| Summary: | Les réseaux ad hoc véhiculaires (VANETs) sont constitués par un ensemble de véhicules qui échangent des données de sécurité et de confort même s’ils ne sont pas toujours directement à portée radio.Les problèmes liés aux réseaux VANETs ne sont pas encore tous résolus. Dans ce contexte, et dans le but de maximiser la stabilité dans ce type de réseaux, nous proposons différentes contributions pour assurer le routage en combinant les métaheuristiques et la technique de clustérisation.Tout d’abord, nous présentons un modèle de routage utilisant l’algorithme de clustérisation le plus efficace k-medoids. Ensuite, nous proposons plusieurs améliorations en utilisant les métaheuristiques, plus précisément les algorithmes génétiques, la recherche tabou et la recherche par dispersion. Enfin, nous proposons une application réelle de communication entre trois robots mobiles dans les zones non couvertes par le réseau VANET.A l’aide de diverses métriques, des simulations extensives montrent que nos contributions donnent de bons résultats par rapport à d’autres modèles conçus dans le même but. === Vehicular ad hoc networks (VANETs) consist of a set of vehicles trying to exchange security and comfort data even if they are not directly within radio range of each other. The problems related to VANET networks are not yet solved. In this context, and in order to maximize the stability in the VANETs networks, we propose different contributions combining the metaheuristics and the clustering technique. First, we propose a routing model using the most efficient clustering algorithm K-medoids. Then, we propose several improvements using metaheuristics, more precisely the AGs, the RT and the Scatter Search. Finally, we propose a real application that uses the Arduino Uno platform to allow communication between three mobile robots in an areas not covered by the VANET network.Using various metrics, extensive simulations prove that our contributions show good results compared to other models designed for the same purpose.
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