I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 6 ,   No .   2 ,  N o v em b e r   20 24 ,   p p .   9 4 2 ~ 9 5 1   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 3 6 . i 2 . pp 942 - 9 5 1           942     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   G o lden  jacka l opt imiza tion - ba sed c lustering  sch eme  for energy - a wa re vehicula r a d - ho c ne tworks       M a ha la k s hm i   B a la dh a nd a p a ni 1 ,   Sh o a ib K a m a l 2 ,  Chev el la   Anil K um a r 3 ,   J eg a j o t hi   B a la k rish na n 4 ,    S eg u   P ra v ee na 5 ,   E zudh ee n P uli y a nja lil 6   1 D e p a r t me n t   o f   S c h o o l   o f   C o m p u t e r   S t u d i e s,   R V S   C o l l e g e   o f   A r t s  a n d   S c i e n c e ,   S u l u r ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   EC E,   D r .   B .   R .   A m b e d k a r   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   P o r t   B l a i r   A n d a m a n   a n d   N i c o b a r   I sl a n d s ,   I n d i a   3 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 m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   V N R   V i g n a n a   J y o t h i   I n st i t u t e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   H y d e r a b a d ,   T e l a n g a n a ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   EC E,   S a v e e t h a   S c h o o l   o f   E n g i n e e r i n g ,   C h e n n a i ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c   a n d   C o m m u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   M a h a t ma   G a n d h i   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y   i s   a   Te c h n o l o g i c a l   I n st i t u t i o n ,  H y d e r a b a d ,   I n d i a   6 C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   G o v e r n m e n t   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e   Th r i ssu r ,   T h r i ss u r   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e   P   O ,   Th r i ss u r ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   12 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u n   11 ,  2 0 2 4   Acc ep ted   J u n   24 ,   2 0 2 4       Clu ste rin g   in   v e h ic u lar  a d - h o c   n e two rk s  (VA NETs)  p lay s  a   p iv o tal  ro le  in   e n h a n c in g   th e   re li a b il i ty   a n d   e fficie n c y   o f  tran sm issio n   a m o n g   v e h icle s.   VA NET  is  a   d y n a m ic  a n d   h i g h ly   m o b il e   n e two r k   wh e re   v e h i c les   fo rm   c lu ste rs  to   e n a b le   e ffe c ti v e   d a ta  e x c h a n g e ,   re so u rc e   a ll o c a t io n ,   a n d   c o o p e ra ti v e   a c ti o n s.   Cl u ste rin g   a lg o rit h m ,   h e lp s   v e h icle s  se lf - o rg a n ize   in t o   c lu ste rs  b a se d   o n   c o n n e c ti v i ty   a n d   p ro x imity ,   t h u s   imp ro v i n g   sc a lab il it y   a n d   re d u c in g   tran sm issio n   o v e rh e a d .   Th is  c lu ste r  e n a b les   c rit ica l  a p p li c a ti o n s   su c h   a s  traffic  m a n a g e m e n t,   c o ll isio n   a v o i d a n c e ,   a n d   d a ta  d isse m in a ti o n   i n   VA NET,   wh ich   c o n tri b u te  t o   m o re   e fficie n t  a n d   sa fe r  tran sp o rtat io n   sy ste m s.  Eff e c ti v e   c lu ste rin g   stra teg y   re m a in s  a n   a c ti v e   a re a   o f  re se a rc h   to   a d d re ss   th e   u n iq u e   c h a ll e n g e s  p o se d   b y   th e   d i v e rse   a n d   ra p i d ly   c h a n g in g   e n v iro n m e n ts  o f   VA NET.   Th e re fo re ,   t h is   a rti c le  p re se n ts   a   g o l d e n   jac k a l   o p ti m iza ti o n - b a se d   e n e rg y   a wa re   c lu ste rin g   sc h e m e   (G JO - EACS )   a p p r o a c h   fo r  VA NET.   Th e   p re se n ted   G JO - EACS   tec h n i q u e   u se s  a   d y n a m ic  c lu ste rin g   a p p ro a c h   wh ich   a d a p ts   to   th e   v a ry i n g   n e two rk   to p o l o g ies   a n d   traffic   c o n d i ti o n s,  i n ten d i n g   to   e x ten d   th e   n e tw o rk   li fe ti m e   a n d   imp ro v e   e n e rg y   u ti li z a ti o n .   Th e   re su lt s   h i g h l ig h t  t h e   p o ten ti a l  o f  t h e   G JO - EACS   tec h n iq u e   t o   c o n tri b u te  t o   t h e   su sta i n a b le  o p e ra ti o n   o f  VA NETs,   m a k i n g   it   a   v a lu a b l e   c o n tri b u ti o n   to   t h e   field   o f  v e h i c u lar  n e two rk in g   a n d   sm a rt  tran sp o rtati o n   sy ste m s.   K ey w o r d s :   C lu s ter in g   C o m m u n icatio n   E n er g y   ef f icien cy   Me tah eu r is tics   VANE T   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 :   J eg ajo th i   B alak r is h n an   Dep ar tm en t o f   E C E ,   Sav ee th a   Sch o o l o f   E n g in ee r in g   C h en n ai ,   I n d ia   E m ail:  jeg ajo th ib alak r is h n a n @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Veh icu lar   ad   h o c   n etwo r k   ( VANE T )   co n tain s   au to m o b il es  ass o ciate d   with   ea ch   o th e r   th r o u g h   a   s h o r t - ter m   lin k   with o u t  an y   ac ce s s   to   ce n tr al  p o in t.  VANE T s   in cr ea s e  r o ad   s ec u r ity   as  well  as  o f f er   s af ety   f o r   p ass en g er s   an d   d r iv er s   v ia  p er io d ic  s h ar in g   o f   m ess ag es  [ 1 ] .   T h e  s h ar e d   d ata  i n clu d es  s tatu s   in f o r m atio n   lik e   d ir ec tio n ,   s p ee d ,   a n d   p o s itio n   o f   all  v eh icles,  th r ea t   war n in g s ,   an d   d ata  r e g ar d in g   p r esen t  t r af f ic  s itu atio n s   [ 2 ] .   