Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Bio-inspired optimization methods for visible light communication: a comprehensive review

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10257630" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10257630 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-025-11251-5" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-025-11251-5</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10462-025-11251-5" target="_blank" >10.1007/s10462-025-11251-5</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Bio-inspired optimization methods for visible light communication: a comprehensive review

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Visible light communication (VLC) offers a promising alternative to traditional radio frequency communication due to its greater bandwidth, energy efficiency, and security advantages. This paper presents a comprehensive review of bio-inspired optimization algorithms, including swarm intelligence and genetic algorithms, that enhance the performance and robustness of VLC systems. These techniques have demonstrated significant potential in addressing challenges such as channel optimization and noise reduction. However, despite their advantages, bio-inspired algorithms also face limitations, including computational complexity and limited adaptability to dynamic real-world conditions. Additionally, the integration of bio-inspired methods with artificial intelligence (AI) may further enhance their adaptability and efficiency in VLC systems. This review highlights both the opportunities and challenges associated with bio-inspired optimization in VLC and provides insights into future directions for research and practical implementation, which will focus on developing more efficient and scalable bio-inspired approaches that can operate in highly variable environments while minimizing energy consumption.

  • Název v anglickém jazyce

    Bio-inspired optimization methods for visible light communication: a comprehensive review

  • Popis výsledku anglicky

    Visible light communication (VLC) offers a promising alternative to traditional radio frequency communication due to its greater bandwidth, energy efficiency, and security advantages. This paper presents a comprehensive review of bio-inspired optimization algorithms, including swarm intelligence and genetic algorithms, that enhance the performance and robustness of VLC systems. These techniques have demonstrated significant potential in addressing challenges such as channel optimization and noise reduction. However, despite their advantages, bio-inspired algorithms also face limitations, including computational complexity and limited adaptability to dynamic real-world conditions. Additionally, the integration of bio-inspired methods with artificial intelligence (AI) may further enhance their adaptability and efficiency in VLC systems. This review highlights both the opportunities and challenges associated with bio-inspired optimization in VLC and provides insights into future directions for research and practical implementation, which will focus on developing more efficient and scalable bio-inspired approaches that can operate in highly variable environments while minimizing energy consumption.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Artificial Intelligence Review

  • ISSN

    0269-2821

  • e-ISSN

    1573-7462

  • Svazek periodika

    58

  • Číslo periodika v rámci svazku

    8

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    25

  • Strana od-do

    1-25

  • Kód UT WoS článku

    001488262400004

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105005029462