I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  13 ,   No .   3 ,  N o v e m b er   20 24 ,   p p .   77 4 ~ 7 8 5   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 3 . i 3 . pp 7 7 4 - 785          774       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Energ y - eff ici ent  c lustering  and  ro uting us ing  f u zz y   k - m edo ids  a nd ad a ptive ra n k ing - ba sed   w ireless  senso r net w o rk       H a rit ha   K .   Siv a r a m a n,   Ra n g a ia h  L eburu   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   R a j a R a j e sw a r i   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   1 9 ,   2 0 2 4   R ev i s ed   Ma r   2 1 ,   2 0 2 4   A cc ep ted   A p r   1 9 ,   2 0 2 4       T h e   w irele ss   se n so r  n e tw o rk   (W S N)  is  a   v it a l  c o m p o n e n t  o f   in f ra stru c tu re   th a t  is   se e in g   trem e n d o u s  d e m a n d   a n d   q u ick   e x p a n sio n   i n   a   v a riet y   o f  in d u stries ,   in c l u d i n g   f o re str y ,   a irp o rts,   h e a lt h c a re ,   a n d   th e   m il it a r y .   In c re a sin g   n e tw o rk   li f e ti m e   a n d   re d u c in g   p o w e r  c o n su m p ti o n   ( PC )   a re   n o w  m a jo r  g o a ls  i n   W S N  re se a rc h .   T h is  re se a rc h   p ro p o se s  a   u n iq u e   e n e rg y - e ff ici e n t  c ro ss - la y e r  W S N  d e sig n   th a t  a im s  to   m a x i m i z e   n e t w o rk   li f e ti m e   w h il e   m a in tain in g   q u a li ty   o f   se rv ice   (Qo S )  c rit e ria  to   a d d r e ss   th e se   c h a ll e n g e s.  T h e   re se a r c h   in it iall y   u ti li z e s  th e   f u z z y   k - m e d o id s  (F KMed s)   c lu ste rin g   tec h n iq u e   to   g ro u p   se n so r  n o d e s  (S N)  to   im p ro v e   re sili e n c e ,   sc a lab il it y ,   a n d   m in im ize   n e t wo rk   traff ic.  F o ll o w in g   th a t,   th e   h y b rid   im p ro v e d   g re y   w o lf   a n d   a n t  c o l o n y   (HIG WA C)  o p ti m iza ti o n   a p p ro a c h   is  a p p li e d   t o   c h o o se   c lu ste r  h e a d s  (CH),  m in i m izin g   d istan c e s,   re d u c in g   late n c y ,   a n d   o p ti m izin g   e n e rg y   st a b il it y .   F in a ll y ,   d a ta  is  tran s m it ted   th r o u g h   th e   sh o rtes t  p a th w a y s  u sin g   th e   a d a p ti v e   ra n k in g - b a se d   e n e rg y - e ff icie n t  o p p o rt u n isti c   ro u ti n g   (A Ra n EOR)  p r o to c o l,   w h ich   e n s u re s  e f fe c ti v e   a n d   e n e rg y - c o n se rv in g   ro u ti n g   in   W S N  w h il e   d y n a m i c a ll y   lo we rin g   n e tw o r k   o v e rh e a d .   Co m p a re d   t o   e x isti n g   a p p r o a c h e s,  t h e   p ro p o se d   m e th o d   in   t h is  stu d y   o u tp e rf o rm s  th e m   in   term s  o f   e n e rg y   e ff i c ien c y ,   late n c y ,   a n d   n e tw o rk   lo n g e v it y .   K ey w o r d s :   AR an E OR   C lu s ter   h ea d   E n er g y   Fu zz y   k - m ed o id s   R o u ti n g   W ir eless   s en s o r   n et w o r k   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Har ith a  K  Si v ar a m a n   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n   E n g i n ee r in g ,  R aj aRaj es w ar i Co lle g e  o f   E n g in ee r i n g   R a m o h alli  C r o s s ,   M y s o r e  R d ,   Ku m b al g o d u ,  B an g alo r e ,   Kar n atak a ,   I n d ia   E m ail:  h ar ith ar e s ea r ch s c h o lar @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  en er g y   ef f ic ien t   clu s ter i n g   p r o to co l  ad d r ess es  th e  cr i tic al  p r o b lem   o f   e n er g y   co n s u m p tio n   ( E C )   in   w ir ele s s   s en s o r   n et w o r k   ( W SN ) ,   w h er e  r eso u r ce - co n s tr ain ed   s e n s o r   n o d es   ( SN )   ar e  cr itical.   I t  is   w id el y   e m p lo y ed   i n   s e v er al  ap p licati o n s ,   W SN s   n ee d   e n er g y - s a v i n g   m et h o d s   to   ex ten d   t h e  l if e   o f   t h eir   n et w o r k s   [ 1 ] .  T h e  p r o to c o l  atte m p ts   to   clu s t er   SN   an d   o p ti m ize  t h e  s elec ti o n   o f   t h e  c lu s ter   h ea d   ( CH )   b y   co n s id er in g   n o d e  d en s it y ,   r esid u al  en er g y ,   an d   d is tan ce ,   a m o n g   o th er   v ar iab les.  T h r o u g h   th e  u s e  o f   ef f icien t  clu s ter in g   alg o r ith m s   to   en ab le  d ata  ag g r eg atio n   at  th e  cl u s ter   lev e l,  th e  p r o to co l  r ed u ce s   th e  en er g y   n ee d ed   f o r   d ata  tr an s m is s io n   to   a  ce n tr al  b ase  s tatio n   ( B S)   [ 2 ] – [ 4 ] .   R ed u cin g   EC   a n d   ex ten d i n g   n e t wo r k   lif eti m e  ar e  th e  p r im ar y   g o al s ,   an d   th e y   en s u r e  th e  lo n g - ter m   a n d   d ep en d ab le  o p er atio n   o f   W SNs   [ 5 ] .   T h e  CH - b ased   cr o s s - la y er   r o u ti n g   p r o to co l  is   a  s m ar t  s o l u tio n   f o r   m aj o r   is s u e s   i n   W SNs .   T h e  p r o to co l  o f f er s   a  n o v el  ap p r o ac h   to   r o u ti n g   b y   u tili zi n g   CH   as  t h e  m ai n   d ec is io n - m ak e r s   an d   i n te g r atin g   in f o r m atio n   f r o m   t h e  p h y s ica l,  d ata  lin k ,   a n d   n et w o r k   le v els  f o r   ef f ec ti v e  r o u ti n g .   CH   ar e  cr itical  to   d ata   tr an s m is s io n   b ec a u s e  t h e y   m ak e  s m ar t  d ec is io n s   t h at  o p ti m ize  e n er g y   e f f icien c y   a n d   m i n i m ize  co n g est io n   [ 6 ] .   T h e  cr o s s - la y er   i n te g r atio n   en s u r e s   th e  d ata  tr a n s m is s io n   p ath s   th at  u s e  th e  lea s t  a m o u n t  o f   en er g y .   