Documents publiés en "2026"
Monter d'un niveauArticle de revue
Augusto Manzolli, J., Vissarios D'Apice, A., Pandey, P. K., Ciari, F., & Miranda-Moreno, L. (2026). Planning resilient electric bus operations in cold regions: An agent-based simulation–optimization framework. Applied Energy, 413, 127735 (22 pages). Lien externe
El Megzari, I., Ciari, F., & Frayret, J.-M. (2026). Optimizing the Expansion of a Carsharing Network: A Simulation-Based Methodology and an Application for the City of Montreal. Data Science for Transportation, 8(3), 35 (26 pages). Lien externe
Hassan, R., Naseri, H., Gharavi, S., Dubé, J., & Ciari, F. (2026). Understanding Teleworking Propensity Using Interpretable Machine Learning: Evidence from Québec City. Data Science for Transportation, 8(2), 20 (17 pages). Lien externe
Naseri, H., Ciari, F., & Saunier, N. (2026). A New Hybrid Model for Optimal Bike-Sharing Locations in Montreal. Data Science for Transportation, 8(2), 18 (21 pages). Lien externe
Naseri, H., Ciari, F., & Saunier, N. (2026). Towards Sustainable Urban Mobility: Interpretable Machine Learning for Bike-Sharing Inflow and Outflow Prediction. Data Science for Transportation, 8, 27 (20 pages). Lien externe
Patwary, A. U. Z., Ciari, F., Angioloni, L., Naseri, H., Brusci, L., & Iannelli, G. (2026). Bridging AI and Traffic Simulation: A Robust and Comprehensive Framework for LLM-Based AI Replanning Agents in MATSim. [Présentation]. Procedia Computer Science, 280, 622-629. Présentée à 17th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies Networks (ANT 2026), Istanbul, Türkiye. Lien externe
Rapport technique
Dubé, J., Ciari, F., Gharavi, S., Hassan, R., & Naseri, H. (2026). Les impacts du télétravail sur la demande en transport : Évaluation basée sur un modèle de simulation basée sur un modèle de simulation par agents appliqués à Québec. (Rapport technique n° 2026RP-15). Lien externe