E v er y   au to m o b ile  is   p r ep ar e d   with   tr an s ce iv er s   i n   o r d er   to   in ter co n n ec t  b y   e m p lo y i n g   wir eless   ac ce s s   f o r   v eh icu lar   e n v ir o n m en ts   ( W AVE )   [ 3 ] .   No n s to p   m o v em en t   o f   v eh icles  m ea n s   th at   a  V ANE T   to p o lo g y   is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Go ld en   ja ck a l o p timiz a tio n - b a s ed   clu s teri n g   s ch eme   fo r   en erg y - a w a r e  …  ( Ma h a la ksh mi   B a la d h a n d a p a n i )   943   ex tr em ely   v i g o r o u s .   Fre q u en t   in ter r u p tio n s   b etwe en   v eh icl es  an d   lo s s   o f   m ess ag es  ar e  c o m m o n   p ar ticu lar l y   b elo w  in cr ea s in g   am o u n t  o f   v eh icles  in   a  d y n am ic  to p o l o g y   [ 4 ] .   So ,   it’s  a  h ig h l y   ch al len g in g   task   f o r   a  m ess ag e  p r o to co l  to   m ak e  s u r e  tr u s two r th y   m ess ag es  f o r   a p p licatio n s   o f   v e h icu lar   an d   b e  ac ce s s ib le  at  an   eq u al  tim e  [ 5 ] .   T h e  n etwo r k   u n d er g o es  d if f er en t  is s u es  lik e  s ca lab ilit y ,   wh o le  n etwo r k   b a s ic  v ar iab ilit y ,   an d   n etwo r k   co n v en ien ce   o win g   t o   q u ick   a n d   ca s u al  n o d e  f lex i b ilit y   in   VANE T s .   I t  d am ag e s   s y s tem   q u ality   o f   s er v ice  ( Qo S)  s o   th at   f r e q u en t   co m m u n icatio n   f ailu r e  h ap p e n s .   I n   o r d e r   to   s o l v e  all  th ese  k in d s   o f   p r o b lem s ,   s ev er al  p r o to c o ls   ar e  p r o p o s ed   wh er e  in tellig en t c lu s ter in g   p r o to co l is o n e  am o n g   o th er s .   C lu s ter in g   a  s y s tem   is   m ain   p r o ce d u r e   o f   s ep ar atin g   it  in to   tin y   co n s is ten t  clu s ter s   [ 6 ] .   T h e   p r o ce d u r e  d ep en d s   o n   d is s im ilar   p ar a m eter s ,   f o r   i n s tan ce ;  in t er n o d e   d is tan ce   a n d   m ess ag e  ass o ciatio n   ab ilit y .   I t  is   u s ed   t o   en h an ce   en tire   n e two r k   o u tco m e.   Sm all  clu s ter s   ca n   b e  a b le  to   ac h iev e   m o r e  s u cc ess f u lly .   Ma n y   m o d els  o n ly   d ep e n d   u p o n   t h e  clu s ter in g .   C lu s ter in g   d ev ices  also   v ar y   f r o m   ea ch   o th er   d u e  to   v ar io u s   d ev elo p m e n t  cr iter ia.   T h ese  m ea s u r es  ca n   d if f er   ac co r d in g   to   d o m ain   o f   ap p licatio n   a n d   f u n ctio n ality   [ 7 ] .   Mo r eo v er ,   n o d es  p er f o r m   as  clu s ter   m em b er s   ( C Ms)   o r   ca n   b e  s elec ted   as  clu s ter   h ea d s   ( C Hs)  in   th e  clu s ter   s y s tem   v eh icles.  C M  n o d es  ar e  s aid   to   b e  o r d in ar y   n o d es  wh ile  C Hs  ar e  an s wer ab le  f o r   in tr a - clu s ter   an d   in ter - clu s ter   d ata  f u r th er i n g   i n   VANE T s   [ 8 ] .   So ,   C Hs  ar e  ch o s en   as  th e   f o u n d atio n   o f   th eir   im p r o v ed   ef f icien cy   f o r   o b tain in g   o p ti m al  n etwo r k   r esu lts .   Ov er all ,   C H’ s   r an g e  is   v er y   im p o r tan t  f o r   ac h ie v in g   tr u s two r th y   c o m m u n icatio n   [ 9 ] .   Fo r   in s tan ce ,   C Hs  with   d o u b le  wir eless   s u p p o r t  n etwo r k   ( ce llu lar )   ar e   id ea l   c h o i c e s   w h e n   c o m p a r e d   t o   o r d i n a r y   n o d e s .   T h e n   t h e   s el e c ti o n   o f   a p p r o p r i a t e   C H ,   w h i c h   is   a   c h a l l e n g i n g   j o b   f o r   V A N E T s   [ 1 0 ] .   F o r   t h is   r e a s o n ,   t h e   o p t i m a l   cl u s t e r i n g   i n   V ANE T s   a ls o   f i ts   non - p o l y n o m i a l - h a r d   t y p e   i s s u e s .   T h is   ar ticle  p r esen ts   a  g o ld en   jack al  o p tim izatio n - b ased   en er g y   awa r e  clu s ter in g   s ch e m e  ( GJO - E AC S)  ap p r o ac h   f o r   VANE T .   T h e   p r esen ted   GJO - E AC S   tech n iq u e   u s es  a  d y n a m ic  c lu s ter in g   ap p r o ac h ,   wh ich   ad ap ts   to   th e  v ar y in g   n etwo r k   to p o lo g ies  an d   tr af f ic  co n d itio n s ,   in ten d in g   to   ex ten d   th e  n etwo r k   life tim e  an d   im p r o v e  en er g y   u tili za tio n .   T h e  GJO - E AC S  tech n iq u e  m ain ly   d er iv es   a  f itn ess   f u n ctio n   co m p r is in g   t h r ee   p ar am eter s :  d is tan ce   to   n eig h b o u r s ,   e n er g y ,   an d   tr u s t  le v el.   W ith   co m p r eh e n s iv e  ex p er im en tal   an aly s is ,   it  is   d e m o n s tr ated   th at   th e   GJO - E AC S  tech n iq u e   ex h ib its   m ax im u m   en er g y   ef f icien c y   with   n o   co m p r o m is e  in   r eliab ilit y .       2.   RE L AT E D  WO RK S   Mo h an   et  a l.   [ 1 1 ]   p r o p o s ed   a  B C - as s is ted   ch ao tic  ch am eleo n   s war m   o p tim izer - b ased   en er g y   awa r e  clu s ter in g   ( B C C SO - E AC )   m e th o d   in   VANE T .   T h is   ar ch itectu r e  b u ild s   clu s ter s   an d   ch o o s es  C Hs   em p lo y in g   a  f itn ess   f u n ctio n   ( FF )   in clu d in g   n o d e  d e g r ee   ( ND) ,   in tr a - clu s ter   d is tan ce   p ar am eter s ,   a n d   r esid u al  e n er g y   ( R E ) .   B esid es,  B C   tech n o lo g y   h as  b ee n   im p lem en te d   to   al lo w  s ec u r e  i n tr a - clu s ter   a n d   in ter - clu s ter   VANE T   co m m u n icatio n .   