CH - b ased   d ec is io n - m a k i n g   at  v a r io u s   n et w o r k   la y er s ,   w h ic h   is   t h e  p r o to co l' s   m ain   f o c u s ,   is   a n tic ip ated   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         E n erg y - efficien t c lu s teri n g   a n d   r o u tin g   u s in g   fu z z y  k - med o i d s   …   ( Ha r ith a   K .   S iva r a ma n )   775   s ig n i f ica n tl y   i m p r o v e  W SN  p er f o r m an ce .   T h e  in te g r atio n   o f   en er g y   ef f icie n t  cl u s ter i n g   a n d   CH - b a s ed   cr o s s - la y er   r o u tin g   p r o v id es  a  h o lis tic  s o lu tio n   to   th e  ch alle n g e s   in h er e n t  i n   W SNs .   T h e  p r o t o co l  aim s   to   s tr ik e  a   b alan ce   b et w ee n   en er g y   co n s er v atio n   a n d   e f f ec t iv e  d ata   co m m u n icatio n .   T h is   p ap er   p r esen ts   a n   in n o v ati v e   ap p r o ac h   f o r   en er g y - e f f icien t  cr o s s - la y er   W SN  d esig n   i n   r esp o n s e  to   th ese  d e m an d s ,   to   m ax i m ize  n et w o r k   lif eti m e  a n d   en s u r e   r ig o r o u s   q u alit y   o f   s er v ice  ( Qo S)  s tan d ar d s   s i m u lta n eo u s l y   [ 7 ] – [ 9 ] .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   T h is   s ec tio n   ex a m in ed   s o m e   r ec en t  s tu d ies  o n   en er g y - ef f icien t  clu s ter i n g   an d   clu s ter   CH - b ased   cr o s s - la y er   r o u tin g   p r o to co ls   i n   W SNs .   T h e  s tu d y   b ein g   co n d u cted   o n   en er g y   ef f icie n c y   a n d   ca r b o n   r e d u ctio n   ( E E C R )   in   W SNs   u til izin g   f u zz y   k - m ed o id s   ( FKMe d s )   an d   an   ad ap tiv e  r an k i n g - b ased   cr o s s - la y er   r o u ti n g   p r o to co l   w o u ld   b en ef i t  g r ea t l y   f r o m   t h is   r ev ie w ,   w h ic h   w il l  also   s et  th eo r etica l  g r o u n d w o r k   f o r   f u t u r e   r esear ch   in   t h i s   ar ea .   I n   2 0 2 0 ,   Dee p a  an d   Su g u n a   [ 1 0 ]   ex a m i n ed   th e  r o u ti n g   p r o to co l d if f ic u ltie s   an d   s o l u tio n s   in   W SN.  I t   p r o p o s ed   an   o p tim ized   Qo S - b ased   cl u s ter i n g   w it h   m u ltip at h   r o u t in g   p r o to co l  ( OQo S - C MRP )   to   en h a n ce   n et w o r k   li f esp a n ,   d ata  d ep en d ab ilit y ,   a n d   e n er g y   p r eser v at io n .   I t  h i g h lig h t s   th e  i m p o r tan ce   o f   b alan cin g   e n er g y   u s ag e  a n d   d ata  q u alit y   i n   Qo S - b ased   r o u ti n g   p r o to co ls .   OQo S - C M R P   is   co m p ar ed   w it h   ex is t in g   p r o to co ls .   I t  m a x i m i ze s   n et w o r k   r o u ti n g   an d   clu s ter in g   e f f icie n c y   i n   W SNs   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   I n   2 0 2 0 ,   Do o s tali  an d   B ab am ir   [ 1 3 ]   d is cu s s ed   th e  W SN  EC   is s u es   an d   p r o v id ed   an   en er g y - e f f i cien t  CH   s elec tio n   tech n iq u e.   I t  f o cu s es a tte n tio n   o n   th e   s h o r tco m i n g s   o f   c u r r en t  m et h o d s   a n d   p r esen t s   cl u s ter in g   as a   d i s tr ib u ted   en er g y   m a n ag e m e n t  s tr ateg y .   T h e  tech n iq u e,   b ased   o n   lear n in g   au to m ata  an d   s leep - a w a k e  m ec h an is m ,   en h a n ce s   n et w o r k   en d u r an ce   an d   en er g y   u s a g e  co m p ar ed   t o   p r ev io u s   m et h o d s .   Me h b o d n i y a   et  a l .   [ 1 4 ]   in   2 0 2 2 ,   in tr o d u ce d   th e  en er g y - a w ar e  p r o p o r tio n al  f air n ess   m u lti - u s er   r o u tin g   ( E P FMR )   ar ch itect u r e  in   W SN,   an   en er g y - e f f icien t  r o u ti n g   s y s te m .   T h e  f ir s t  p h ase  i n   E P F MR  f r a m e w o r k 's  d esig n   to   lo w er   t h e  r ate  o f   E C   i s   th e  r eq u est  ti m e  s u b m itted   f o r   r o u te  f in d i n g .   T h e  g r ee d y   i n s tan ce   f air   m et h o d   ( GI FM)   w as  u s ed   to   q u an tify   en er g y   o n   m u lti - u s er   r o u te  p ath s   w h en   a  r o u te  p ath   f o r   p ac k et  f lo w   w a s   f o u n d .   T h r o u g h p u t  is   in cr ea s ed   b y   GI FM  in   E P FMR ,   w h ic h   cr ea tes n o d e - d ep en d en t,  e n er g y - ef f icien t lo ca lized   r o u te  p ath s .       3.   SYST E M   M O DE L   An   ad v a n ce d   n et w o r k   ar ch ite ctu r e  k n o w n   as  W SN s   is   i n te n d ed   to   co n tin u o u s l y   o b s er v e  an d   co llect   in f o r m atio n   o n   t h e  p h y s ical  co n d itio n   o f   th e  ar ea   in   w h ic h   th e y   ar e  lo ca ted .   T h e  B S  an d   m an y   SN s   ar e  t w o   m ai n   p ar ts   o f   th is   in f r astru ct u r e  th at  ar e  u s u all y   a v ailab le.   T h e  BS   ac ts   as  th e  h u b   o r   m ai n   co n tr o l  u n it  f o r   th e   W SN.  I t  s er v e s   as   an   i n ter f ac e  b et w ee n   e n d   u s er s   o r   d ata  an al y s i s   s y s te m s   a n d   th e  f ield - d ep lo y ed     SN   [ 1 5 ] ,   [ 16] .     3 . 1 .     Net wo rk   m o del   W SN  clu s ter i n g   s p lits   s e n s o r s   in to   clu s ter s   to   u s e   a s   litt l e  en er g y   a s   p o s s ib le.   T h e  CH   r ec eiv es   s en s o r y   i n p u t   f r o m   co m m o n   n o d es  th at  r e g u lar l y   s ca n   t h e  s u r r o u n d i n g s .   Am o n g   t h e  co m m o n   n o d es,  t h e  C H   n o d e  is   p er p etu all y   s elec ted .   An   ess e n tial  r o le  o f   C H  is   to   co llect  d ata  f r o m   ea ch   cl u s ter   n o d e  an d   f o r w ar d   it  to   B S.   Gr o u p in g   h elp s   to   p r ev en t  d ir ec t  co n n ec tio n   b et w ee n   s en s o r s   an d   r ec eiv er s .   Fig u r e   1   is   an   illu s tr atio n   o f   W SN s y s te m   m o d el.     3 . 2 .     