Les National Institutes of Health (NIH) sont situés sur ce que l'on appelle le campus des NIH. Ce campus est immense et se compose de nombreux bâtiments, dont 30 parkings couverts. Plus de 12 000 véhicules entrent sur ce campus chaque jour, ce qui signifie que l'optimisation de la circulation et la planification de parkings bien conçus sont essentielles pour garantir qu'il s'agit d'un centre géré efficacement.
Problème
Les NIH étaient intéressés par deux parkings couverts sur le côté sud du campus. Le premier est un parking couvert de quatre étages, cependant, il n'y a pas de mouvement de véhicule entre les étages, et chaque étage a des points d'entrée et de sortie uniques. Il s'agit simplement de quatre parkings superposés et applés MLP7.
Le second, qui est un terrain de surface de 241 places, sera remplacé par un parking couvert de six étages avec 1 420 places et sera connu sous le nom de MLP12.
Les NIH voulaient comprendre l'impact des différentes combinaisons d'entrées pour MLP12 et savoir s'il y aurait suffisamment de places de stationnement une fois terminé. Ils souhaitaient également se concentrer sur l'optimisation de la fluidité du trafic autour de MLP7 et MLP12.
Les principaux paramètres qui intéressaient les NIH comprenaient le temps d’un véhicule pour stationner et le temps pour partir après le stationnement. De plus, le nombre d'arrêts et le temps total d'arrêt pour chaque véhicule devaient être pris en compte.
La pandémie de Covid-19 a posé des problèmes en matière de données, et il a donc fallu trouver des données d'une période appropriée pour exécuter des scénarios pré-pandémiques afin de se préparer à l'assouplissement des restrictions.
Solution
Mosimtec, une entreprise qui offre des services de conseil et de modélisation par simulation aux entreprises du monde entier, a développé un modèle de simulation pour répondre aux questions requises. Les développeurs ont travaillé sur quatre phases clés dans le cadre du projet :
- Spécifications fonctionnelles – Mosimtec et le NIH ont travaillé ensemble sur la portée et les objectifs du projet.
- Modèle de simulation dynamique : un modèle AnyLogic développé sur mesure a été créé avec les composants, la logique et le comportement du système nécessaires.
- Analyse de scénarios – une analyse a été effectuée à partir de scénarios prédéfinis identifiés au cours de la première phase.
- Formation et transfert de connaissances – Mosimtec a enseigné aux NIH comment utiliser le modèle et exécuter des scénarios afin qu'ils puissent continuer à utiliser le modèle à l'avenir.
Le modèle utilise Excel pour les entrées et les sorties. Les données d'entrée comprennent les itinéraires de déplacement probabilistes, les destinations de stationnement, les temps de stationnement, etc. Tous les scénarios sont chargés dans le modèle à partir d'Excel et, une fois les réplications de modèle terminées, les résultats sont réexportés vers Excel à des fins d'analyse et de création de rapports.
Les développeurs ont créé un espace bidimensionnel pour permettre une visualisation simultanée de tous les étages du point de vue de l'animation au lieu d'avoir un réseau routier en 3D. MLP12 est encore en phase de conception, de sorte qu'il peut y avoir des modifications au plan de ce parking, comme l'emplacement exact de l'entrée à n'importe quel étage. En mettant en œuvre une conception de réseau routier pour chaque étage, ces modifications peuvent être effectuées facilement sans affecter les autres sections du modèle.
Une autre raison d'avoir un réseau routier pour chaque étage des garages de stationnement est lié avec les objectifs pour la logique et les résultats du modèle. Il est plus facile d'obtenir des statistiques et des informations en temps réel pour chaque étage en utilisant des conceptions de réseau routier distinctes pour chacun d'entre eux.
Dans le modèle, le mouvement des véhicules est classé en quatre zones principales :
- Création de véhicules.
- Routage vers un parking couvert.
- Stationnement sur une place disponible.
- Sortie du système.