Ku m ar   et  a l.   [ 1 2 ] ,   a  tr u s t - b ased   en er g y - a war e  r o u tin g   em p lo y in g   g o l d en   ea g le  o p tim ized   s ec u r e  r o u tin g   ( GE OSR )   p r o t o co l  f o r   ad - h o c  s en s o r   n etwo r k s   was  d esig n ed .   GE OSR   al g o r ith m   h as  b ee n   d ev elo p e d   to   ch o o s e  th e  o p ti m u m   r o u tin g   p ath   d e p en d in g   o n   th e  p ar am eter s .   T h e r ef o r e ,   s ec u r ed   r o u tin g   an d   ef f icien cy   c o u ld   b e  e x ec u ted   with   th e  h elp   o f   GE OSR   p r o t o co l.  GE OSR   p r o ce d u r e   was  f u r th er   ap p lied   f o r   th e  NS - 2   s im u latio n   to o l  f o llo wed   b y   co m p ar in g   with   p r esen t m eth o d s .   L ee   et  a l.   [ 1 3 ] ,   a  f u zz y   l o g ic  ( FC ) - b ased   r o u tin g   tech n iq u e   was  in tr o d u ce d   th at  ca n   b e  2   s tag es  s u ch   as  r o u te  d is co v er y   s tag e  an d   r o u te  m ain ten an ce   s tag e.   Firstl y ,   an   ap p r o ac h   f o r   c o m p u ti n g   th e  s co r e  o f   all   n o d es  in   th e  n etwo r k   was  d ev elo p ed ,   an d   s im ilar ly ,   th e  s co r e  h as  b ee n   ev alu ated   d ep en d in g   o n   d if f er en t   p ar am eter s .   Seco n d ly ,   a  f u zz y   s y s tem   was  d ev is ed   f o r   ch o o s in g   r o u tes.  I t  co n tain s   two   p h ases .   L astl y ,   th is   p r esen ted   r o u tin g   m eth o d   c o u ld   b e   ex ec u te d   in   NS2   to   d eter m in e  its   ef f ec tiv e n ess   an d   its   p r o f icien cy .   B h ab an i  an d   Ma h ap at r o   [ 1 4 ] ,   a  clu s ter - b ased   r o ad   s id e  u n it  ( R SU ) - as s is ted   m es s ag e  ag g r eg atio n   p r o to c o l   ( C lu R MA )   th at  im p lem en ts   g l o b al  an d   lo ca l  ag g r eg atio n   wa s   d ev elo p e d .   T h is   wo r k   em p lo y s   co s in e  d is tan ce   f o r   s im ilar ity   ex am in atio n   am o n g   th e   d ata  to   r em o v e   th e  d u p licatio n s .   Nex t,  th e   s y n tactic   ag g r eg atio n   was   ac h iev ed   b y   u tili zin g   d ata  co m p r ess io n   m eth o d   ad a p tiv e  H u f f m an   co m p r ess io n   alg o r ith m   f o r   s ec u r e  d ata,   an d   ar ith m etic  co d in g   m eth o d   f o r   n on - s af ety   d ata.   Ais s a  et  a l.  [ 1 5 ] ,   a   n o v el  C H  s elec tio n   ( C HS)   m eth o d   was  p r esen ted .   T h is   tech n iq u e  d e p en d s   o n   an   FL - p o wer ed ,   k - h o p   d is tr ib u te d   clu s ter in g   m eth o d .   T h is   s tu d y   d ev elo p ed   a  n ew  ap p r o ac h   f o r   d esig n in g   FL - b ased   clu s ter in g   tech n i q u es.   T h is   ap p r o ac h   m ai n ly   d er iv es  m ath em atica lly ,   a   n ew   av er a g e  d is tan ce   ap p r o x im atio n   f o r m ,   wh ich   c o u ld   b e  u tili ze d   as  a  m etr ic  f o r   ch o o s in g   C HS.  B es id es,  th e  n o v el  d ev el o p ed   m eth o d   g en e r ates  u n ch an g i n g   clu s ter s   b y   d ec r ea s in g   r ec lu s ter in g   ab o v e  an d   ex ten d in g   clu s ter ’   life tim es.     T ian   et  a l.   [ 1 6 ] ,   th e   n o tio n   o f   ce n tr alize d   co n tr o l  was   im p lem en ted   f o r   o p tim izin g   n etwo r k   en e r g y   co n s u m p tio n   f r o m   an   o v er a ll  v iewp o in t.  Par ticu lar ly ,   a  ce n tr alize d   co n tr o l - e n ab led   clu s ter in g   m eth o d   ( C C C S)  f o r   u n d e r wate r   ac o u s tic  s en s o r   n etwo r k s   ( UASNs )   h as  b ee n   d ev elo p ed .   A  n o d e  d e n s ity - b ased   ad ap tiv e  clu s ter in g   m eth o d   was  im p lem en ted ,   in tr a - clu s ter   co n tr o ller s   h av e  b ee n   d ev elo p ed   in   clu s ter s ,   an d   s elec tio n   o f   b o th   r elay   clu s ter s   an d   r elay   n o d es c o u ld   b e   im p r o v ed   f o r   attain in g   r o u te  o p ti m izatio n   an d   e n er g y   b alan cin g .   Au th o r s   in tr o d u ce d   tr af f ic - awa r e  clu s ter in g - b a s ed   r o u tin g   p r o to co l  ( T AC R P)  f o r   lar g e - s ca le  d y n am ic  VANE T s   in   th is   p a p er .   T h e  p r o t o co l  r e g u lates  n etwo r k   tr af f ic,   in clu d in g   m o b ilit y   d ata,   v eh icle   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   9 4 2 - 9 5 1   944   n eig h b o r h o o d   d etails,  R SU  d ata,   an d   clu s ter   m an a g em en t,   with   th e  tr a f f ic  m a n ag em en t   u n it  ( T MU ) .   T h e   au th o r   r ec o m m en d s   g r o u p in g   b y   r elativ e  m o b ilit y   an d   m e r g in g   b y   s im ilar   m o b ilit y   p at ter n s   to   p r o d u ce   a  s tab le,   co n tin u o u s   n etwo r k   [ 1 7 ] - [ 2 3 ] .       3.   T H E   P RO P O SE D  M O D E L   I n   th is   ar ticle,   an   ef f ec tiv e  GJO - E AC S   clu s ter in g   ap p r o ac h   h as  b ee n   d ev elo p ed   f o r   V ANE T .   T h e  p r esen ted   GJO - E AC S  tech n iq u e   u s es  a  d y n am ic  clu s ter in g   ap p r o ac h   wh ich   ad ap ts   to   t h e  v ar y in g   n etwo r k   to p o lo g ies  an d   tr a f f ic  co n d itio n s ,   in ten d in g   to   ex ten d   th e  n etwo r k   life tim e  an d   im p r o v e   en er g y   u tili za tio n .   Fig u r e   1   r e p r esen ts   th e  en tire   f lo w  o f   GJO - E AC S m eth o d o lo g y .           Fig u r e  1 .   Ov e r all  f lo w  o f   GJO - E AC S a lg o r ith m       3 . 1 .     