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The vehicular networks present a high dynamic topology that requires an infrastructure of fixed transmission points installed along the roads, which may provide vehicle connectivity in sparse or low density areas. This work presents an approach based on genetic algorithm and centrality measure to Maximum Coverage with Time Threshold Problem (MCTTP) in vehicular networks. Our approach considers a limited number of dissemination points to maximize vehicle coverage that allows vehicle connectivity. The centrality measure from the complex network theory reduces the problem’s search space of the genetic algorithm, which implies to a more efficient approach. We applied our proposed solution to a real urban scenario with a high vehicles density. Experimental results suggest a higher vehicle coverage of 1.06% and 3.78% than the results of other approaches. Resumo. As redes veiculares possuem uma topologia intrinsecamente dinâmica, tornando-se necessária a instalação de pontos de disseminação como complemento à comunicação realizada apenas entre os veı́culos. Neste trabalho apresentamos uma abordagem baseada em algoritmos genéticos e medidas de centralidade para o problema da máxima cobertura com tempo de contato (MCTTP) em redes veiculares. A abordagem considera a instalação de um número limitado de pontos de disseminação para permitir a propagação de informação maximizando a cobertura de veı́culos. A utilização da medida de centralidade permitiu a redução do espaço de busca do algoritmo genético, tornando-o mais eficiente. A solução foi aplicada a um cenário urbano real com uma alta densidade de veı́culos que se deslocam ao longo do tempo. Os resultados obtidos foram comparados com outras duas abordagens da literatura. Considerando um tempo mı́nimo de contato, os resultados encontrados sugerem um aumento significativo na cobertura dos veı́culos, 1.06% e 3.78% quando comparados aos resultados obtidos por outras soluções.

Uma estratégia baseada em medida de centralidade para instalação de pontos de disseminação em VANETs