[ca] La Societat és conscient que la depredació ecològica del planeta es deu a l'activitat humana. Per tant, cal dur a terme accions per revertir aquest dany. A més, la tendència de creixement de la població a les grans ciutats i el volum incontrolat de trànsit causen seriosos problemes. En aquest sentit, les ciutats intel·ligents estan motivades per crear un entorn més verd i segur on tant la mobilitat eficient com els serveis públics busquen mitigar aquests problemes. Els vehicles moderns estan equipats amb una varietat de sensors que els permeten detectar i compartir informació. Aquesta informació detectada no només pot ser útil per a altres vehicles, sinó també per recopilar dades rellevants relacionats amb la gestió de l'trànsit. Aquestes dades poden ajudar a generar solucions de mobilitat intel·ligent i ajudar a millorar els serveis de la ciutat. En aquest context, les xarxes de vehicles ad hoc (VANET) permeten la comunicació entre vehicles (V2I) i també entre vehicles i la infraestructura fixa de la ciutat (V2I). A més, els protocols d'encaminament VANET minimitzen l'ús d'infraestructura fixa, ja que empren comunicació V2V de multi-salt per arribar a les unitats d'infraestructura de comunicacions de la ciutat.Aquesta tesi té com a objectiu contribuir a el disseny de protocols d'encaminament de xarxes VANET en entorns urbans. Hem iniciat la nostra tesi analitzant alguns aspectes importants de l'encaminament salt-a-salt basat en l'avaluació de mètriques dels nodes. Hem analitzat diferents estratègies de ponderació per calcular un valor multimétrica amb el qual ordenar els nodes candidats a ser elegits com a següent node encaminador de el paquet. S'ha proposat una funció de potència amb mitjana ponderada (W-PMF) per millorar la selecció del millor node d'encaminament. Hem demostrat que la millor manera de combinar diverses mètriques és implementant la funció de mitja geomètrica. A més, hem millorat la selecció de nodes encaminadors calculant la seva posició en el moment de reenviament de paquets, en lloc d'utilitzar la informació de posició rebuda en l'últim beacon.Actualment, diverses aplicacions i serveis es basen en grans volums de dades de la qual es pot extreure informació valuosa quan es processen adequadament les dades. En aquest sentit, les dades sobre les condicions de la xarxa vehicular poden proporcionar-nos informació útil per dissenyar noves estratègies d'encaminament basades en prediccions. S'ha realitzat una gran quantitat de simulacions sota diferents escenaris representatius per recopilar les mètriques de l'encaminament i de la valor binari de l'resultat entrega del paquet al destí amb èxit o no) associat. Un model estadístic per a cada mètrica es va obtenir per dissenyar el nostre protocol d'encaminament multimétrico basat en probabilitat (ProMRP), que selecciona els nodes candidats en funció de la major probabilitat que asseguri el lliurament de el paquet a destinació. A més, s'ha inclòs l'estimació de la posició de el node per obtenir una versió millorada anomenada (EProMRP).L'última contribució se centra en les aplicacions de tècniques d'aprenentatge automàtic per millorar les decisions d'encaminament. Un nou conjunt de dades es va utilitzar per generar dos models diferents d'aprenentatge automàtic: (i) protocol d'encaminament multimétrico predictiu basat en aprenentatge automàtic (MPML) i (ii) protocol d'encaminament multimétrico predictiu basat en xarxa neuronals artificial (MPANN). S'han considerat diferents escenaris de VANET i diferents mapes de ciutats per avaluar cada proposta. També hem avaluat el nivell de flexibilitat de les nostres propostes per a adaptar-se a noves condicions de xarxa. Amb aquesta finalitat, MPANN (que ha mostrat ser la millor proposta) s'ha provat en diferents ciutats amb característiques diferents a el mapa utilitzat en l'entrenament.

[en] Society is aware that the ecological predation of the planet is due to human activity. Therefore, it is necessary to carry out actions to reverse this damage. Besides, the trend of population growth in big cities and the uncontrolled volume of traffic cause serious problems such as traffic delays, traffic jams, increased CO2 emissions, and traffic accidents. In this sense, so-called smart cities are motivated to create a greener and safer environment where both efficient mobility and public services seek to mitigate those problems. These initiatives are supported by smart technologies such as the Internet of Things (IoT) and information and communication technology (ICT), that provide the basis for creating and implementing smart city projects. In this context, modern vehicles today are equipped with a variety of sensors that enable them to detect and share information. This detected information can not only be useful for other vehicles but also to collect relevant data related to traffic management. This data can help to generate smart mobility solutions and help to improve city services. Vehicle ad hoc networks (VANET) enable communication between vehicles (V2I) and also between vehicles and the city's fixed infrastructure (V2I). Also, VANET routing protocols minimize the use of fixed infrastructure as they employ multi-hop V2V communication to reach the road side units (RSUs) of the city.This thesis aims to contribute to the design of VANET routing protocols for urban environments. We have started our research work analyzing some important aspects of the hop-by-hop forwarding routing based on the evaluation of node metrics. We have analyzed different weighting strategies to compute a multimetric score to arrange the candidate nodes to be as the next node to forward the packet. As a result, we have proposed a weighted power mean function (W-PMF) to improve the selection of the best forwarding candidate. We have shown that the best way to combine several metrics is by implementing the geometric mean function. Then, we have improved the selection of forwarding nodes by accurately estimating their current position at the moment of forwarding messages, instead of using the position information received in the last beacon.Nowadays, many applications and services are based on big data because valuable information can be extracted when the data is properly processed. In this sense, historical data about vehicular network conditions can provide us useful information to design new routing strategies based on predictions, A large number of simulations under different representative scenarios has been conducted to the collect the routing metrics and the related binary output (successfully delivered or not at destination). A statistical model to each metric has been obtained and used to design a new routing protocol. We have proposed a probability-based multimetric routing protocol (ProMRP), which selects the candidate nodes based on the highest probability to deliver the packet at the destination. Also, the accurate estimation of the node's position has been included to obtain an enhanced version called (EProMRP).The last contribution is focused on the applications of machine learning techniques to enhance routing decisions. To this end, a new data set has been collected from five routing metrics and have used to generate two different machine learning models: (i) a decision tree and an (ii) artificial neural network. Our proposals are called (i) multimetric predictive ML-based routing protocol (MPML) and (ii) multimetric predictive ANN-based routing protocol (MPANN). Different VANET scenarios and different city maps have been considered to evaluate each proposal. We have also assessed the level of flexibility of our proposals to adapt to new network conditions. For this purpose, MPANN (which has shown to be the best proposal) has been tested to different city scenarios, different from the city map used to train the model