Desig n o f   G J O   a lg o rit h m   T h e  class ical  GJO  m eth o d   is   b ased   o n   th e   p u r s u in g   tactic  o f   g o ld en   jack al  p air s   an d   a   s war m ‐ b ased   m eth o d   is   ad o p ted   [ 2 4 ] .   T h e   f o r ag in g   p r o ce s s   in clu d es  attac k in g   p r ey ,   l o o k in g   f o r   ca tch i n g   p r e y ,   an d   ch asin g   n ea r b y   p r ey .   Similar   to   o th e r   m etah eu r is tic  tech n iq u es,  t h e  s tar tin g   p o in t  o f   GJO  m eth o d   is   u n if o r m ly   d is tr ib u ted   o n   th e  s ea r ch   r a n g e   an d   it is   s h o wn   as f o llo ws:     0 = m i n   +  × (  −  )   ( 1 )     w h er e  0   d en o tes  th e  k ey   ar b itr ar y   p o p u latio n .   T h e  ea r ly   p r o ce s s   in v o lv es  th e   cr ea tio n   o f   f ir s t  p r ey   m atr ix ,   with   FMJ  an d   MJ   co n q u er i n g   th e   p r im a r y   a n d   s u cc ee d in g   p lace s ,   co r r esp o n d i n g ly .   A n d      an d      ch ar ac ter ize  th e   u p p er   alo n g   with   lo wer   r estrictio n s   o f   th e   s ea r ch   s p ac e.      r e p r esen ts   th e   r an d o m   n u m b er   with in   [ 0 , 1 ] .   T h e  p r ey   c o m p o s itio n   is   g iv en   as f o llo ws:     = [ 1 , 1 1 , 2 . . . 1 , d 2 , 1 2 , 2 . . . 2 , d ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ , 1 , 2 . . . , d ]   ( 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Go ld en   ja ck a l o p timiz a tio n - b a s ed   clu s teri n g   s ch eme   fo r   en erg y - a w a r e  …  ( Ma h a la ksh mi   B a la d h a n d a p a n i )   945   I n   ( 2 ) ,      d en o tes th e  ℎ   p r ey s   at  ℎ   p ar am eter .   T h e r e  ar e     p r ey s   in   to tal   an d     v ar iab les.  T h e   tar g et  p l ac e  is   tak en   in to   ac c o u n t a s   an   o p tim al  s o lu tio n .   Du r in g   th e  o p tim izatio n   m eth o d ,   a  f itn ess   f u n ctio n   ass ess es   ea ch   tar g et  with   th e  r esu ltin g   v alu e  as   f o llo ws:      = [         ( 1 ′ 1 ; 1 ′ 2 ; … ; 1 ′ ) ( 2 ′ 1 ; 2 ′ 2 ; … ; 2 ′ ) ⋮ ( n ′ 1 ; n ′ 2 ; … ; n ) ]           ( 3 )     I n   ( 3 ) ,      s h o ws th e  v alu es o f   ℎ   p a r am eter   at  ℎ   tar g et,     r ep r esen ts   t h e  f itn ess   f u n ctio n ,   an d      s p ec if ies  th e  m atr ix   f o r   s to r in g   th e  p r ey   f itn ess .   T h e  jack al  co u p les f in d   an   ap p r o p r iate  tar g et  s p o t.   C o m m o n ly ,   j ac k al  tr ac k s   d o wn   f o o d   ef f icien tly   with   th e  r em ar k ab le  ca p ac ity   to   d etec t  an d   p u r s u e   tar g ets.  Nev er th eless ,   th er e  a r e  in s tan ce s   wh en   th e  ef f o r t  h as  b ee n   u n s u cc ess f u l,  an d   th e  p o ten tial  tar g et   av o id s   ca p tu r e  p r o m p tin g   th e m   to   f in d   an d   ab a n d o n   alter n a tiv e  s o u r ce s   o f   f o o d .   Du r in g   p u r s u it,  th e  MJ  tak es   th e  lead ,   wh ile  th e  FMJ ca r ef u lly   f o llo w  th em ,   a n d   th e   m ath e m atica l m o d ellin g   is   f o r m u lat ed   b y :     1 ( ) = ( ) − . | ( ) −  . ( ) |   ( 4 )     2 ( ) =  ( ) − . |  ( ) −  . ( ) |   ( 5 )     No w,    ( )   s h o ws  th e  v ec to r   o f   v ictim   s p o t,    d en o tes  th e  p r esen t  iter atio n .    ( )   an d    ( )   co r r esp o n d in g ly   r ep r esen t  th e   p o s itio n s   o f   MJ  an d   FMJ.  T h e  r ev is ed   p lace s   o f   MJ  a n d   FMJ  co n ce r n in g   th e   v ictim   ar e   in d icate d   b y   ( )   an d   2 ( ) .   T h e     ev asiv e  e n er g y   o f   p r e y   is   e v alu ated   b y   th e   f o llo win g   ex p r ess io n :     = 1 ∗ 0   ( 6 )     0 = 2 ∗ − 1   ( 7 )     1 = 1 ∗ ( 1 − ( ) )   ( 8 )     I n   th e  e q u atio n ,   1   r ep r esen ts   t h e  p r ey ’ s   d im in is h ed   e n er g y ,     s h o ws  th e  r an d o m   i n teg er   with in   [ 0 , 1 ]   an d   0   in d icate s   th e  in itial  s tate  o f   tar g et' s   en er g y .     s h o ws  th e   m ax im u m   iter atio n   n u m b er   an d   1   s ig n if ies th e  co n s tan t v alu es o f   1 . 5 .   1   lin ea r ly   d r o p p e d   f r o m   1 . 5   to   0 .   I n   ( 4 )   an d   ( 5 ) ,   th e  d is ta n ce   b etwe en   th e   jack al  an d   th e  ta r g et  is   esti m a ted   b y   | ( ) −  .  ( ) | .   T h is   d is tan ce   ca n   b e  d ed u cted   eith er   ad d e d   to   o r   f r o m   its   p r esen t  lo ca lity   b ase d   o n   h o w  well  th e   p r e y   m a n a g es  to   p r ev en t   th e  jac k al.   T h e  v ec to r   o f   r an d o m   in teg er s      in   ( 4 )   an d   ( 5 )   ch ar ac t er ize  th e  L ev y ’ s   m o tio n   as f o llo ws:      = 0 . 05 ∗  ( )   ( 9 )     I n   ( 9 ) ,      r ep r esen ts   th e  L F a lg o r ith m   th at  is   r ep r esen ted   as f o llo ws:      ( ) = 0 . 01 × ( × ) ( | ( 1 ) | ) ; = ( ( 1 + ) × s i n (  2 ) ( 1 + 2 ) × × ( 2 − 1 2 ) ) 1   ( 1 0 )     I n   ( 1 0 ) ,   th e     v alu e  is   s et  as 1 . 5 ,   an d   ,     r ep r esen ts   ar b itra r ily   p r o d u ce d   v alu e  in   [ 0 , 1 ] .   T h e  jack al  p o s itio n   is   u p d ated   b y   b alan cin g   ( 4 )   a n d   ( 5 ) .     ( + 1 ) = 1 ( ) + 2 ( ) 2   ( 1 1 )     Me an wh ile,   th e  tar g et  was  ch ased   b y   jack als,  an d   th eir   elu s iv e  d ec ay   o f   en er g y ,   l ed   to   last   s u r r o u n d in g   o f   th e  tar g et  v ia  t h e  jack als  p air   id en tifie d   at  f ir s t.  