Co ncept   o f   ener g y   I f   th e  t h r es h o ld   d is tan ce   ′ ℎ ′   is   lar g er   th a n   th e  v al u e  o f   ‘ ′ ,   th en   n o d e's  en er g y   is   p r ec is el y   p r o p o r tio n ate  to   p r o p ag atio n   d is tan ce ,   ' ′ .  T h e   ( 1 )   r ep r esen t s   th e   to tal  e n er g y   r eq u ir ed   b y   ea c h   n o d e  to   tr an s p o r t  - b it d ata  p ac k et.     ( , ) =   ( ) +  ×   ( 1 )     W h er e,     in d icate s   en er g y   r eq u ir ed   f o r   d ata   tr an s m i s s io n ;    r ep r esen ts   th e  e n er g y   co n s u m ed   f o r   r ec eiv in g   d at a;     d en o tes en er g y   u s ed   f o r   a m p li f icatio n ;    is   n u m b er   o f   b i ts .     T h e  EC   in   r ec eiv er   en d   is   g i v e n   in   ( 2 ) .     ( ) =    ×   ( 2 )     W h er e,      in d icate s   en er g y   d is s i p atio n   p er   b it.     T h e  am p li f icatio n   en er g y   ca n   b e  ex p r ess ed   as ( 3 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2089 - 4 8 6 4   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  774 - 78 5   776    =   {  × 2 , ℎ    ≤ ℎ  × 2 , ℎ    > ℎ   ( 3 )     W h er e,      r ep r esen ts   e n er g y   u til ized   f o r   a m p li f icatio n   in   f r ee   s p ac e;      in d icate s   a m p li f icatio n   en er g y   u s ed   in   m u lt i p ath   [ 1 7 ] - [ 19] .    T h e  o v er all  lo s s   o f   e n er g y   f o r   W SN  is   r ep r e s en ted   as     an d   th e  e x p r ess io n   o f   to tal  en er g y   is   g iv e n   i n   ( 4 ) .      =   +   ( 4 )     B as e  S t at i on S e n s or  N ode C l u s t e r  H e ad     Fig u r e  1 .   Gen er al   s tr u ct u r e  o f   W SN       4.   P RO P O SE D  M E T H O D   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  i n   d etail  th e  p r o p o s ed   E E C R   u s in g   F KM ed s   an d   ad ap tiv e  r an k in g - b ased   cr o s s   la y er   r o u ti n g   p r o to co l  f o r   W SN.  T h e  p r o p o s ed   m et h o d   h as  th r ee   m e th o d s :  i n itia ll y ,   FKM ed s   m et h o d   is   u s ed   f o r   clu s ter in g   to   ac h iev e  r o b u s tn e s s ,   s ca lab ilit y ,   a n d   r ed u ce d   n et w o r k   tr a f f ic  SN   a n d   it  is   b r ief l y   d is c u s s ed   i n   s ec tio n   4 . 1 .   Seco n d l y ,   h y b r id   i m p r o v ed   g r e y   w o l f   a n d   an t  co lo n y   ( HI GW AC )   o p ti m iz atio n   tec h n iq u e  i s   p r o p o s ed   to   s elec t  C H  th r o u g h   d is tan ce   r ed u ctio n ,   en er g y   s tab ilizatio n ,   a n d   laten c y   m i n i m izatio n   b e t w ee n   n o d es  an d   t h i s   tec h n iq u e  is   co v er ed   in   s ec tio n   4 . 2 .   Fi n all y ,   ad ap tiv e  r a n k i n g - b a s e d   en er g y - e f f icie n t   o p p o r tu n i s tic  r o u tin g   ( AR a n E OR )   p r o to c o l  is   ap p lied   to   tr an s m i t  d ata  ac r o s s   th e  s h o r test   ch an n els  f o r   ef f icien t  a n d   en er g y - p r eser v i n g   r o u ti n g   in   W SN  a n d   d y n a m icall y   lo w er in g   n et w o r k   o v er h ea d   a n d   th i s   ap p r o ac h   is   d is cu s s ed   i n   s ec tio n   4 . 3 .     4 . 1 .     Clus t er ing   us ing   F K M e ds   I n   th i s   s t u d y ,   th e  SN   ar e  g r o u p ed   u s in g   clu s ter in g   ap p r o ac h   ca lled   FKMe d s   m et h o d ,   w h ic h   ca lcu late s   t h e  d is ta n ce   cr iter i a  b y   co m p u ti n g   th e   v al u es   o f   clu s ter   ce n ter   o f   d ata.   T h e  u p d ated   m e m b er s h ip   m atr i x     is   f ir s t   d eter m i n ed   u s i n g   th e   f u zz y   c  m ea n s   ( FC M)   ap p r o ac h   in   t h e  F KM ed s   i n   o r d er   to   o b tain   th e   m ed o id   v alu e   [ 2 0 ] - [ 23] .   T h e  i n d ex   d ata  f r o m   ea ch   cl u s ter   with   t h e  g r ea tes t  m e m b er s h ip   v alu e  i s   t h e n   u s ed   to   ch o o s e  th e  m ed o id .   T h e  FKM ed s   o b j ec tiv e  f u n ct io n   is   r ep r esen ted   i n   ( 5 ) .      =   ∑ ∑ ( 2 ( , ) (  ) ) = 1 = 1   ( 5 )     W h er e ,     is   o b j ec tiv e  f u n ctio n   i n   - th   iter at io n ;     r ep r esen ts   d e g r ee   in     m e m b er s h ip   m a tr ix ;    d en o te s   f u zz y   r an k   (   ≥ 2 ) ;  ( , )   in d icate s   d is ta n c e  b et w ee n   t h   d ata  v alu e  a n d   th e   th   clu s ter   ce n ter .     T h e  in itial  m e m b er s h ip   d eg r ee   v alu e  ‘  ′   in     m e m b er s h ip   m atr ix   is   cr ea ted   u s i n g   th e   ( 6 )   an d   ( 7 )   w h e n   u s in g   FKMe d s   ap p r o ac h   f o r   clu s ter   ce n ter   co m p u tatio n s .     = [  ] ×   , ∑  = 1 ,         1 ≤ ≤ = 1   ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         E n erg y - efficien t c lu s teri n g   a n d   r o u tin g   u s in g   fu z z y  k - med o i d s   …   ( Ha r ith a   K .   S iva r a ma n )   777    = [ 0 , 1 ] ,       = 1 , 2 , … , ; = 1 , 2 , 3 , 4 , … ,   ( 7 )     E ac h   iter atio n   u p d ated   th e  m e m b er s h ip   m atr i x ,   r ep r esen ted   b y    ,   w h ic h   is   ca lc u lated   u s in g   ( 8 ) .      =   [ 2 ( , ) ] − 1 − 1 ∑ [ 2 ( , ) ] − 1 − 1 = 1   ( 8 )     T h e  clu s ter   ce n ter   is   co m p u ted   u s i n g   t h e  ( 9 )   o n ce   th e    m e m b er s h ip   m atr i x   h as b ee n   o b tain e d .     = ∑ (  ) = 1 ∑ (  ) = 1   ( 9 )     4 . 2 .     Clus t er   hea d   s elec t io n us ing   hy brid i m pro v ed  g re y   w o lf   a nd   a nt  co lo ny   I n   W SN,  C H  is   a  n o d e  th at   s er v es  as  co o r d in ato r   f o r   o t h er   clu s ter   n o d es.  I t  is   r esp o n s ib le  f o r   co llectin g   d ata  f r o m   ea ch   cl u s ter   n o d e  an d   f o r w ar d i n g   it  to   B S.  