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L ’évolution de la technologie des dispositifs intelligents et l’évolution des capacités d’Internet font que les réseaux de véhicules ad hoc (VANET) convergent vers le paradigme Cloud Computing Véhiculaire (CCV). A la lumière de cette convergence, de nombreuses applications innovantes émergent pour améliorer le routage des véhicules, atténuer la congestion du trafic grâce à un calcul efficace des données statiques. Pour atteindre le niveau de fiabilité souhaité, ces applications reposent sur l’utilisation instantanée de centres de données distantes, et des ressources de véhicules inutilisées afin d’assurer des prestations de stockage, de calcul et de communication. Les ressources véhiculaires inutilisées peuvent être localisées dans les parkings, les aéroports et les autoroutes. En période de pointe, la capacité de la route peut être dépassée, car le nombre de demandes pour traverser des sections ou tronçon de route est trop important, ce qui ralentit la vitesse de circulation. Dans de telles conditions où le trafic présente un encombrement, le Diagramme Macroscopique Fondamental (MFD) des modèles de flux de trafic présente une corrélation non linéaire entre les données de flux de trafic et la capacité routière. La faible corrélation prolongera l’heure prévue d’arrivée du conducteur vers sa destination, rendant ainsi la prévision du processus de flux de trafic plus complexe. Sur la base de cette tendance, la solution la plus fiable pour la planification routière à long terme serait une meilleure utilisation de la capacité routière plutôt que l’extension de la capacité des routes existantes. Cette solution améliorera la fluidité de la circulation qui est …