T h e  v ictim   was  attac k ed   af ter   b ein g   e n cir cled   an d   c o n s u m ed   b y   th e   jack al   c o u p les.  T h e  m at h em atica l  m o d el  o f   ch asin g   s tr ateg y   o f   MJ a n d   FMJ  jack als  th at   ch ase  in   co u p les is   s h o wn   ( 1 2 ) .     1 ( ) = ( ) − . |  . ( ) − ( ) |   ( 1 2 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   9 4 2 - 9 5 1   946   2 ( ) =  ( ) − . |  .  ( ) − ( ) |   ( 1 3 )     I n   wh ich      ( )   d en o tes  th e  v ec to r   l o ca tio n   o f   p r ey   at    p r esen t  iter atio n ,   an d   ( )   an d    ( )   ch ar ac ter ize  th e  lo ca tio n   o f   MJ  an d   FMJ.  T h e  n ew  MJ  an d   FMJ   p o s itio n s   f r o m   ass o ciatio n   with   th e  t ar g et  ar e  in d icate d   as  ( )   an d   2 ( ) .  I n   ( 6 )   d escr ib es  escap i n g   en er g y   o f   th e   p r ey   o r   .   I n   th is   wo r k ,   th e   FF   em p lo y ed   is   in t en d ed   f o r   tak i n g   a  b alan ce   b etwe en   th e  co u n t  o f   f ea t u r es  d esi g n ated   in   th e  class if ier   ac cu r ac y   ( g r ea ter )   a n d   p er f o r m an ce   ( lo wer )   attain ed   b y   u s in g   th e   f ea tu r es  elec te d ,   in   ( 1 4 )   d escr ib es  th e   FF   f o r   a p p r aisi n g   th e   o u tco m e.       = ( ) + | | | |   ( 1 4 )     No w,   ( )   d escr ib es  th e  class if ier   er r o r   o f   th e  p r esen te d   class if ier .   | |   r ep r esen ts   th e  ca r d in ality   o f   s u b s et   ch o s en   an d   | |   r ef er s   to   th e  o v er all  am o u n t  o f   f ea tu r es  f r o m   th e  d ataset,   th e  p ar am et er s     an d     ar e   r esp ec tiv e  to   th e  ef f ec t o f   s u b s et  len g th   an d   class if ier   q u ality .   ∈   [ 1 , 0 ]   an d   = 1 − .       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   in s p ec ts   th e  clu s ter in g   r esu lts   o f   th e  GJO - E AC S   tech n iq u e  o n   th e   VANE T   en v ir o n m en t.  Fig u r e   2   r e p r es en t  th e  n u m b er   o f   clu s ter s   ( NC )   r esu lts   o f   th e  G J O - E AC S  s y s tem   with   r ec en t   m o d els  [ 2 5 ] .   T h e   r esu lts   in d icate   th at  t h e  GJO - E AC S  m eth o d   r ea ch es   in cr ea s ed   n u m b er   o f   NC s .   On   tr an s m is s io n   r an g e   ( TR )   o f   1 0 0 ,   th e   GJO - E AC S  tech n iq u e   o f f er s   in cr ea s ed   NC   o f   4 3 . 5 5   w h ile  th e   g r ey   wo lf   o p tim izer   ( GW O ) ,  a n t  lio n   o p tim izer   ( AL O ) ,   a n d   p ar ticle  -   wh ale  o p tim izatio n   alg o r ith m   ( P - W OA )   m o d els  o b tain   d ec r ea s ed   NC   o f   4 2 . 9 9 ,   4 8 . 3 1 ,   an d   4 8 . 4 5 ,   r esp ec tiv ely .   Als o ,   with   T R   o f   1 0 0 ,   th e  GJO - E AC S  m eth o d o l o g y   p r o v i d es  r aised   NC   o f   7 2 . 7 8   wh e r ea s   th e  GW O,   AL O,   an d   P - W OA  s y s tem s   g et  r ed u ce d   NC   o f   7 3 . 9 1 ,   7 5 . 0 4 ,   a n d   7 7 . 0 7   in d iv id u ally .   Ad d itio n ally ,   b ased   o n   T R   o f   1 5 0 ,   th e  GJO - E AC S  tech n iq u e   p r o v id es   im p r o v e d   NC   o f   6 5 . 4 8   b u t,  t h e  GW O,   AL O,   an d   P - W OA  m o d els  ac q u ir e  d im in is h ed   N C   o f   7 4 . 9 5 ,   8 2 . 2 ,   a n d   6 8 . 5 4 .   At  last ,   o n   T R   o f   1 0 0 ,   th e  GJO - E AC S  ap p r o ac h   o f f e r s   in cr ea s ed   NC   o f   8 6 . 8 7   wh il e  th e  GW O,   AL O,   an d   P - W OA  alg o r ith m s   g et  m i n im ized   NC   o f   9 0 . 7 ,   9 3 . 7 ,   an d   9 6 . 4 3   co r r esp o n d in g ly .           ( a)     ( b )         ( c)   ( d )     Fig u r e   2 .   NC   o u tco m e  o f   GJO - E AC S a p p r o ac h :   ( a)   g r id - s ize= 1   k m × 1   k m,   ( b )   g r id - s ize= 2   km × 2   km ,    ( c)   g r id - s ize= 3   km × 3   km ,   a n d   ( d )   g r id - s ize= 4   km × 4   km   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Go ld en   ja ck a l o p timiz a tio n - b a s ed   clu s teri n g   s ch eme   fo r   en erg y - a w a r e  …  ( Ma h a la ksh mi   B a la d h a n d a p a n i )   947   T ab le  1   an d   Fig u r e   3   r ep o r t th e  p ac k et  d eliv er y   r atio   ( PDR )   r esu lts   o f   th e  GJO - E AC S tec h n iq u e  with   ex is tin g   m o d els.  T h e   r esu lts   s tated   th at  th e  GJO - E AC S  m eth o d   r ea ch es  in cr ea s ed   P DR   v alu es.  W ith   3 0   v eh icles,  th e  GJO - E AC S   tec h n iq u e  g ai n s   in cr ea s ed   PDR   o f   9 4 . 5 1 %  wh ile  th e  P - W OA ,   GW O,   an d   AL O  m o d els  o b tain   d ec r ea s ed   PDR   v alu es  o f   8 9 . 7 6 %,  7 9 . 5 3 %,  an d   7 4 . 0 5 %,  r esp ec tiv ely .   Me a n wh ile,   b ased   o n   4 0   v eh icles,  th e  GJO - E AC S a p p r o ac h   ac h iev es im p r o v e d   PDR   o f   8 3 . 9 1 % wh er ea s   th e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O  s y s tem s   ac q u ir e  r ed u ce d   PD R   v alu es  o f   7 5 . 1 4 %,  5 9 . 8 0 % ,   an d   4 4 . 4 5 %,  in d iv id u all y .   E v en tu ally ,   with   5 0   v eh icles,  th e  GJO - E AC S  m e th o d   attain s   b etter   PDR   o f   6 6 . 0 1 %  wh er ea s   th e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O   s y s tem s   ac q u ir e  r ed u ce d   PDR   v alu es o f   5 8 . 3 3 %,  5 5 . 4 1 %,  an d   3 8 . 9 7 % r esp ec tiv ely .       T ab le  1 .   PDR   o u tco m e  o f   GJO - E AC S a lg o r ith m   with   ex is tin g   s y s tem s   u n d er   v ar io u s   v eh i cles   P a c k e t   d e l i v e r y   r a t i o   N o .   o f   v e h i c l e s   G JO - EA C S   P - W O A   G W O   A LO   30   9 4 . 5 1   8 9 . 7 6   7 9 . 5 3   7 4 . 0 5   40   8 3 . 9 1   7 5 . 1 4   5 9 . 8 0   4 4 . 4 5   50   6 6 . 0 1   5 8 . 3 3   5 5 . 4 1   3 8 . 9 7   60   5 7 . 6 0   4 9 . 5 7   4 8 . 1 0   3 3 . 8 5   70   4 8 . 8 3   3 7 . 8 7   2 8 . 7 4   2 8 . 3 7   80   4 0 . 0 7   3 0 . 9 3   2 0 . 3 3   2 2 . 8 9   90   3 2 . 0 3   2 0 . 7 0   1 5 . 5 9   1 9 . 6 0   1 0 0   2 9 . 1 0   1 9 . 6 0   1 4 . 1 2   1 5 . 5 9   P a c k e t   l o ss ra t i o   30   5 . 4 9   1 0 . 2 4   2 0 . 4 7   2 5 . 9 5   40   1 6 . 0 9   2 4 . 8 6   4 0 . 2 0   5 5 . 5 5   50   3 3 . 9 9   4 1 . 6 7   4 4 . 5 9   6 1 . 0 3   60   4 2 . 4 0   5 0 . 4 3   5 1 . 9 0   6 6 . 1 5   70   5 1 . 1 7   6 2 . 1 3   7 1 . 2 6   7 1 . 6 3   80   5 9 . 9 3   6 9 . 0 7   7 9 . 6 7   7 7 . 1 1   90   6 7 . 9 7   7 9 . 3 0   8 4 . 4 1   8 0 . 4 0   1 0 0   7 0 . 9 0   8 0 . 4 0   8 5 . 8 8   8 4 . 4 1           Fig u r e   3.   PDR   o u tco m e  o f   GJ O - E AC S a lg o r ith m   u n d e r   v ar i o u s   v eh icles       Fig u r e   4 ,   p ac k et   lo s s   r atio   ( PLR)  r esu lts   o f   th e  GJO - E AC S  tech n iq u e  with   ex is tin g   m o d els  ar e   co m p ar ed .   T h e  o b tain e d   v alu es  in f er r ed   th at   th e  GJO - E AC S  s y s tem   p r o v id es  m in im al  PLR  v alu es.  On   3 0   v eh icles,  th e  GJO - E AC S   m o d el  o f f er s   m in im al  PLR  o f   5 . 4 9 %  wh ile  th e  P - W O A,   GW O ,   an d   AL O  m o d els  g ain ed   h ig h e r   PLR  o f   1 0 . 2 4 %,  2 0 . 4 7 %,  an d   2 5 . 9 5 %,  r es p ec tiv ely .   Als o ,   b ased   o n   4 0   v eh icles,  th e   GJO - E AC S  s y s tem   g iv es  lo wer   PL R   o f   1 6 . 0 9 %  b u t,  t h e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O  tec h n iq u es   ac q u ir ed   in cr ea s ed   PLR  v alu es  o f   2 4 . 8 6 %,  4 0 . 2 0 %,  an d   5 5 . 5 5 %.  Me an w h ile,   with   5 0   v eh icles,  th e   GJO - E AC S  ap p r o ac h   o f f er s   r ed u ce d   PLR  o f   3 3 . 9 9 %  b u t,   th e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O  tech n iq u es  ac q u ir ed   in c r ea s ed   PLR  v alu es  o f   4 1 . 6 7 %,  4 4 . 5 9 %,  an d   6 1 . 0 3 %  co r r esp o n d in g ly .   I n   T a b le  2   an d   Fig u r e   5 ,   la ten cy   a n aly s is   o f   th e  GJO - E AC S  s y s tem   with   ex is tin g   m eth o d s   is   co m p ar ed .   T h e  o u tco m e   v alu es  s h o w  th at  th e   GJO - E AC S  s y s tem   g iv es  lo west  laten cy   v alu es.  Acc o r d in g   to   3 0   n o d es,  t h e  GJO - E AC S  m o d el  p r o v id es  r e d u ce d   laten cy   o f   4 . 3 2   s   wh er ea s   th e   P - W OA,   GW O,   an d   AL O   tech n iq u es  attain ed   h ig h er   late n cy   o f   9 . 4 0   s ,   3 0 . 3 5   s ,   an d   2 1 . 6 7   s ,   in d iv id u ally .   Similar ly ,   b ased   o n   4 0   n o d es,  th e  GJO - E AC S  m eth o d   g iv e s   lo wer   laten cy   o f   2 . 2 2   s   b u t,  th e  P - W OA,   GW O,   an d   A L O  tech n iq u es  g et   in cr ea s ed   laten cy   v alu es  o f   1 2 . 9 9   s ,   3 6 . 0 4   s ,   an d   4 2 . 0 2   s .   T h en ,   with   5 0   n o d es,  th e  GJO - E AC S  m eth o d o lo g y   p r o v id es   m in im al  laten c y   o f   3 . 4 2   s   h o wev e r ,   t h e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O  tech n i q u es  ac q u ir e d   r aised   laten cy   v alu es o f   1 5 . 6 9   s ,   3 5 . 1 4   s ,   an d   4 2 . 0 2   s   r esp ec tiv ely .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   9 4 2 - 9 5 1   948       Fig u r e   4.   PLR o u tco m e  o f   GJ O - E AC S a lg o r ith m   u n d e r   v ar i o u s   v eh icles       T ab le  2 .   L aten c y   an aly s is   o f   G J O - E AC S  s y s tem   with   r ec en t m o d els u n d e r   v ar i o u s   n o d es   La t e n c y   ( sec )   N u mb e r   o f   n o d e s   G JO - EA C S   P - W O A   G W O   A LO   30   4 . 3 2   9 . 4 0   3 0 . 3 5   2 1 . 6 7   40   2 . 2 2   1 2 . 9 9   3 6 . 0 4   4 2 . 0 2   50   3 . 4 2   1 5 . 6 9   3 5 . 1 4   4 2 . 0 2   60   7 . 3 1   1 9 . 2 8   3 9 . 6 3   5 1 . 9 0   70   7 . 9 1   1 9 . 5 8   5 0 . 7 0   5 5 . 7 9   80   1 1 . 5 0   2 0 . 7 7   4 9 . 8 0   6 1 . 7 7   90   1 7 . 1 8   3 2 . 4 5   5 7 . 2 8   7 0 . 7 5   1 0 0   1 9 . 5 8   3 1 . 5 5   6 4 . 1 7   8 2 . 1 2           Fig u r e   5 .   L ate n cy   o u tco m e  o f   GJO - E AC S m eth o d   u n d er   v ar io u s   n o d es       T ab le  3   an d   Fig u r e   6   r e p r ese n t  av er a g e  t h r o u g h p u t   ( AT H R O )   an aly s is   o f   t h e  GJO - E A C S  m eth o d   with   ex is tin g   s y s tem s .   T h e  o u tco m e  v alu es  d escr ib ed   th at  th e  GJO - E A C S  tech n iq u e  ac h iev es  in cr ea s ed   AT HR O  v alu es.  W ith   3 0   v eh i cles,  th e  GJO - E AC S  tech n iq u e  attain s   b etter   AT HR O  o f   2 7 . 5 5   M bps   wh er ea s   th e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O  s y s tem s   g et  d ec r ea s ed   AT HR O  v alu es  o f   1 3 . 0 3   M bps ,   1 2 . 6 6   M bps ,   an d     1 . 1 1   M bps ,   in d iv i d u ally .       T ab le  3 .   AT HR O  an aly s is   o f   th e  GJO - E AC S tec h n iq u e  with   o th er   ap p r o ac h es u n d e r   v ar i o u s   v eh icles   A v e r a g e   t h r o u g h p u t   (M b p s )   N o .   o f   v e h i c l e s   G JO - EA C S   P - W O A   G W O   A LO   30   2 7 . 5 5   1 3 . 0 3   1 2 . 6 6   1 . 1 1   40   5 6 . 5 9   4 8 . 4 0   1 0 . 