Energy-Efficient Resource Allocation in 6G Wireless Networks Using AI-Driven Optimization and Edge Intelligent
Notice bibliographique
Résumé
The arrival of sixth-generation <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$(6 \mathrm{G})$</tex> wireless networks opens up new possibilities for very reliable, fast, and smart communication systems. At the same time, it also brings new problems related to energy use and the environment. The suggested model focusses on important factors for allocation, like bandwidth, power, and spectrum, and turns energy economy into a mathematical optimization problem. We use machine learning models for predicted distribution, reinforcement learning for flexible energy management, and federated learning for decentralized optimization without losing data protection to deal with this level of complexity. Edge-enabled designs are also used to cut down on delay and improve real-time decision-making, which moves computing chores closer to the user. When AI algorithms and edge intelligence work together, the framework not only improves energy and spectrum efficiency, but it also makes sure that quality of service stays strong even when network conditions change. Comparative research shows that these methods are much better than traditional ones in terms of using less power, making better use of bandwidth, and keeping network speed good. This study helps make 6 G systems that are sustainable by combining advanced optimization methods with energy-conscious design principles. It gives useful information on how to set up smart, scalable wireless networks for the next age of communication networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».