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Performance improvement of optical CDMA networks with stochastic artificial bee colony optimization technique

机译：随机人工蜂群优化技术提高光CDMA网络性能

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This paper proposes a modified artificial bee colony optimization (ABC) algorithm based on levy flight swarm intelligence referred as artificial bee colony levy flight stochastic walk (ABC-LFSW) optimization for optical code division multiple access (OCDMA) network. The ABC-LFSW algorithm is used to solve asset assignment problem based on signal to noise ratio (SNR) optimization in OCDM networks with quality of service constraints. The proposed optimization using ABC-LFSW algorithm provides methods for minimizing various noises and interferences, regulating the transmitted power and optimizing the network design for improving the power efficiency of the optical code path (OCP) from source node to destination node. In this regard, an optical system model is proposed for improving the network performance with optimized input parameters. The detailed discussion and simulation results based on transmitted power allocation and power efficiency of OCPs are included. The experimental results prove the superiority of the proposed network in terms of power efficiency and spectral efficiency in comparison to networks without any power allocation approach.
机译：针对光码分多址（OCDMA）网络，提出了一种基于征飞行群智能的改进人工蜂群优化算法（ABC），称为人工蜂群征飞行随机游走（ABC-LFSW）优化。 ABC-LFSW算法用于基于具有服务质量约束的OCDM网络中基于信噪比（SNR）优化的资产分配问题。所提出的使用ABC-LFSW算法的优化提供了各种方法，可将各种噪声和干扰降至最低，调节发射功率并优化网络设计，以提高从源节点到目的节点的光代码路径（OCP）的功率效率。在这方面，提出了一种光学系统模型，用于通过优化的输入参数来改善网络性能。包括基于OCP的发射功率分配和功率效率的详细讨论和仿真结果。与没有任何功率分配方法的网络相比，实验结果证明了所提出的网络在功率效率和频谱效率方面的优越性。

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