7 9   - 0 . 7 5   50   8 3 . 4 0   7 4 . 0 9   2 3 . 8 3   4 8 . 4 0   60   8 8 . 6 1   7 5 . 5 8   3 1 . 2 7   2 4 . 2 0   70   9 0 . 1 0   5 2 . 8 7   4 9 . 8 9   2 3 . 4 5   80   9 4 . 5 7   7 2 . 6 0   6 2 . 9 2   6 1 . 0 6   90   9 8 . 2 9   9 0 . 1 0   5 1 . 3 8   7 2 . 6 0   1 0 0   9 6 . 8 1   8 6 . 3 8   7 5 . 9 5   4 9 . 1 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Go ld en   ja ck a l o p timiz a tio n - b a s ed   clu s teri n g   s ch eme   fo r   en erg y - a w a r e  …  ( Ma h a la ksh mi   B a la d h a n d a p a n i )   949       Fig u r e   6 .   AT HR O   an aly s is   o f   GJO - E AC S sy s tem   u n d er   v ar i o u s   v eh icles       Acc o r d in g   to   4 0   v eh icles,  th e  GJO - E AC S  tech n iq u e  ac h iev e s   im p r o v e d   AT HR O  o f   5 6 . 5 9   M bps   b u t,   th e  P - W OA,   GW O,   an d   AL O  m eth o d o l o g ies  o b tain   d im in is h ed   AT HR O  v alu es  o f   4 8 . 4 0   M bps ,   1 0 . 7 9   M b p s ,  an d   - 0 . 7 5   M b p s .   B esid es,  o n   5 0   v eh icles,  th e   GJO - E AC S   ap p r o ac h   g ain s   h ig h er   AT H R O  o f   8 3 . 4 0   M bps .   W h ile  th e  P - W OA,   G W O,   an d   AL O  s y s tem s   g et  d ec r ea s ed   AT HR O  v alu es  o f   7 4 . 0 9   M b p s ,   2 3 . 8 3   M bps ,   an d   4 8 . 4 0   M bps   co r r esp o n d in g ly .       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   ar ticle,   an   ef f ec tiv e  GJO - E AC S   clu s ter in g   ap p r o ac h   h as  b ee n   d ev elo p ed   f o r   V ANE T .   T h e  p r esen ted   GJO - E AC S  tech n iq u e  u s es  a  d y n am ic  clu s ter in g   ap p r o ac h   wh ich   ad ap ts   to   t h e  v ar y in g   n etwo r k   to p o lo g ies  an d   tr a f f ic  co n d itio n s ,   in ten d in g   to   ex ten d   th e  n etwo r k   life tim e  an d   im p r o v e   en er g y   u tili za tio n .   T h e  GJO - E AC S   tech n iq u e  m ain ly   d er iv es  a  f itn ess   f u n ctio n   co m p r is in g   th r ee   p ar a m eter s :  d is tan ce   to   n eig h b o u r s ,   en e r g y ,   an d   tr u s t   lev el.   W ith   co m p r eh en s iv e  e x p er im en tal  a n aly s is ,   it  is   d em o n s tr ated   th at  t h e   GJO - E AC S  tech n iq u e  ex h i b its   m ax im u m   en er g y   e f f icien c y   with   n o   c o m p r o m is e  in   r eli ab ilit y .   T h e  r esu lts   h ig h lig h t  th e  p o ten tial  o f   t h e  GJO - E AC S  tech n iq u e  to   co n t r ib u te  to   th e  s u s tain ab le  o p er atio n   o f   VANE T s ,   m ak in g   it a   v alu ab le  co n tr ib u ti o n   to   th e   f ield   o f   v eh ic u lar   n et wo r k in g   a n d   s m ar t tr a n s p o r tat io n   s y s tem s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   B .   Ta mb a w a l ,   R .   M .   N o o r ,   R .   S a l l e h ,   C .   C h e m b e ,   a n d   M .   O c h e ,   “ E n h a n c e d   w e i g h t - b a s e d   c l u st e r i n g   a l g o r i t h m  t o   p r o v i d e   r e l i a b l e   d e l i v e r y   f o r   V A N ET   safet y   a p p l i c a t i o n s , ”   PL o S   O N E ,   v o l .   1 4 ,   n o .   4 ,   p .   e 0 2 1 4 6 6 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 3 7 1 / j o u r n a l . p o n e . 0 2 1 4 6 6 4 .   [ 2 ]   M .   R e n ,   J.  Z h a n g ,   L .   K h o u k h i ,   H .   La b i o d ,   a n d   V .   V è q u e ,   “ A   r e v i e w   o f   c l u st e r i n g   a l g o r i t h ms  i n   V A N E Ts, ”   A n n a l e s  d e s   T e l e c o m m u n i c a t i o n s / A n n a l s   o f   T e l e c o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   7 6 ,   n o .   9 – 1 0 ,   p p .   5 8 1 – 6 0 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 2 4 3 - 0 2 0 - 0 0 8 3 1 - x.   [ 3 ]   C .   S .   K a l i t a   a n d   M .   B a r o o a h ,   “ L i - F i   b a se d   h a n d o f f   t e c h n i q u e   i n   V A N E T, ”   2 0 2 0   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   Pe rf o rm a n c e   Ev a l u a t i o n ,   C o m PE  2 0 2 0 ,   p p .   6 5 4 – 6 5 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C o mP E 4 9 3 2 5 . 2 0 2 0 . 9 2 0 0 0 1 3 .   [ 4 ]   S .   B e l m e k k i ,   M .   W a h l ,   P .   S o n d i ,   D .   G r u y e r ,   a n d   C .   T a t k e u ,   “ To w a r d   t h e   i n t e g r a t i o n   o f   V 2 V   b a se d   c l u st e r s  i n   a   g l o b a l   i n f r a s t r u c t u r e   n e t w o r k   f o r   v e h i c l e s, ”   L e c t u r e   N o t e s  i n   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   su b s e ri e s   L e c t u re  N o t e s  i n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u re   N o t e s  i n   Bi o i n f o rm a t i c s) ,   v o l .   1 2 5 7 4   LN C S ,   p p .   1 1 3 – 1 2 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 6 6 0 3 0 - 7 _ 1 0 .   [ 5 ]   T.   Q i u ,   X .   W a n g ,   C .   C h e n ,   M .   A t i q u z z a ma n ,   a n d   L .   L i u ,   “ T M ED :   a   sp i d e r - w e b - l i k e   t r a n smiss i o n   me c h a n i sm  f o r   e mer g e n c y   d a t a   i n   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s , ”   I E EE  T ra n s a c t i o n s  o n   Ve h i c u l a r  T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 7 ,   n o .   9 ,   p p .   8 6 8 2 – 8 6 9 4 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T . 2 0 1 8 . 2 8 4 1 3 4 8 .   [ 6 ]   G .   H u s n a i n   a n d   S .   