Développement d’un modèle d’optimisation pour les microcorridors de transport : le cas du parc Jean-Drapeau
Bibliographic record
Abstract
Le Parc Jean-Drapeau est un espace naturel et culturel emblématique de Montréal, conçu pour offrir aux citoyens un lieu de détente, de loisirs et de découvertes. Toutefois, les activités régulières et événementielles qu’il accueille génèrent une logistique interne complexe, marquée par de nombreux déplacements de marchandises. Ce mémoire s’inscrit dans une démarche d’optimisation de cette logistique urbaine, en introduisant un concept novateur : celui de microcorridor de transport. Inspiré des principes de la logistique urbaine durable, le microcorridor désigne une portion restreinte et bien définie d’un territoire urbain, à l’intérieur de laquelle on cherche à optimiser les flux de transport à petite échelle, en tenant compte de contraintes spécifiques au contexte local. Dans ce cadre, un outil d’aide à la décision intégrant un modèle d’optimisation de type bin-packing a été conçu. Ce modèle permet de regrouper les livraisons dans des véhicules de manière à minimiser les trajets, tout en respectant les contraintes de capacité, de temps et de localisation. Le réseau logistique du parc a été modélisé sous forme de graphe, ce qui a facilité la représentation des lieux de chargement et de livraison, ainsi que des chemins qui les relient. Afin d’évaluer le modèle de manière réaliste, des histoires utilisateur ont été élaborées à partir d’entretiens et d’observations terrain. Celles-ci ont également permis de mieux comprendre et de cerner avec précision les problèmes rencontrés par le Parc sur le terrain. Celles-ci ont permis de construire des instances de test représentatives, ancrées dans les besoins concrets des parties prenantes. L’outil développé a ainsi été expérimenté à travers des scénarios plausibles, illustrant son potentiel décisionnel et sa pertinence pour la planification logistique en contexte urbain restreint. Ce travail constitue une première exploration prometteuse de l’application du bin-packing à la gestion logistique dans des microcorridors de transport. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : logistique urbaine, microcorridor, optimisation, bin-packing, aide à la décision, transport durable, Parc Jean-Drapeau.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".