Apprentissage automatique pour la résolution de problèmes de repositionnement de véhicules

L’entreprise Fastercom se spécialise dans le développement d’algorithmes et de logiciels permettant de résoudre différentes formes de problèmes liés aux transports. L’objectif de ce projet est de développer des techniques d’apprentissage automatique adaptées au problème de repositionnement dynamique de véhicules. Il s’agit par exemple du repositionnement d’ambulances pour couvrir adéquatement une zone pour les urgences, ou repositionner des taxis pour pouvoir accueillir de nouveaux passagers. L’objectif est de répondre à des demandes de course en temps réel et d’attribuer les véhicules disponibles aux courses sollicitées. La gestion de la flotte demande de sélectionner un véhicule pour une course et de repositionner les véhicules efficacement en attente des prochaines courses.

Faculty Supervisor:

Quentin Cappart;Louis-Martin Rousseau

Student:

Partner:

Faster.com Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and cultural industries; Professional, scientific and technical services

University:

Polytechnique Montréal

Program: