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Auteur Ibrahim Bendada |
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Titre : Design and Development of a Smart Mobile Platform for Optimized Cargo and Freight Transport in Algeria: TransiGo Type de document : document électronique Auteurs : Tayeb Boulekzazel ; Ibrahim Bendada, Auteur ; Lyazid Toumi, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2025 Importance : 1 vol (50 f .) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Design and Development
TransiGoIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Efficient transportation of goods is a fundamental factor in economic development and in keeping
businesses and consumers satisfied. Logistics and trading business have been largely revolutionized
by the mobile platforms and the development of digital technology bringing more connectivity,
transparency and service efficiency. In this context, we introduce TransiGo a Smart mobile
application to change the way in terms of how cargo/freight shipping is existing inm Algeria.
TransiGo is an intuitive user-friendly interface tool with the dual purpose that enables customers
to book shipper and carrier clients to post transport offers that meet the needs of their customers.
Streamlining shipments, shared cargo space, and multi-trip generation allow you to deliver multiple
shipments on one trip, consuming capacity and lowering costs. It’s packed with features such
as advanced algorithm-based route optimization, real-time vehicle tracking, dynamic driver and
service rating system, and digital invoicing. We’re determined to help you create smarter logistics,
decrease freight transit time, and make freight more intuitive and easier to take advantage of
throughout the country.Note de contenu : Sommaire
0.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1 Chapitre 1: Related work 7
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2 Existing works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.1 Taslim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.2 Camio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.3 TransiGo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3 Problematic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2 Architecture and Modeling Of our Application 10
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2 Design methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 UML Presentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 Analysis and design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.1 Use-case diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.2 Class diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.3 Sequence diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3.4 Component Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3.5 conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3 Machine Learning and Recommender System 18
3.1 Content-Based Filtering Recommender System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1.2 Objectives and Role in TransiGo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1.3 Hybrid Recommendation Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.1.4 Feature Engineering and Similarity Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.5 Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2 K-Means Clustering Algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.2 Advantages of K-means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.3 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2.4 The Role of Clustering for Routing Optimization and Booking Grouping . . 22
3.2.5 Determining the Optimal Number of Clusters . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.6 Application in Transigo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 First-Fit Decreasing Bin Packing Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.3 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.4 Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.5 Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4 Travelling Salesman Problem (TSP) Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.1 Introduction to TSP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.2 Haversine Distance Calculation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4.3 Distance Matrix Construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4.4 Held–Karp Dynamic Programming Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.5 Complexity and Applicability Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.6 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.7 Integration into TransiGo Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4 Presentation of the Application 31
4.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.1.1 Presentation Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2 Client Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.1 User Registration and Login . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.2 Home . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.3 Booking a Shipment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2.4 Viewing Offers from Drivers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.5 Tracking and Notifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2.6 Payment Screens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.7 Rating and Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.3 Driver Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3.1 Driver Authentication (Log In) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3.2 Viewing Bookings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.3 Accept Booking and Propose prices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.4 Navigation and Delivery Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.3.5 Earnings and History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.4 Admin Dashboard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.1 log in . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.2 Home . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.4.3 User and Driver Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.4.4 Booking Monitoring and Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.4.5 Hardware and Software Environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
Côte titre : MAI/0996 Design and Development of a Smart Mobile Platform for Optimized Cargo and Freight Transport in Algeria: TransiGo [document électronique] / Tayeb Boulekzazel ; Ibrahim Bendada, Auteur ; Lyazid Toumi, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2025 . - 1 vol (50 f .) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Design and Development
TransiGoIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Efficient transportation of goods is a fundamental factor in economic development and in keeping
businesses and consumers satisfied. Logistics and trading business have been largely revolutionized
by the mobile platforms and the development of digital technology bringing more connectivity,
transparency and service efficiency. In this context, we introduce TransiGo a Smart mobile
application to change the way in terms of how cargo/freight shipping is existing inm Algeria.
TransiGo is an intuitive user-friendly interface tool with the dual purpose that enables customers
to book shipper and carrier clients to post transport offers that meet the needs of their customers.
Streamlining shipments, shared cargo space, and multi-trip generation allow you to deliver multiple
shipments on one trip, consuming capacity and lowering costs. It’s packed with features such
as advanced algorithm-based route optimization, real-time vehicle tracking, dynamic driver and
service rating system, and digital invoicing. We’re determined to help you create smarter logistics,
decrease freight transit time, and make freight more intuitive and easier to take advantage of
throughout the country.Note de contenu : Sommaire
0.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1 Chapitre 1: Related work 7
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2 Existing works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.1 Taslim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.2 Camio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.3 TransiGo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3 Problematic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2 Architecture and Modeling Of our Application 10
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2 Design methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 UML Presentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 Analysis and design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.1 Use-case diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.2 Class diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.3 Sequence diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3.4 Component Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3.5 conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3 Machine Learning and Recommender System 18
3.1 Content-Based Filtering Recommender System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1.2 Objectives and Role in TransiGo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1.3 Hybrid Recommendation Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.1.4 Feature Engineering and Similarity Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.5 Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2 K-Means Clustering Algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.2 Advantages of K-means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.3 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2.4 The Role of Clustering for Routing Optimization and Booking Grouping . . 22
3.2.5 Determining the Optimal Number of Clusters . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.6 Application in Transigo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 First-Fit Decreasing Bin Packing Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.3 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.4 Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.5 Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4 Travelling Salesman Problem (TSP) Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.1 Introduction to TSP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.2 Haversine Distance Calculation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4.3 Distance Matrix Construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.4.4 Held–Karp Dynamic Programming Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.5 Complexity and Applicability Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.6 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.7 Integration into TransiGo Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4 Presentation of the Application 31
4.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.1.1 Presentation Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2 Client Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.1 User Registration and Login . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.2 Home . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.3 Booking a Shipment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2.4 Viewing Offers from Drivers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2.5 Tracking and Notifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2.6 Payment Screens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.7 Rating and Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.3 Driver Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3.1 Driver Authentication (Log In) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.3.2 Viewing Bookings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.3.3 Accept Booking and Propose prices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.4 Navigation and Delivery Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.3.5 Earnings and History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.4 Admin Dashboard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.1 log in . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.2 Home . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.4.3 User and Driver Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.4.4 Booking Monitoring and Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.4.5 Hardware and Software Environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
Côte titre : MAI/0996 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0996 MAI/0996 Mémoire Bibliothèque des sciences Anglais Disponible
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