Agente Inteligente para la Asignación de Recursos de Infraestructura Móvil a Vehículos en Entornos Dinámicos...

Área de la Ciencia:

• Sistemas de Transporte Inteligentes
• Comunicaciones Inalámbricas
• Optimización de Redes

Sus antecedentes:

• La movilidad urbana se enfrenta a una complejidad creciente, lo que requiere marcos de comunicación avanzados.
• Los sistemas existentes de Vehículo-Infraestructura (V2I) requieren estrategias eficientes de asignación de recursos y despliegue de infraestructura.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco inteligente de optimización y asignación de recursos para comunicaciones V2I.
• Mejorar la cobertura vehicular y la eficiencia de los recursos de radio en entornos urbanos.

Principales métodos:

• Análisis de movilidad macroscópica integrado con Programación Lineal Entera (ILP) para la colocación óptima de Unidades de Carretera (RSU).
• Controlador de Red Genérico Inteligente (SGNC) basado en Q-learning para la asignación dinámica de recursos de radio.
• Simulaciones en un escenario urbano realista georreferenciado.

Principales resultados:

• El modelo ILP activó solo el 2,9 % de las RSU, garantizando más del 90 % de cobertura vehicular.
• SGNC demostró una asignación de recursos estable, gestionando 10 antenas y 120 recursos.
• El mecanismo de reasignación dinámica mantuvo la eficiencia por encima del 70 % de la capacidad del sistema.

Conclusiones:

• El marco propuesto ofrece una solución escalable para el despliegue de V2I en sistemas de transporte inteligentes.
• La asignación dinámica de recursos mejora significativamente la eficiencia y la consistencia de la cobertura en comparación con los métodos estáticos.
• El marco inteligente aborda eficazmente las complejidades de la movilidad urbana moderna.