Time-dependent multimodal point to point shortest path
Recherche de plus court chemin multimodal de point à point dépendant du temps
Résumé
Computing a route is a fundamental problem in our society. The shortest path problem has been studied for many years and is one of the best known problems in graph theory and operations research. A variant of this problem exists for public transit networks, with the need to modify the algorithms to take into account the temporality of public transit. Many algorithms exist, but new algorithms must be created to meet the needs of users. In this thesis, we study public transit routing and its use in mobility applications for smart phones. The first contribution is a multi-objective algorithm, to meet different user needs, which uses precomputation to decrease the response time. This algorithm is based on goal-directed search, so for a route between Nice and Cannes, the routes passing through Menton will not be studied. The second contribution is the application of the k shortest path problem to public transit networks. The k shortest paths problem enumerates the shortest paths between a starting point and an ending point. Their application to public transit networks provides a large number of results with a very fast response time. Moreover, the results produced are often dissimilar, which allows to provide users with potentially interesting results. The last contribution is an intermodal algorithm combining public transport and carpooling. Such an algorithm overcomes the disadvantages of each network: for public transit networks, the transit schedules may not satisfy the user's needs, and for carpooling, finding a driver who passes by a user's departure and arrival point is very rare. This algorithm responds to a frequent request from the modern world.
Calculer un itinéraire est un problème fondamental dans notre société. Le problème du plus court chemin est étudié depuis de nombreuses années et fait partie des problèmes les plus connus en théorie des graphes et en recherche opérationnelle. Une variante de ce problème existe pour les réseaux de transports en commun, avec la nécessité de modifier les algorithmes pour prendre en compte la temporalité des transports en commun. De nombreux algorithmes existent, mais de nouveaux algorithmes doivent être créés pour répondre aux besoins des utilisateurs. Dans cette thèse, nous étudions le calcul d'itinéraires pour les transports en commun et son utilisation dans des applications de mobilité pour smartphone. La première contribution est un algorithme multiobjectif, pour répondre aux différents besoins des utilisateurs, qui utilise du précalcul afin de diminuer le temps de réponse. Cet algorithme est basé sur la recherche guidée par le but, ainsi pour un itinéraire entre Nice et Cannes, les itinéraires passant par Menton ne seront pas étudiés. La deuxième contribution est l'application du problème des k plus courts chemins aux réseaux de transports en commun. Le problème des k plus courts chemins énumère les plus courts chemins entre un point de départ et un point d'arrivée. Leurs applications aux réseaux de transports en commun permettent de fournir un grand nombre de résultats avec un temps de réponse très rapide. En outre, les résultats produits s'avèrent bien souvent dissimilaires, ce qui permet de fournir aux utilisateurs des résultats potentiellement intéressants. La dernière contribution est un algorithme intermodal combinant les transports en commun et le covoiturage. Un tel algorithme permet de pallier les désavantages de chaque réseau : pour les réseaux de transports en commun, les horaires de passages peuvent ne pas satisfaire les besoins de l'utilisateur et pour le covoiturage, trouver un conducteur qui passe par le point de départ et d'arrivée d'un utilisateur est très rare. Cet algorithme répond à une demande fréquente des acteurs du monde moderne.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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