Data   f r o m   o th er   n o d es  w it h i n   th e  clu s ter   is   g ath er ed   b y   t h e  C H.   T h e  d ata  m a y   i n cl u d e  o f   a n y   m ea s u r e m en t  m ad e  b y   t h e  s en s o r s .   T h e  C H  m a y   c o m p i le   an d   an al y ze   t h e  g at h er ed   d at a  b ef o r e  f o r w ar d in g   it  to   m i n i m ize  th e  v o l u m e  o f   in f o r m atio n   s en t.  T h e  CH   s en d s   t h e  p r o ce s s ed   d ata  to   B S,  th e  W SN 's ce n tr al  h u b .   T h is   m i g h t b e  ac co m p li s h ed   d ir ec tl y   o r   in   a  m u lti - h o p   m an n er   v ia  o th er   CH .   A   cr u cial  co m p o n e n t  o f   W SNs   i s   C H  s elec tio n ,   w h ic h   h as  a n   i m p ac t  o n   en er g y   ef f icien c y   a n d   th e  l if e s p an   o f   n et w o r k .   A lt h o u g h   ex is ti n g   CH   s elec t io n   m et h o d s   h a v e  a   g r ea t  d ea l  to   o f f er   W SNs ,   th e y   f r eq u e n tl y   h av e  i s s u es  w it h   n o d e  d ela y ,   en er g y   s tab ilit y ,   an d   d is ta n ce   r ed u ctio n .   T o   o v er co m e   th ese  li m itat io n s ,   t h is   s tu d y   i n tr o d u ce s   HI GW AC   o p ti m izati o n   ap p r o ac h   w h ic h   is   a  co m b in atio n   o f   i m p r o v ed   g r e y   w o l f   o p ti m izatio n   ( I GW O)   an d   an t c o lo n y   o p ti m izatio n   ( AC O)   al g o r ith m   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .     4 . 2 . 1 .   I m pro v ed  g re y   w o lf   o pti m iza t io n   T h e  in f o r m atio n   o n   o p ti m izi n g   C H  ch o ice  p r o ce s s   to   m a x i m ize  n et w o r k   lif et i m e  i s   o f f er ed   to   I GW O  alg o r ith m .   C H  s elec tio n   is   ca r r ied   o u t  b y   B S  u s i n g   I GW O  alg o r ith m   to   eli m in ate  u n p r e d ictab ilit y   in h er en t.   B ased   o n   f itn e s s   v al u es,  all  S Ns ar e  s ep ar ated   in to   f o u r   s u b g r o u p s ,   r o u g h l y ,   o f   w h ich   s i x t ee n   SN lo ca tio n s   ar e  d esig n ated   as f ix ed   to   ac co m m o d ate  m u lti p at h w a y s .   T h e  m et h o d   is   s tated   i n   ter m s   o f   r o u n d s .   An   S N ' s   f it n es s   v alu e  i s   ca lc u lated   u s in g   its   d i s tan ce   f r o m   B S a n d   le f to v er   e n er g y .     =   { 0 . 8 × ( ) + 0 . 2 × ( − − ) , < 0   0 . 2 × ( ) + 0 . 8 × ( − − ) , < ℎ     ( 1 0 )     W h er e,     r ep r esen ts   r esid u al  e n er g y   at  SN  a f ter   ev er y   c y c l e,     in d icate s   i n itial  e n er g y   o f   SN,    is   d is tan ce   b et w ee n   SN  an d   B S ,     an d      ar e  m in i m u m   an d   m a x i m u m   d is ta n ce   b et w ee n   B S  an d   SN   r esp ec tiv el y .   T h e  in itial p o s itio n   o f   B S is   ca lcu lated   u s i n g   ( 1 1 ) .      ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   =   | ⃗ ⃗ ⃗   + ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + ⃗ ⃗ ⃗   |   ( 1 1 )     W h er e ,  ,  ,    ar e  in itial  w ei g h ts   a n d   it c an   b e  ex p r ess ed   as  ( 1 2 ) .     =  ∝  ∝ +  +  , =   ∝ +  +  , =   ∝ +  +    ( 1 2 )     W h er e,   ∝ ,  ,   an d     in d icate s   f ir s t   th r ee   o p ti m al  v al u es  o f   SNs .   T h e  I GW O  tech n iq u e  i s   u tili ze d   to   i m p r o v e  g lo b al  s ea r c h   ca p ab ilit ies.  T h e  w ei g h ts   ,  ,   an d     ar e  d y n a m ical l y   u p d ated   w it h   t h e  h elp   o f   th e   v ec to r s   , ⃗ ⃗ ⃗         at  t h   iter atio n ,   th e  w ei g h t s   ar e  co m p u ted   as  ( 1 3 )   to   ( 1 5 ) .     + 1 = + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗     ( 1 3 )     + 1 = + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗     (1 4 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2089 - 4 8 6 4   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  774 - 78 5   778   + 1 = + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   + + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   × + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗     (1 5 )     Du r in g   C H  s elec tio n   p r o ce s s ,   α ,   β,  an d     w o lv e s   ar e  u s ed   to   id en tify   t h e  p o s itio n   o f   C H   w h ile  o th er   SN s   co m p u te  th e ir   d is tan ce s   i n   r elatio n   to   B S.  I n   ( + 1 ) th   iter atio n ,   th e  r ev is ed   lo ca tio n   o f   SN  is   ca lcu lated   a s   (1 6 ) .     + 1 ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   =    ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   −   ⃗ ⃗   ×     (1 6 )     W h er e,       i n d icate s   co n v er g e n c e  v ec to r   an d   it  i s   ca lc u lated   a s     = 2 ∝ ⃗ ⃗   × 1 ⃗ ⃗ ⃗   − ∝ ⃗ ⃗   ,   T h e  C H  lo ca tio n   f r o m   t h e   p r ev io u s   iter atio n ,   o r   t h   iter atio n   is   r ep r esen ted   b y    ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   .     4 . 2 . 2 .   Ant   co lo ny   o pti m iza t io n   T h e  p r o b a b ilit y   alg o r ith m   f o r   id en ti f y i n g   o p ti m izatio n   p ath w a y s   is   ca lled   AC O.   T h e  an t  s y s te m   h a s   th r ee   co m p o n en t s :  I n itia lizati o n   is   th e  b eg in n i n g   p h ase.   E v er y   a n t  n ee d s   a  tab o o   ta b le  to   k ee p   tr ac k   o f   n o tes  th at  ar e  tr an s f er r ed   th r o u g h o u t  th e  p r o ce d u r e.   R ed u ce   th e  s tar tin g   v a lu e  o f   th e  p h er o m o n e   o n   eith er   s id e.   Set  th e  i n itial  v al u e  o f   tab o o   tab le  to   th e  a n t ' s   n o tice  t h at  i t  is   l  i n   le n g t h .   Se t  th e   in itial  v al u e  o f   p h er o m o n e   th a t  th e  a n t  r elea s e s   at   ea ch   s id e  t o   ze r o .   Step   t w o   i s   b u ild in g   t h e  r o u te.   An t s   u s e  a   s p ec i f ic  p r o b a b ilit y   to   d ec id e   th e  C H ’ s   f u t u r e  lo c atio n .   