Contrairement aux autres études dans ce domaine, cette thèse apporte sa contribution en appuyant les décisions des contrôleurs aériens en terme de séquencement des avions et en atténuant l'encombrement de la partie sol des aéroports. Les activités terrestres et aériennes peuvent être abordées avec deux différents niveaux d'abstractions, macroscopique, ou microscopique, en raison de différent délais de prise de décision. Dans cette thèse, les activités sont modélisées au niveau macroscopique. Le problème est formulé comme un modèle d'optimisation en identifiant une fonction objective qui prend en compte le nombre de conflits dans l'espace aérien et la surcharge au sol des aéroports; contraintes données par la régulation sur le minimum de séparation entre des avions consécutifs dans la zone aérienne et sur la piste de décollage; variables de décision liées au temps d'entrée de l'avion et à la vitesse d'entrée dans l'espace arien, au choix de la piste d'atterrissage et de la piste au départ et à l'heure de push-back. Le modèle d'optimisation est résolu en implémentant une approche par fenêtre glissante et par une version adaptée de la métaheuristique de recuit simulé. Des incertitudes sont ajoutées dans les activités en développant un modèle de simulation et en incluant des variables stochastiques représentant des sources d'incertitudes comme une variation de l'heure d'entrée dans l'espace aérien de l'aéroport, une variation de l'heure moyenne de temps du roulage ou encore une variation dans l'heure de push-back des avions. Dans cette thèse, les techniques d'optimisation et de simulations sont combinées en développant deux méthodes qui visent à améliorer la robustesse et la faisabilité des solutions. La première méthode se comporte comme un outil de validation pour la solution optimisée, elle améliore la robustesse de la solution en ajustant finement à plusieurs reprises plusieurs paramètres d'entrée du modèle d'optimisation. La deuxième méthode intègre l'optimisation dans un environnement de simulation en tirant pleinement parti de l'approche par fenêtre glissante et en utilisant une itération pour améliorer continuellement la solution optimisée à chaque fenêtre temporelle. Les deux méthodes ont prouvé leur efficacité en améliorant les performances, en diminuant le nombre de conflit jusqu'à 24% pour la première méthode et jusqu'à 11% pour la deuxième méthode, néanmoins, contrairement aux résultats dans les cas déterministes, elles ne sont pas capables de créer un scénario sans aucun conflit à cause de l'incertitude. En général, l'étude menée dans cette thèse souligne que l'incertitude est un facteur qui affecte dans une large mesure la faisabilité d'une solution optimisée quand elle est appliquée à des instances du monde réel, et cela, confirme que l'utilisation combinée de simulation et d'optimisation a le potentiel de faire face aux incertitudes. Le système développé peut être potentiellement appliqué à autres problèmes similaires à d'autres méthodes d'optimisation peuvent être utilisées.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Delahaye, Daniel
Maréchal, Pierre
Ecole doctorale:Aéronautique, astronautique (AA)
laboratoire/Unité de recherche :Ecole Nationale d'Aviation Civile (ENAC)
Mots-clés libres :Optimisation - Simulation - Opérations aéroportuaires intégrées - Incertitudes
Sujets :Mathématiques
Déposé le :24 Jan 2020 14:33