Generación de Políticas Óptimas de Cobertura y Asignación de Recursos desde una Infraestructura Vanet Mediante Algoritmos de Machine Learning

Objetivo general Proponer un modelo algorítmico de cobertura y asignación de recursos desde la infraestructura VANET sobre escenarios de planeación urbanos con el fin de cubrir la mayoría de usuarios en ambientes dinámicos, predictivos y escalables haciendo el uso de algoritmos de Machine Learning. Justificación El presente trabajo pretende explicar la importancia de la cobertura y la asignación óptima de recursos en VANETs para investigar el comportamiento de la red de comunicaciones, sustentado en la generación de un conjunto determinado de algoritmos que satisfacen la necesidad del dimensionamiento de la red bajo ambientes óptimos y permiten además el análisis de su desempeño, determinando su eficiencia y consiguiendo los indicadores referidos.El estudio teórico basado en material calificado de varias revistas científicas nos lleva a su justificación teórica, metodológica y práctica. La ejecución mediante simulaciones con algoritmos de Machine Learning y además usando herramientas especializadas para este fin para conseguir pruebas de verificación, con sus respectivos resultados. El estudio, pruebas y desarrollo de las definiciones, estándares, protocolos, así como tecnologías unificadas en VANETs dan mayores prestaciones al sistema.