P r o b ab ilit ies ar e  co m p u ted   u s i n g   t h e   (1 7 ) .      ( ) =   { [  ( ) ] [  ] ∑ [  ( ) ] [  ]               0                                              ℎ      (1 7 )     I n   t h e  (1 7 )   m e n tio n ed   ab o v e    is   a  w ei g h t  ca lc u latio n   o f   p h er o m o n e  an d   i n d icate s   t h e  p r o b ab ilit y   o f   s elec ti n g   n o d es  at  t i m e   t  f r o m   C H    to   C H  .   T h e  p h er o m o n e  t h at  h elp s   a n ts   c h o o s e  w h ic h   n o d e  to   tar g et  n e x t   is   m o r e  e f f icie n t  th e   h i g h er   .   T h e  in s p ir atio n   f ac to r ,   d en o ted   b y   ,   p la y s   a  cr u cial  r o le  i n   th e  p r o b ab ilit y   ca lcu latio n   p r o ce s s .   A   h i g h er   v al u e  o f     in d icate s   t h at  t h e  a n ts   w ill  h a v e  an   ea s ier   ti m e  s elec tin g   t h e  n ex t   tar g et  C H.   A   li s t  o f   C H s   n o t  o n   th e  a n t 's  f o r b id d en   tab le  is   p er m i tted .   T h e  p h er o m o n e ' s   r o le  co m e s   in   th ir d .   A cc o r d in g   to   AC O  m o d el,   th e   p h er o m o n e  is   u p d ated   as ( 1 8 )   af ter   ev er y   a n t d is co v er s .     ( + 1 ) = ∙  ( ) + ∆  ( , + 1 )   (1 8 )     W h er e,    ( )   in d icate s   th e  p h er o m o n e  o f   ed g e     at  ti m e  .    d ef in es  m ai n ten a n ce   f ac to r .   I n   (1 8 )   ,  ,   an d     ar e  th e  o p ti m al  p ar a m eter s .   T h ese  p ar a m eter s   ar e  u s ed   to   en h a n ce   t h e  p er f o r m a n ce   o f   m o d el  b y   tu n i n g   th e   p ar am eter s .   T h e  ρ   a n d     ar e  r o b u s t  at   0 . 6   an d   0 . 2 ,   r esp ec tiv el y .   W h e n   m o r e  p r ec is e  s o l u t io n s   ar e  r eq u ir ed ,   lo w er   v al u es o f   p ar a m eter   β ar e  m o r e  s u itab le.   I t r an g es   f r o m   6   to   1 2 .     4 . 2 . 3 .   H y brid i m pro v ed  g re y   w o lf   a nd   a nt  co lo ny   o pti m iz a t io n   A   h y b r id   tec h n iq u e  th a t  co m b in es  t h e  ad v a n ta g es  o f   I GW O  an d   AC O  ca n   b e  v er y   b e n e f ici al  f o r   C H   s elec tio n   in   W S Ns,  esp ec iall y   w h e n   it  co m es  to   s tab ilit y ,   l aten c y   m in i m iza tio n ,   a n d   d is t an ce   r ed u ctio n .   T o   i m p r o v e  t h e  ef f icie n c y   o f   C H  s elec tio n   i n   W SN,  t h e  AC O  is   f u s ed   w it h   I GW O.   T h er ef o r e,   th e  ad ap tab ilit y   o f   AC O ' s   p ath f i n d in g   allo w s   it  t o   ad a p t  to   ch an g e s   in   th e  n e t w o r k ,   w h ile  th e  ef f ec ti v e  o p tim izatio n   o f   I GW O   en s u r es  n ea r - o p ti m al  p er f o r m an ce .   T o   s elec t  th e  o p ti m al  C H,   th e  o p ti m al  p ar a m eter   v al u es  = 0 . 2 ,  = 6 ,  an d   = 0 . 6   o f   A C O  is   ap p lied   to   th e  w ei g h t  p ar a m eter s   ,  ,   an d     o f   I GW O  r esp ec tiv el y .   T h e  o p tim al   C H  o f   HI GW A C   ca n   b e  ex p r ess ed   as ( 1 9 ).      ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   =   | ( 0 . 2 × ⃗ ⃗ ⃗   ) + ( 6 × ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   ) + ( 0 . 6 × ⃗ ⃗ ⃗   ) |   (1 9 )     B y   ap p l y i n g   o p ti m al  p ar a m ete r s   o f   AC O  w i th   I GW O  w ill t u n e  th e  o p t i m al  C H  e f f ec ti v el y .     4 . 3 .     Ro uting   us ing   ARa nE O R  pro t o co l   AR an E OR   p r o to co l  u s es  n o d e  r an k i n g   b a s ed   o n   en er g y   a n d   d is tan ce   f o r   ad ap tiv e  r o u t e  s elec tio n .   T h e  W SN  r o u tin g   p r o to co l  k n o w n   as  AR an E O R   g r ad es  f o r w ar d er   n o d es  ( FNs )   an d   C H  u s i n g   a n   ad ap tiv e   r an k i n g   m ec h a n is m   a n d   e m p l o y s   an   o p p o r tu n i s tic  f o r w ar d in g   tec h n iq u e  to   m a x i m ize  EC   f o r   ea ch   SN.  T h e   m aj o r   p u r p o s e  o f   th is   m ec h an i s m   is   to   d y n a m icall y   r an k   n o d es,  an d   th en   u t ilize  th at  r an k i n g   to   d eter m i n e  FN   in   AR an E OR .   T h e  t w o   m ai n   co m p o n en ts   t h at  i n f l u en ce   d y n a m ic   r an k in g   ar e  n o d e's  lo ca tio n   an d   r e s id u al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         E n erg y - efficien t c lu s teri n g   a n d   r o u tin g   u s in g   fu z z y  k - med o i d s   …   ( Ha r ith a   K .   S iva r a ma n )   779   en er g y .   AR an E OR   s elec t s   co llectio n   o f   p o s s ib le  n o d es  an d   cr ea tes  a  r an k in g   tab le  to   d ete r m in e  w h ic h   n o d e  s h o u ld   b e  th e  f o r w ar d er .   T h er ef o r e,   b y   e m p lo y i n g   r ef i n ed   s elec tio n   m eth o d   th at  i s   co v er ed   in   th e  s ec tio n s   b elo w ,   A R a n E O R   s ee k s   to   p r ev en t  a n y   n ee d le s s   e n er g y   l o s s ,   w h ic h   m i g h t  i n cr ea s e  W SN  ef f icie n c y   a n d   lo w er   EC .     4 . 3 . 1 .   Arc hite ct ure  a nd   la y o ut   T h e  FN  is   ch o s en   a m o n g   s o u r ce   n o d e' s   n ei g h b o r s   d ep en d in g   o n   v ar iab les  li k e  r es id u al  en er g y   o f   n o d e  an d   d is tan ce   b et w ee n   n o d es.  T h e  v alu e  o f   p ar a m eter   d eter m i n es  h o w   C H  an d   all  n eig h b o r s   o f   s o u r ce   n o d e  ar e  ar r an g ed   o r   g iv e n   p r io r ity   in   tab le  g i v en   b elo w .   T h e  p r o ce s s   o f   s elec ti n g   FN,  w h i ch   is   a  n o d e  n ea r es t   to   s o u r ce   n o d e  an d   h as t h e  m a x i m u m   r esid u al  en er g y ,   i s   s h o w n   i n   Fi g u r e  2 .         