Il existe diérentes manières d'utiliser deux simulateurs d'échelles diérentes pour eectuer une analyse multi-échelles. Les auteurs dans [Holmgren et al.2014] présentent les trois méthodes suivantes (cf Figure 2.1 [Holmgren et al.2014]).
Les deux simulateurs peuvent être utilisés séparément puis l'utilisateur eectue une analyse globale des diérents résultats. Il ne s'agit pas à proprement parler de simulations multi-échelles puisque les simulations informatiques n'interagissent pas, c'est à l'utilisateur humain de combiner les résultats et d'en tirer les informations pertinentes.
Un simulateur, en général celui suivant le modèle macroscopique, peut être utilisé seul dans un premier temps, et ses résultats peuvent ensuite servir de données pour le second simulateur. Éventuellement, le premier simulateur peut par la suite être exécuté à nouveau avec les nouvelles données de sortie du second simulateur. Il s'agit de simulations en séquence où les résultats d'un simulateur servent de données d'entrée à l'autre simulateur. Un exemple courant est la génération de la demande du simulateur microscopique grâce aux résultats d'un simulateur macroscopique dont la zone simulée contient la zone du simulateur microscopique.
Finalement, les deux simulateurs peuvent être utilisés d'une manière intégrée pour former une seule simulation. Il s'agit du cas le plus complexe et se diérencie du cas précédent par le fait que les deux simulateurs échangent des données pendant leurs simulations et pas seulement à la n de l'une d'entre elles.
La première approche n'est pas une simulation multi-échelles et ne sera donc pas discu-tée ici. La seconde approche est souvent utilisée pour combiner des modèles d'aectation statiques avec des simulations. Cette approche ne représente pas exactement le centre d'intérêt de cette thèse, puisqu'il n'y pas véritablement d'interaction entre les deux com-posants lors de leur exécution et donc une partie des problématiques abordées plus tard ne sont pas rencontrés dans ce cas. Par exemple, Vissim est le modèle de simulation microsco-pique de PTV et peut utiliser la topologie du réseau de transport et les matrices origine-destination exportée de Visum, qui est le modèle d'aectation macroscopique statique de PTV. Le modèle macroscopique est ici utilisé pour proposer un réseau et une demande
2.2. Simulations multi-échelles
Figure 2.1 Trois types d'interaction entre simulateurs
pour le modèle microscopique. On retrouve le même principe dans [Montero et al.1998] ou le modèle d'aectation est EMME et le simulateur microscopique est AIMSUN. Dans ces deux cas, il n'y a pas de retour des résultats du modèle microscopique vers le modèle macroscopique ce qui signi e que la demande générée et envoyée au modèle microscopique ne dépend pas des résultats de celui-ci. En n, dans [M.D. Hall1998], la sortie du modèle macroscopique statique sur un réseau est utilisée dans la simulation d'une partie de réseau de manière microscopique.
Ces simulations multi-échelles séquentielles peuvent être su santes si les résultats du second simulateur n'in uencent pas la première simulation. En revanche, si les deux simu-lations s'in uencent mutuellement ou si la simulation doit être connectée en temps réel alors l'interaction dynamique est nécessaire et cela nous amène à la troisième catégorie ; une simulation multi-échelles interactive où les deux simulateurs sont connectés ensemble. On trouve de nombreux exemples de ce type dans la littérature.
Par exemple, dans [Poschinger et al.2002], l'auteur réalise le couplage d'un modèle microscopique de poursuite - IDM [Derbel et al.2013] avec le modèle macroscopique de second ordre de Payne [Payne1971]. Pour assurer la communication entre les deux modèles, une zone de transition est prévue dans laquelle la transition micro-macro se fait par agrégation des données et la transition macro-micro se fait grâce à un ajout d'informations à l'aide d'un processus stochastiques.
On trouve également le modèle Hystra [Bourrel and Henn2002, Bourrel and Lesort2003], qui est un modèle hybride combinant un modèle microscopique et un modèle macrosco-pique. Le modèle macroscopique suit les équations du premier ordre de LWR (Lighthill-Whitham-Richards) [Lighthill and Whitham1955a] et le modèle microscopique est le
mo-dèle de vélocité optimale qui est également fondé sur le momo-dèle LWR. Ainsi, Bourrel cherche à rendre les résultats des modèles cohérents en dé nissant deux contraintes :
On doit avoir la conservation des ux de véhicules aux interfaces limites des mo-dèles ;
dans des conditions stationnaires, les deux modèles doivent fournir le même résul-tat.
Le modèle proposé par [Mammar et al.2006] ressemble à celui de Bourrel dans le cou-plage mais ne se fonde pas sur le même modèle macroscopique. Le modèle macroscopique est cette fois le modèle de second ordre ARZ [Lebacque et al.2007] et le modèle micro-scopique reste le modèle de vélocité optimale. Une fois encore, les modèles sont choisis et retravaillés a n d'assurer leur cohérence.
AIMSUN next, qui est une solution de prévision du tra c fondée sur la simulation, possède un modèle microscopique ainsi qu'un modèle mésoscopique. Ces deux modèles peuvent être utilisés en interaction lorsque la zone simulée est trop large pour le modèle microscopique, dans le cadre d'une simulation hybride. La simulation hybride permet de simuler une zone dé nie comme microscopique et de simuler le reste du réseau de manière mésoscopique. Pour ce faire, la simulation est dans un premier temps calibrée avec uniquement le modèle mésoscopique et lorsque l'aectation est satisfaisante, le modèle microscopique est ajouté en prenant en compte cette aectation. Il est à noter qu'AIMSUN propose également un modèle macroscopique statique qui peut être utilisé en amont de l'un ou l'autre des deux modèles précités, ce qui correspond à l'approche séquentielle.
Paramics [Smith et al.1995] est un modèle de simulation microscopique du tra c qui a été combiné avec le modèle mésoscopique Dynasmart [Jayakrishnan et al.1994]. Le modèle mésoscopique permet d'améliorer l'aectation du modèle microscopique sur des réseaux de taille importante ou la représentation microscopique, et donc détaillée, des routes implique un temps de calcul trop long [Jayakrishnan et al.2001].
Simmobility [sim, Adnan et al.2016] est une plateforme de simulation fondée sur les activités, multimodale et surtout multi-échelles. En eet Simmobility comporte un mo-dule long terme, un momo-dule moyen terme [Lu et al.2015] et nalement un momo-dule court terme [Azevedo et al.2017]. Le module court terme sert à simuler le déplacement des voyageurs de manière microscopique et l'impact des dispositifs de communication sur ces comportements, le module moyen terme sert à simuler les activités avec des agrégations de véhicules. Finalement le modèle macroscopique fonctionne d'année en année et détermine l'utilisation des territoires et les activités économiques.