Asignación dinámica de recursos en redes VANET mediante aprendizaje por refuerzo
En el presente trabajo se propone el despliegue de la infraestructura RSU a través de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para distribuir de una manera óptima los recursos en la red vehicular. El objetivo principal de nuestro estudio es utilizar el algoritmo Q-Learning para asignar canales desd...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicat: |
2021
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20201 |
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Afegir etiqueta | Sumari: | En el presente trabajo se propone el despliegue de la infraestructura RSU a través de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para distribuir de una manera óptima los recursos en la red vehicular. El objetivo principal de nuestro estudio es utilizar el algoritmo Q-Learning para asignar canales desde un controlador hacia las RSU en el escenario de planeación. Con este despliegue inicial y su movilidad se realizará un análisis a través de un modelo de optimización para obtener una cantidad mínima de dispositivos en la infraestructura de la VANET simulada. El aprendizaje del algoritmo sobre el escenario se establece dinámicamente con relación a la demanda vehicular y sus restricciones de cobertura para una comunicación V2I. |
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