Il était important de savoir comment contrôler la circulation des véhicules, en particulier aux intersections. Pour ce faire, nous avons utilisé la Bibliothèque de trafic routier et utilisé des feux de circulation pour représenter les panneaux d'arrêt, ce qui a permis d'alterner les flux. Cette bibliothèque a également été utilisée pour mettre en œuvre les multiples conceptions de réseaux routiers.
La transformation des parkings couverts à plusieurs étages en un réseau routier dans un espace bidimensionnel a nécessité l'utilisation de plusieurs HashMaps. Lors de l'initialisation du modèle, ceux-ci ont été remplis à partir des entrées Excel, ce qui a permis d'améliorer la vitesse d'exécution du modèle. De plus, l'utilisation de HashMaps comme celle-ci signifie que l’interface d’ Excel peut être modifié facilement en cas de modifications de l'architecture du parking. Par conséquent, il n'est pas nécessaire d'apporter des modifications au code dans le modèle AnyLogic.
Plus d'une dizaine de HashMaps différentes ont été utilisées, mais les plus essentielles pour optimiser les flux de trafic sont présentés dans le tableau ci-dessous.
Mosimtec a travaillé avec le NIH pour concevoir l’interface Excel, qui comprenait toutes les entrées, les indicateurs clés de performance et les tableaux de bord. En travaillant ensemble, les NIH ont été en mesure de comprendre et d'utiliser efficacement le modèle. Certaines des entrées et sorties du modèle sont présentées ci-dessous.
Lors de l'exécution du modèle, il est possible d'observer les véhicules qui se dirigent vers les entrées des parkings ainsi que le mouvement à l'intérieur de ceux-ci pendant qu'ils se garent, puis quittent les garages et le système.
Il est important de se rappeler que dans ce modèle, MLP7 ne permet pas de se déplacer entre les différents étages. Dans MLP12, les véhicules montent et descendent et traversent les étages.
Les différents étages des parkings sont affichés côte à côte pour faciliter la visualisation. L'étage du réseau principal est le dernier étage, en cascade de gauche à droite, comme illustré dans la deuxième image ci-dessous pour MLP12.
Chaque conception de réseau routier utilise une carte de densité, qui affiche différentes couleurs en fonction de la quantité de trafic. Cela aide les utilisateurs à comprendre visuellement ce qui se passe dans le modèle avant d'analyser les résultats.
La logique s'affiche également. Il existe un descripteur routier pour chaque réseau : création, itinéraire, circulation et stationnement MLP12, et enfin stationnement MLP7 et autres parkings, ainsi que les véhicules sortant du système.
Résultats
AnyLogic, utilisé comme logiciel de planification des transports, a permis aux NIH de comprendre que, dans l'état pré-Covid-19, les combinaisons proposées pour MLP12 n'affectaient pas de manière significative le trafic sur les routes environnantes.
Les NIH ont également comparé les différentes mesures des véhicules à travers le système. Celles-ci ont été considérées comme cruciales parce que les NIH voulaient continuer à donner la priorité à l'expérience sur le campus pour leurs employés et leurs visiteurs.
Les NIH ont l'intention de continuer à explorer différentes combinaisons d'entrées pour la conception prévue du parking MLP12 et d'optimiser les flux de circulation dans la partie sud du campus. Tous les changements qu'ils décident d'apporter peuvent être adoptés et mis en œuvre de manière transparente en raison de la façon dont le modèle a été conçu et développé. De plus, à mesure que les restrictions liées au Covid-19 s'assouplissent, le nombre de véhicules, les temps d'attente et la durée de stationnement des véhicules peuvent également être mis à jour avec de nouvelles données.
Enfin, le modèle pourrait être étendu du sud du campus à l'ensemble du campus et même plus loin aux routes environnantes.
L'étude de cas a été présentée par Geoff Skipton et Yusuke Legard, de Mosimtec, lors de la Conférence AnyLogic 2022.
Les diapositives sont disponibles au format PDF.