CH 4 1 6 5 7 2 3 8 CH 10 11 12 15 9 14 13 22 CH 17 20 18 16 19 21 CH 24 28 26 23 25 29 30 C l u s t e r  1 C l u s t e r  2 C l u s t e r  3 C l u s t e r  4 S i n k  N od e 27 S e ns or  N od e S our c e  N ode F or w a r d N ode O ppo r t uni s t i c  R e l a y S e ns or  l i nk s O ppo r t uni s t i c  R out e D a t a  R e l a y R out e I nt e r  ne t w or k R out e     Fig u r e  2 .   Vo lu n teer   r o u ti n g   s c h e m e  w i th   o p p o r tu n i s tic  ap p r o ac h   u s in g   ad ap tiv e  n o d e  r an k i n g       4 . 3 . 2 .   Ro uting   t a ble   T h e  A R a n E O R   r o u tin g   tab l e  d if f er s   f r o m   t h e  o n e  u s ed   in   co n v en t io n al  o p p o r tu n is t ic  r o u tin g   n et w o r k s .   T h is   c h an g e  r e s u lt s   f r o m   th e   n e x t  f o r w ar d er   n o d e  in   AR a n E OR   b ein g   c h o s e n   d ep en d in g   o n   r an k .   As  d e m o n s tr ated   in   Fi g u r e  2 ,   th e  n e x t  f o r w ar d er   n o d e  in   o p p o r tu n is tic  a n d   r ela y   r o u te s   will  b e  ch o s en   w i th   th e  u s e  o f   a  r atin g   tab le.   T h e  ex a m p le  t h at  f o llo w s   ill u s tr ates   th is :   −   E x a m p le  1 :   FN  s ec tio n   f o r   No d e  I D  4   n ex t   h o p   i n   cl u s ter   1 .   T a b le  1   in d icate s   t h at   n o d e   w ith   I D  3   h as   th e  h ig h es t  r an k   b ased   o n   r esi d u al  en er g y   a n d   d is ta n c e  f r o m   s o u r ce   n o d e.   T h e  n ex t  FN  i s   s elec ted   f r o m   s o u r ce   n o d e.   −   E x a m p le  2 :  Selecti n g   n e x t  h o p   an d   lo ca tin g   FN  in   clu s ter   1   f o r   I D  2 .   T h e  n o d e  w it h   n o d e  I D   5   h as  h ig h e s t  r an k ,   as  in d icate d   b y   T ab le   2 ,   b ased   o n   its   d is tan ce   an d   r esid u al  en er g y   f r o m   s o u r ce   n o d e .   I t  h as  b ee n   s elec ted   as FN  b y   r ela y   n o d e  w ith   I D  3 .       T ab le  1 .   Neig h b o r   n o d e  r an k i n g   f r o m   s o u r ce   n o d e   I D   o f   n o d e   R a n g e   R e si d u a l   e n e r g y   ( %)   D i st a n c e   3   1   2   CH   1   3   2   4   90   88   89   85   0 . 4 5   m   0 . 7 8   m   0 . 4 9   m   1 . 3 2   m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2089 - 4 8 6 4   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  774 - 78 5   780   T ab le  2 .   A d j ac en t n o d es r an k e d   b y   t h e  p r ec ed in g   f o r w ar d er   n o d e   N o d e   I D   R a n g e   R e si d u a l   e n e r g y   ( %)   D i st a n c e   5   6   CH   2   1   3   87   89   85   0 . 8 1 m   0 . 6 9 m   1 . 2 m       4 . 3 . 3 .   Alg o rit h m   o f   ARa nE O R   T h e  ad ap tiv e  n o d e  r an k in g   m eth o d   d eter m i n es  a  r a n k   o f   n o d e  b ased   o n   its   d is ta n ce   p ar a m eter   a n d   r esid u al  e n er g y   le v el.   T h e  F Ns  ar e  ch o s en   b a s ed   o n   d ete r m in ed   r a n k .   T w o   f ac to r s   ar e   r ec o r d ed   f o r   ea ch   co m m u n icatio n   f r o m   ea ch   n o d e:  d is tan ce   b et w ee n   n o d e s   ( ( , )   an d   n et  r esid u al  en er g y   o f   n o d es  ( ( ) ) .   E ac h   n o d e's  n et  r esid u al  e n er g y   i s   ca lc u lated   f r o m   it s   r e s id u al  e n er g y   f o llo w i n g   p ac k e t  d eliv er y .   Su b s eq u e n tl y ,   a m o n g   t h e  ca n d id ate  n o d es,  t h e  n o d e  w it h   t h e  h i g h est  n et  r e s id u al  e n er g y   is   tak e n   i n to   c o n s id er atio n   f o r   to p   r an k in g ,   an d   s o   o n .   T h e  n o d es  w i th   lo w e s t  r an k   ar e  s elec ted   to   b ec o m e  C H.   On ce   C H   h as  b ee n   lo ca ted ,   n o d es  an d   t h eir   p o s itio n s   ar e  d eter m i n ed   w it h   r esp ec t  to   s o u r ce   n o d e.   C o n s eq u e n tl y ,   th e  r an k i n g   s y s te m   h e lp s   estab lis h   a  r elay   ch a n n el  f o r   d ata  p ac k ets,  A lg o r it h m   1   d ep icts   th e  d etails  o f   o p tim izatio n .   F u r th er m o r e,   th e  r an k in g s   ar e  ch an g ed   b ased   o n   u p d ated   r em ai n i n g   en er g y   a f ter   ev er y   r ela y   r o u n d .     A l g o r ith m   1 .   A R a n E O R   -   A d a p tiv e  r an k in g   f o r   FNs   1: Inputs:              ( , ) ,  ( ) , , ,  = 0 . 9   /  ,   ( ) , , = 0 . 8   /      2: Outputs:             ( ) , ( , )     3:  Step 1:   Calculate residual energy for each node   4:        for   i = 1 to N  do   5:           ( ) = − ( ( ∗ ) + ( ∗ ) ) ;   6:           ( ) =  (  ( ) ,  ( − 1 ) )     7:        end for   8:  Step 2:   Identification of CH   9:        if    ( )     ;     { 1 , 2 , … }   then   10:              11:       end if   12:  Step 3:   Calculate distanc es between present and forwarder node   13:        ∀                 14:        ( , ) =   √ ( −   ) 2 + ( −   ) 2   15:  Step 4:   Update routing table   16: return       5.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   p r esen ts   s i m u lati o n   s et u p   a n d   an al y s e s   t h e  p er f o r m a n ce   o f   s u g g e s ted   s tr ateg y   b ased   o n   s ig n i f ica n t  f ac to r   r esu l ts .   T o   ev alu ate  p r o p o s ed   p r o ce d u r e,   ex p er im e n t s   ar e  ca r r ied   o u t  in   s i m u latio n   en v ir o n m e n t  t h at  ca n   i m itate  w ir ele s s   n e t w o r k   d ata  tr an s m i s s io n   cir c u m s ta n ce s   i n   al m o s t   r ea l  tim e.   Fo r   th i s   p u r p o s e,   th e  P y t h o n   p lat f o r m   h as b ee n   c h o s e n   f o r   i m p le m e n tatio n .     5 . 1 .     E v a lua t i o n pa ra m et er s   a nd   cr it er ia   T h e  p r o p o s ed   p r o to co l  w as  i m p le m e n ted   o n   a  n et w o r k   o f   5 0   to   2 0 0   n o d es  in   s tep s .   