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I ritardi nei trasporti dovuti agli ingorghi stradali sono evidenti in molte aree urbane in tutto il mondo. Al fine di rendere più efficienti le reti di traffico stradale, sono attualmente in fase di sviluppo e implementazione i sistemi di trasporto intelligenti (ITS). Per mitigare (o addirittura evitare) la congestione, la comunicazione Vehicle-to-Vehicle (V2V) e Vehicle-to-Infrastructure (V2I) fornisce un mezzo per la cooperazione e la gestione intelligente dei percorsi nelle reti di trasporto. In questa tesi viene introdotto il nuovo algoritmo Predictive Congestion Minimization in combinazione con un router basato su A* (PCMA*), che fornisce un quadro completo per il rilevamento, la previsione e la prevenzione della congestione del traffico. Esso presuppone l’utilizzo della comunicazione Vehicle-to-Everything (V2X) per la trasmissione di dati contemporanei sui veicoli, quali la provenienza e la destinazione del percorso o la posizione attuale, nonché per la fornitura di consigli di percorso ai veicoli. Elaborando i dati dei veicoli, è possibile rilevare tempestivamente la congestione e calcolare percorsi alternativi. Questa tesi quantifica i miglioramenti ottenibili in termini di tempo di percorrenza e consumo di carburante, anche se non tutti gli utenti della strada partecipano al sistema.
