| LEADER |
05114nam a22002297a 4500 |
| 001 |
2198965 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b فلسطين
|
| 100 |
|
|
|a جرادات، وسام أحمد محمود
|g Jaradat, Wesam Ahmad Mahmoud
|e مؤلف
|9 756597
|
| 245 |
|
|
|a An Efficient Energy Optimization Method for 5G Networks Using Integrated Optimization Algorithm
|
| 246 |
|
|
|a تحسين استهلاك الطاقة لشبكات الهاتف الخلوي ذات الجيل الخامس باستخدام خوارزمية تحسين مدمجة
|
| 260 |
|
|
|b المركز القومي للبحوث
|c 2023
|g ديسمبر
|
| 300 |
|
|
|a 33 - 48
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تعد تقنية شبكات الجيل الخامس للاتصالات المتنقلة تقنية واعدة وقادرة على تلبية الطلبات المتزايدة للتواصل واتساع الشبكات لما تتميز به من سرعات اتصال بيانات عالية، وزمن انتقال منخفض للغاية. سيؤدي تشغيل شبكة الجيل الخامس إلى زيادة استهلاك الطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون. تستهلك المحطات القاعدية حوالي 57% من إجمالي استهلاك طاقة الشبكة. تقترح هذه الدراسة خوارزمية تحسين تجمع بين خوارزمية التحسين الحسابي وخوارزمية تحسين حشد الجسيمات، هذا الدمج يستغل قوة كلا الخوارزميتين ويزيد سرعة ودقة التنفيذ وذلك لغايات تحسين كفاءة استخدام الطاقة ضمن شبكات الجيل الخامس. تم تقييم أداء الخوارزمية المقترحة من خلال تطبيق اختبار المحاكاة لمجموعة من المهام والمؤشرات المعتمدة ومن ثم مقارنتها مع خوارزميات أخرى ضمن نفس المعايير. ولإثبات قدرة الخوارزمية المقترحة في تحسين كفاءة الطاقة لشبكات الجيل الخامس، تم تطبيق اختبار المحاكاة على حالة واقعية تتعلق بتخصيص الطاقة في شبكات الجيل الخامس. أظهرت مقارنة النتائج مع مجموعة النتائج مع خوارزميات تحسين أخرى تفوق الخوارزمية المقترحة من حيث الأداء، والقدرة على ضمان استقرار معدل التقارب مع تغيير قيم المتغيرات وعددها، مما يؤدي إلى زيادة كفاءة الطاقة مع الحفاظ على جودة الخدمة وتوافرها وبالتالي تقليل استهلاك طاقة الشبكة.
|b The 5G network technology is a promising technology that can successfully meet the demand for network capacity growth, due to its high-speed, low-latency, and wide connectivity capabilities. Adapting 5G will increase the energy consumption and CO2 emissions caused by this high consumption. Base stations (BSs) consume the most power in mobile networks accounting for approximately 57% of total energy consumption. This study proposes an integrated meta-heuristic optimization algorithm that combines the Arithmetic Optimization Algorithm (AOA) and the Particle Swarm Optimization (PSO) method. This combination aims to leverage the strengths of both approaches improving the speed and accuracy of the optimization process, to achieve better energy efficiency (EE) in 5G network technology. The proposed algorithm performance is evaluated based on a set of benchmarks functions and compared with other optimization methods. And to demonstrate the applicability of the proposed algorithm in terms of network energy efficiency problem, it was tested against a real-world case study involving power allocation in 5G, the results showed that the proposed algorithm outperforms more recent meta-heuristics state-of-the-art methods in solving a wide range of benchmark functions and obtaining a fair power allocation for multiple users in 5G network. Moreover, it maximizes energy efficiency while maintaining users service quality and availability and reducing total network energy consumption.
|
| 653 |
|
|
|a شبكات الاتصالات
|a الهواتف المحمولة
|a استهلاك الطاقة
|a خوارزميات التحسين
|
| 692 |
|
|
|a شبكات الجيل الخامس
|a خوارزمية التحسين الحسابي
|a خوارزمية تحسين حشد الجسيمات
|a كفاءة الطاقة
|b Energy Efficiency
|b 5G
|b Optimization
|b AOA
|b PSO
|
| 773 |
|
|
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|6 Humanities, Multidisciplinary
|c 004
|f Mağallaẗ al-ʿulūm al-handasiyyaẗ wa-al-tiknūlūğiyā al-maʿlūmāt
|l 004
|m مج7, ع4
|o 1746
|s مجلة العلوم الهندسية وتكنولوجيا المعلومات
|t Journal of Engineering Sciences and Information Technology
|v 007
|x 2522-3321
|
| 856 |
|
|
|u 1746-007-004-004.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1453516
|d 1453516
|
