A survey of models and algorithms for optimizing shared mobility
Mourad Abood et al. — 2019
Résumé (FR)
Cet article propose une revue systématique des modèles et algorithmes pour l’optimisation des systèmes de mobilité partagée, couvrant le covoiturage, le taxi partagé et les services à la demande. Les auteurs classifient les variantes du problème selon la structure de la demande, l’offre de véhicules et les contraintes opérationnelles. La complémentarité entre les approches orientées demande et offre est analysée à travers les différentes formulations mathématiques. La concentration des flux de déplacements — par regroupement des trajets compatibles — est identifiée comme le principal levier d’efficacité dans tous les types de systèmes partagés. Les algorithmes les plus performants exploitent des structures réseau pour agréger la demande et réduire les coûts opérationnels. Cette revue constitue une référence incontournable pour comprendre comment la conception du réseau et l’agrégation des flux déterminent l’efficacité des systèmes de mobilité partagée.
Summary (EN)
This paper provides a systematic review of models and algorithms for optimizing shared mobility systems, covering carpooling, shared taxi, and on-demand services. The authors classify problem variants according to demand structure, vehicle supply, and operational constraints. The complementarity between demand-driven and supply-driven approaches is analyzed across different mathematical formulations. Concentration of trip flows — through grouping of compatible trips — is identified as the primary efficiency lever across all types of shared systems. The best-performing algorithms exploit network structures to aggregate demand and reduce operational costs. This review is a key reference for understanding how network design and flow aggregation determine shared mobility system efficiency.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Méthode | Revue systématique de la littérature avec taxonomie des formulations mathématiques (programmation linéaire, métaheuristiques, algorithmes exacts) |
| Données | Corpus de publications sur le covoiturage, taxi partagé et services à la demande ; pas de jeu de données empiriques propre |
| Résultat principal | Le regroupement des trajets compatibles est le levier central d’efficacité ; les algorithmes exploitant les structures réseau dominent en performance |
| Lien demand/offer-driven | Les approches demand-driven (agrégation des requêtes) et offer-driven (optimisation du parc véhicules) sont complémentaires et leur articulation détermine la qualité de la solution |
| Lien réseau/flux | La conception du réseau (hubs, points de prise en charge) et la concentration des flux de déplacements sont les déterminants structurels de l’efficacité systémique |
Lien avec la problématique
Cet article ancre théoriquement la complémentarité entre approches demand-driven et offer-driven qui structure la thèse : la revue montre que les systèmes les plus efficaces articulent explicitement ces deux logiques plutôt que de les opposer. La mise en évidence du rôle de la concentration des flux rejoint directement la problématique du réseau de transport (hubs, PUDO, lignes) comme mécanisme d’agrégation de la demande dispersée. La taxonomie proposée fournit un cadre de référence pour positionner les contributions originales de la thèse dans le paysage existant des modèles d’optimisation de la mobilité partagée.