O n   th e  o t h er   h an d ,   s e v er al  m etr ics  ar e  u s ed   to   ass es s   an   e f f ec ti v en e s s   o f   s u g g es ted   tech n iq u e,   i n cl u d in g   th r o u g h p u t,  p o w er   co n s u m p tio n   ( P C ) ,   er r o r   esti m ate ,   E C ,   p ac k et  d eliv er y   r at e  ( P DR ) ,   p ac k et  lo s s   r ate  ( PL R ) ,   an d   en d - to - e n d   laten c y :   −   MSR :  it  d e f in e s   th e  s u cc e s s f u l   co m p letio n   o f   w h o le  m e s s a g e   tr an s f er   p r o ce s s   f r o m   s o u r ce   n o d e  to   C H.   −   P DR :  it  i s   t h e  p er ce n ta g e  o f   p ac k ets  th at   ar e  d eliv er ed   s u cc e s s f u l l y   o u t o f   all  p ac k ets  th at   a r e  tr an s m itted   ac r o s s   n et w o r k .   −   P L R :  t h e  p r o p o r tio n   o f   d ata   p ac k ets  in   co m m u n icat io n   s y s te m   o r   co m p u ter   n et w o r k   th at  ar e  n o t   s u cc e s s f u l in   r ea ch in g   t h eir   in t en d ed   d esti n atio n .   −   E C :  a  t y p ical  s e n s o r   n o d e  g at h er s   d ata  an d   s en d s   it  to   C H  w h ic h   u s e s   en er g y   a m o n g   o th er   t w o   u n iq u e  r esp o n s ib ilit ie s .   I n   a  s im i lar   v ein ,   en er g y   i s   u s ed   b y   C H  w h en   r ec eiv i n g ,   co m b i n i n g ,   an d   tr an s m itti n g   d ata .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         E n erg y - efficien t c lu s teri n g   a n d   r o u tin g   u s in g   fu z z y  k - med o i d s   …   ( Ha r ith a   K .   S iva r a ma n )   781   −   E n d - e n d - d ela y :  th e  to tal  o f   all  th e  d ela y s   b r o u g h t  o n   b y   ea c h   p ar ticip atin g   n o d e  in   a  p ar ticu lar   tr an s m is s io n   is   k n o w n   as  t h e  en d - to - en d   d ela y .   T h e  ca lcu latio n   o f   n o d e  d elay   is   b ased   o n   th e  ti m e  ta k en   f o r   co m m u n icatio n   to   b eg i n   a n d   en d .   −   T h r o u g h p u t:  th r o u g h p u t  m ea s u r es  th e  r ate  o f   s u cc es s f u l  m ess a g e  d eliv er y   w it h i n   th e  n e t w o r k   o v er   a  s p ec if ic  p er io d .   −   P C :  it  is   th e  to tal  a m o u n t  o f   el ec tr ical  en er g y   u s ed   b y   ea c h   s en s o r   n o d e  o r   b y   n et w o r k   as  a   w h o le  w h e n   it is   in   u s e.   −   Net w o r k   lif eti m e:  n e t w o r k   li f eti m e  in   th e  co n te x t  o f   W SNs   r ef er s   to   th e  d u r atio n   o v er   w h ic h   th e   n et w o r k   ca n   ef f ec ti v el y   o p er ate  b ef o r e  a   s ig n i f ica n t  n u m b e r   o f   s en s o r   n o d es  b ec o m e  d ep leted   o f   th eir   en er g y   r eso u r ce s   o r   f ail.   −   E r r o r   esti m atio n :  it  r ef er s   to   th e  p r o ce s s   o f   ass ess in g   o r   q u an t if y i n g   th e  ac cu r ac y   o r   co r r ec tn ess   o f   a   m ea s u r e m e n t,  ca lc u latio n ,   p r ed ictio n ,   o r   an y   o th er   o u tp u t in   co m p ar is o n   to   a  k n o w n   o r   ex p ec ted   v alu e.       5 . 2 .     E v a lua t i o n o f   pro po s ed  m et ho d w it h e x is t ing   t ec hn i qu es   T h e  p r o p o s ed   s y s te m   i s   ev al u ated   f o r   ef f ec ti v e n e s s   b y   co m p ar in g   it  w ith   c u r r en t  m et h o d s   s u c h   as   GI FM,   s tato r   f l u x - o r ien ted   ( S FO ) ,  d u al  cl u s ter   h ea d   k - m ea n s   ( D C K - L E A C H ) ,   a n d   m o n t e  ca r lo   g r ad ien t  s i g n   attac k   ( MG S A ) .   A   s i m u latio n   is   u s ed   to   ass e s s   ea c h   p r o to co l' s   p er f o r m an ce ,   an d   s e v er a l  f ac to r s   r elate d   to   n u m b er   o f   n o d es a r e  co m p ar ed .   T h e  ev alu at io n   r es u lts   w i th   1 0 0   n o d es a r e  s h o w n   i n   T ab le  3 .       T ab le  3 .   E v alu atio n   o f   P r o p o s ed   an d   ex is ti n g   m et h o d   f o r   1 0 0   n o d es   M o d e l   A R a n EO R   ( p r o p o se d )   G I F M   S F O   D C K - L E A C H   M G S A   M e ssag e   su c c e ss rat e   2 3 0   1 8 5   2 1 5   2 2 0   1 9 5   P a c k e t   d e l i v e r y   r a t i o   93   87   85   90   89   P L R   42   57   50   47   45   EC   1 5 0   1 6 7   1 8 0   1 6 1   1 5 7   En d - to - en d   d e l a y   62   70   65   74   71   T h r o u g h p u t   2 1 5   1 9 0   1 9 5   2 0 5   2 1 0   PC   1 2 0   1 2 7   1 3 4   1 3 5   1 4 1   N e t w o r k   l i f e t i me   2 2 0   2 0 5   1 9 8   2 0 0   2 1 5   Er r o r   e st i mat i o n   1 2 5   1 3 2   1 4 0   1 3 1   1 3 5       Fro m   th e  a f o r e m e n tio n ed   r es u lts ,   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   d em o n s tr ate s   m ag n etic  s h ie ld in g   r o o m   ( MSR )   r an g i n g   2 4 0   b its / s   f o r   5 0   n o d es,  2 3 0   b its /s   f o r   1 0 0   n o d es,  2 2 5   b its /s   f o r   1 5 0   n o d es,  an d   2 2 0   b its /s   f o r   2 0 0   n o d es.  T h e  MSR   r an g e  o f   p r o p o s ed   m eth o d   is   b etter   th an   all  o t h er   ex is t in g   m e th o d s .   T h is   r esu lt  s h o w s   th at  t h e  p r o p o s ed   p r o to co l  is   m o r e  e f f icie n t  i n   cr o s s   la y er   r o u tin g   f o r   W SN.  T h e  g r ap h ic al  r ep r esen tatio n   o f   p er f o r m a n ce   a n al y s is   o f   MS R   f o r   v ar io u s   n u m b er   o f   n o d es is   d is p la y ed   in   Fi g u r e   3.           Fig u r e  3 .   P r o p o s ed   r o u tin g   p r o to co l p er f o r m an ce   v ar iatio n   b y   m ea n s   o f   M SR   co m p ar ed   w it h   o th er   p r o to co ls       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2089 - 4 8 6 4   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  13 ,  No .   