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G. , 51 16 Contraction du noeud V dans le graphe par arrêt ([Wirt2015]) et combinaison des chemins passant par V. Le chemin partant de A ` a 17:00 et arrivantàarrivant`arrivantà C a 19, Contraction du noeud u, p.57

.. Modèle-du-graphe-tc-illustré-sur-deux-arrêts, , p.62

/. Calcul-combiné-marche and .. Tc-/-marche, , p.72

. Trajet-réalisable-omisàomis-`-omisà-cause-de-la-somme-pondérée......., , p.75

.. , , p.76

, 21

, Exemple : solutions réalisables d'unprobì emè a deux critères, p.80

.. Tas-binaire-max, , p.85

R. Temps-d-'exécution-pour, , p.97

R. , R. , and R. , Répartition du nombre de solutions, p.99

R. , R. , and R. , Répartition du nombre de courses empruntées, p.99

. .. , Fréquence du temps gagné au sacrifice de changements (R2), p.100

. .. , Fréquence du temps gagné au sacrifice de changements (R1), p.101

, Fréquence cumulée du temps gagné au sacrifice de changements, p.101

.. , Exemple d'arbre de recherche généré par l'algorithme 5

, 30 trois trajets aux mêmes itinéraires mais aux courses variant légèrement, p.117

. Exemple-d-'un-trajet-en-troisétapestroisétapes-de-durée-1h25........., , p.118

. Exemple-de-deux-trajets-résultant-d-'une-requête.........., 120 33 Illustration du calcul de la distance entre les deux trajets de la figure 32, p.120

.. , Exemple de l'´ elimination hiérarchique : dendrogramme, p.127

, Histogramme : i moy qualité moyenne des ensembles de résultat, p.133

, Histogramme : i max pire qualité des ensembles de résultat, p.133

.. , Histogramme : ? diversité des ensembles de résultat, p.134

.. , Temps d'exécution des méthodes 6, 10 et 15 labels par rapportàrapportà la méthodè a 3 labels par noeud, p.136

, Histogramme : i moy qualité moyenne des ensembles multilabels, p.137

.. , Histogramme : ? diversité des ensembles multilabels, p.137

.. , 41 Temps d'exécution du graphe reverse (R1), p.157

, Liste des tableaux 1

.. Horaires-de-la-ligne-mairie-gare, , p.16

. .. Horaires-de-la-ligne-gare-de-colmar-gare-de-strasbourg, , p.16

.. Fichiers-google-transit, , p.17

C. Exemple-de-modélisation, , p.60

.. Taille-des-instances-de-test, , p.96

.. , Temps d'exécution des requêtes de test, p.98

D. Table-de, , p.125

.. , Illustration des K-Means : initialisation des clusters, p.125

R. , , p.126

T. Méthodes-monolabels, , p.130

.. , 11 Résultats des tests de diversité en monolabel, p.130

.. , Diversité apportée par la méthode en colonne dans l'ensemble de solutions résultant des méthodes en ligne et colonne, p.131

.. , Nombre (en %) des requêtes renvoyant exactement le même ensemble de solutions, p.132

.. 14-méthodes-multilabels-testées, , p.134

.. , 15 Résultats des tests de diversité en multilabel, p.135

. Diversité-dans-l-'union and . En-colonne-et-b-en-ligne......, , p.138

.. , Nombre (en %) des requêtes renvoyant exactement le même ensemble de solutions, p.138

.. 18-temps-d-'exécution, , p.156

, Qualité des solutions : décalage des courses et calcul du graphe reverse, p.157

, Départ avec distance de décalage Excellent : point de départ unique clairement défini sur l'arc représentant le tronçon

, Graphe multicouche Bon : un seul noeud par arrêt

, Nombre d'arcs rajoutés Linéairé elevé. Pour n arrêts : 2n noeuds et 4n arcs

, Réaliste simplifié Pour réduire le nombre d'arcs, on peut simplifier le modèle en approximant la distance de projectionàprojection`projectionà 0. Alors, les noeuds de projection sont confondus avec les noeuds représentant les lieuxàlieuxà snapper

P. Moyenne, Si le lieu estéloignéestéloigné de la voirie de plusieurs centaines de m` etres, cela peut fausser significativement la distance réelle de parcours

, multisnapping 1-n Mauvais : on est obligé de dupliquer les noeuds représentant le même arrêt sur plusieurs tronçons différents

, multisnapping n-1 Bon : il est possible d'aller d'un noeudànoeudà l'autre en passant par une fraction du tronçon

, Vitesse modifiée Répercussion sur tous les arcs représentant le tronçon

, Départ avec distance de décalage Excellent : point de départ unique clairement défini sur l'arc représentant le tronçon

, Graphe multicouche Mauvais : plusieurs noeuds par arrêt, potentiellement connectés connectés`connectésà d'autres graphes

, Nombre d'arcs rajoutés Linéaire minimal. Pour n arrêts : n noeuds et 2n arcs

, Bousquet

, idée est de rajouter un noeud par lieù a snapperàsnapperà un tronçon de voirie, puis de les relier aux noeuds ref et nref. Ensuite il faut relier tous les noeuds représentant des lieux snappés au même tronçon entre eux en utilisant la distance réelle entre les deux

P. Bonne,

, multisnapping 1-n Bon : pas la peine de dupliquer les noeuds, on peut créer les arcs reliant un noeudànoeud`noeudà un autre tronçon de la même façon. Cela démultiplie le nombre d'arcs demanì ere considérable puisqu'il faut aussi le relieràrelierà tous les noeuds représentant les lieux snappéssnappés`snappésà l

, multisnapping n-1 Bon : il est possible d'aller d'un noeud directementàdirectement