3 ,  No v e m b er   20 24 :  774 - 78 5   782   T h e  p r o p o s ed   p r o t o co l  h as  r e co r d ed   th e  P DR   f o r   9 5 %  f o r   5 0   n o d es,  9 3 %  f o r   1 0 0   n o d es,  9 0 %  f o r   1 5 0   n o d es,  an d   8 8 %  f o r   2 0 0   n o d es.  Ou t  o f   all  th e  m et h o d s   cu r r en tl y   i n   u s e,   th e  s u g g e s te d   ap p r o ac h   h as  th e  h ig h e s t  p er ce n tag e  o f   P DR .   T h is   o u tco m e  d e m o n s tr ates  h o w   m u c h   m o r e  ef f ec ti v e  t h e  s u g g e s ted   tech n iq u e  i s   at  cr o s s - la y er   r o u ti n g   f o r   W SN.  Fig u r e   4   s h o w s   t h e  g r ap h ic al  d ep ictio n   o f   th e  P DR   p er f o r m an ce   a n al y s i s   f o r   d if f er e n t n u m b er s   o f   n o d es.           Fig u r e  4 .   C o m p ar is o n   o f   s u g g ested   r o u tin g   p r o to co l' s   p er f o r m an ce   v ar iatio n   u s in g   MS R   a g ain s t o th er   p r o to co ls       T h e  s u g g ested   ap p r o ac h   h as  r ec o r d ed   th e  P L R   v al u es  o f   3 5 ,   4 2 ,   4 5 ,   an d   4 0   f o r   th e  n u m b e r   o f   n o d es  50,   1 0 0 ,   1 5 0 ,   an d   2 0 0   r esp ec ti v el y .   T h is   ac h ie v ed   is   less   th a n   o th er   ex is ti n g   ap p r o ac h es.  T h is   least  P L R   v al u e   o f   p r o p o s ed   tech n iq u e  p r o v es  th at,   th e  m et h o d   h a v in g   les s   lo s s   r ate  an d   it is   w e ll s u ited   f o r   cr o s s   la y er   r o u ti n g   f o r   W SN  w h e n   co m p ar ed   to   ex is t in g   m et h o d s .   T h e  an al y s i s   o f   P L R   a n d   E C   ar e  s h o w n   in   Fi g u r e  5 ,   w h er e   Fig u r e   5 ( a)   s h o w s   th e  P L R   a n d   Fig u r e  5 ( b )   s h o w s   t h e  E C .           ( a)   ( b )     Fig u r e  5 .  An al y s is   o f   p r o p o s e d   p r o t o co l w i th   o t h er   p r o to co l s   o v er   ( a)   P L R   an d   ( b )   E C       T h e  en er g y   co n s u m ed   f o r   5 0 ,   1 0 0 ,   1 5 0 ,   an d   2 0 0   n o d es  o f   p r o p o s ed   m et h o d   ar e  r ec o r d ed   a s   1 4 5   m J ,   150   m J ,   1 5 5   m J ,   an d   1 5 0   m J   r esp ec tiv el y .   T h e  r ec o r d e d   E C   o f   d ev elo p ed   ap p r o ac h   is   less   w h e n   co m p ar ed   to   o th er   tech n iq u e s .   A   m o d el  w i th   le s s   E C   w i ll  w ell   s u ited   f o r   W SN  r o u tin g .   T h er ef o r e,   t h e  p r o p o s ed   r o u tin g   p r o to co l  is   s u itab le  f o r   cr o s s   l a y er   r o u ti n g .   Fo r   th e  n u m b er s   o f   n o d es  5 0 ,   1 0 0 ,   1 5 0 ,   an d   2 0 0 ,   r esp ec tiv el y ,   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         E n erg y - efficien t c lu s teri n g   a n d   r o u tin g   u s in g   fu z z y  k - med o i d s   …   ( Ha r ith a   K .   S iva r a ma n )   783   r ec o m m e n d ed   m et h o d   h as  r e co r d ed   d elay   v al u es  o f   6 8 ,   6 2 ,   5 8 ,   an d   4 5   s ec o n d s .   T h is   is   les s   t h an   o t h er   m et h o d s   n o w   in   u s e.   W h en   th e  s u g g ested   s tr ateg y   is   co m p a r ed   to   th e  cu r r en t  tech n iq u e s ,   its   lo w e s t  en d - e n d - d elay   v al u e  i n d icate s   th a t  it  h a s   a  lo w est  d ela y   a n d   is   a  g o o d   f it  f o r   cr o s s - la y er   r o u tin g   i n   W SN.  T h is   an al y s is   is   d is p la y ed   i n   Fi g u r e  6 .   Fig u r e  6 ( a)   s h o w s   th e  g r ap h ical   an al y s is   o f   en d - to - e n d   an al y s is   a n d   Fig u r e  6 ( b )   s h o w s   t h e  t h r o u g h p u t o f   p r o p o s ed   an d   cu r r en t p r o to co ls           ( a)   ( b )     Fig u r e  6 .   Var io u s   n o d e  co u n t s   at  m o d el  ( a)   en d - en d - d ela y   an al y s i s   an d   ( b )   th r o u g h p u t o f   p r o p o s ed   an d   cu r r en t p r o to co ls       T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   r ec o r d ed   n et w o r k   lif et i m e  o f   2 2 5   s ec o n d s   w it h   5 0   n o d es,  2 2 0   s ec o n d s   w it h   1 0 0   n o d es,  2 1 5   s ec o n d s   w it h   1 5 0   n o d es,  an d   2 1 0   s ec o n d s   w it h   2 0 0   n o d es.  T h e  l if et i m e   o f   n e t w o r k   s er v es   as   o n e  o f   t h e  i m p o r tan t   m e tr ics   f o r   ev al u ati n g   t h e  o v er all   p er f o r m an ce   o f   t h e  m o d el.   T h ese  r ec o r d ed   v alu e s   s u r p ass   th o s e  o f   all  o th er   e x is ti n g   m et h o d s ,   af f ir m i n g   t h e   ef f icien c y   o f   th e  s u g g ested   p r o to co l  f o r   W SN   r o u tin g .   R ef er   to   Fig u r e   7   f o r   g r ap h ical  an al y s is   o f   li f eti m e  o f   n et w o r k .   Fi g u r e  7 ( a )   s h o w s   th e  g r ap h ical  an al y s is   o f   li f eti m e  o f   n et w o r k   an d   Fig u r e  7 ( b )   s h o w s   t h e  er r o r   esti m atio n   o f   d if f er en t  m o d els.           ( a)   ( b )     Fig u r e  7 .   An al y s is   o f   p r o p o s e d   an d   o th er   tech n iq u es o v er   i n   ( a)   n et w o r k   li f e  ti m e  a n d   ( b )   er r o r   esti m at io n .       6.   CO NCLU SI O N   T h is   s t u d y   p r esen ts   a  n o v el   m eth o d   f o r   en er g y - e f f icie n t c l u s ter in g   an d   r o u ti n g   i n   W SNs .   W e  ac h iev e   th is   b y   u s i n g   th e  f o llo w i n g   te ch n iq u es:  FKMe d s   cl u s ter in g ,   HI GW AC   o p ti m izat io n   f o r   C H,   an d   AR a n E OR   p r o to co l  f o r   d ata  tr an s m i s s io n .   T h is   w o r k   h a s   m ai n l y   f o c u s e d   o n   i m p r o v i n g   en er g y   ef f icie n c y ,   e n s u r i n g   Qo S   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.