A n w a r ,   “ A n   i n t e l l i g e n t   p r o b a b i l i st i c   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m  ( i - W O A )   f o r   c l u s t e r i n g   i n   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Wi re l e ss   I n f o rm a t i o n   N e t w o r k s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 3 – 1 5 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 7 7 6 - 0 2 2 - 0 0 5 5 5 - w.   [ 7 ]   O .   S e n o u c i ,   A .   Zi b o u d a ,   a n d   S .   H a r o u s ,   “ S u r v e y :   r o u t i n g   p r o t o c o l s   i n   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s, ”   i n   A C M  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   Pr o c e e d i n g   S e r i e s ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 2 3 1 8 3 0 . 3 2 3 1 8 3 8 .   [ 8 ]   T.   K .   B h a t i a ,   R .   K .   R a ma c h a n d r a n ,   R .   D o ss,  a n d   L.   P a n ,   “ D a t a   c o n g e st i o n   i n   V A N ETs:   r e se a r c h   d i r e c t i o n s   a n d   n e w   t r e n d s   t h r o u g h   a   b i b l i o me t r i c   a n a l y s i s,”   J o u rn a l   o f   S u p e r c o m p u t i n g ,   v o l .   7 7 ,   n o .   7 ,   p p .   6 5 8 6 – 6 6 2 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 2 7 - 0 2 0 - 0 3 5 2 0 - 7.   [ 9 ]   S .   Za i d i ,   S .   B i t a m,   a n d   A .   M e l l o u k ,   “ E n h a n c e d   u s e r   d a t a g r a m   p r o t o c o l   f o r   v i d e o   st r e a m i n g   i n   V A N ET , ”   i n   2 0 1 7   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n s (I C C ) ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C . 2 0 1 7 . 7 9 9 7 0 2 0 .   [ 1 0 ]   N .   M a g a i a   a n d   Z .   S h e n g ,   “ R e F I o V :   a   n o v e l   r e p u t a t i o n   f r a m e w o r k   f o r   i n f o r ma t i o n - c e n t r i c   v e h i c u l a r   a p p l i c a t i o n s, ”   I E E E   T ra n s a c t i o n s  o n   Ve h i c u l a r T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 1 0 – 1 8 2 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV T . 2 0 1 8 . 2 8 8 6 5 7 2 .   [ 1 1 ]   R .   M o h a n ,   G .   P r a b a k a r a n ,   a n d   T .   P r i y a r a d h i k a d e v i ,   “ B l o c k c h a i n   a ssi s t e d   c h a o t i c   c h a m e l e o n   sw a r m  o p t i m i z a t i o n   b a se d   c l u st e r i n g   t e c h n i q u e   i n   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s, ”  I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r  N e t w o rks  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,     p p .   3 2 5 – 3 4 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 4 7 / i j c n a / 2 0 2 3 / 2 2 1 8 8 8 .   [ 1 2 ]   R .   K u mar ,   S .   Tr i p a t h i ,   a n d   R .   A g r a w a l ,   “ Tr u st - b a s e d   e n e r g y - a w a r e   r o u t i n g   u si n g   G EO S R   p r o t o c o l   f o r   a d - h o c   sen s o r   n e t w o r k s, ”   Wi re l e ss   N e t w o r k s ,   v o l .   2 8 ,   n o .   7 ,   p p .   2 9 1 3 – 2 9 3 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 6 - 0 2 2 - 0 2 9 9 1 - 1.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   9 4 2 - 9 5 1   950   [ 1 3 ]   S .   W .   Le e   e t   a l . ,   “ A n   e n e r g y - a w a r e   a n d   p r e d i c t i v e   f u z z y   l o g i c - b a s e d   r o u t i n g   sc h e m e   i n   f l y i n g   a d   h o c   n e t w o r k s  ( F A N ETs) , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 2 9 9 7 7 – 1 3 0 0 0 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 1 1 1 4 4 4 .   [ 1 4 ]   B .   B h a b a n i   a n d   J.  M a h a p a t r o ,   “ C l u R M A :   a   c l u st e r - b a s e d   R S U - e n a b l e d   messa g e   a g g r e g a t i o n   sc h e m e   f o r   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s,”   Ve h i c u l a r  C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   3 9 ,   p .   1 0 0 5 6 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . v e h c o m. 2 0 2 2 . 1 0 0 5 6 4 .   [ 1 5 ]   M .   A i ss a ,   B .   B o u h d i d ,   A .   B e n   M n a o u e r ,   A .   B e l g h i t h ,   a n d   S .   A l A h m a d i ,   “ S O F C l u st e r :   safe t y - o r i e n t e d ,   f u z z y   l o g i c - b a se d   c l u st e r i n g   s c h e me   f o r   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s, ”   T r a n s a c t i o n s  o n   Em e r g i n g   T e l e c o m m u n i c a t i o n s  T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   3 ,     p .   e 3 9 5 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / e t t . 3 9 5 1 .   [ 1 6 ]   W .   Ti a n   e t   a l . ,   “ A   c e n t r a l i z e d   c o n t r o l - b a se d   c l u st e r i n g   sc h e m e   f o r   e n e r g y   e f f i c i e n c y   i n   u n d e r w a t e r   a c o u s t i c   s e n s o r   n e t w o r k s ,”  I EEE  T ra n s a c t i o n s   o n   G re e n   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   N e t w o rk i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   6 6 8 – 6 7 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TG C N . 2 0 2 3 . 3 2 4 9 2 0 8 .   [ 1 7 ]   M .   I .   H a b e l a l ma t e e n ,   A .   J .   A h m e d ,   A .   H .   A b b a s,  a n d   S .   A .   R a sh i d ,   “ TA C R P :   t r a f f i c - a w a r e   c l u s t e r i n g - b a s e d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   v e h i c u l a r   a d - h o c   n e t w o r k s, ”   D e s i g n s ,   v o l .   6 ,   n o .   5 ,   p .   8 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / d e si g n s 6 0 5 0 0 8 9 .   [ 1 8 ]   A .   R .   M o h i n d r a   a n d   C h a r u ,   “ A   w e i g h t   b a se d   e n e r g y - a w a r e   h i e r a r c h i c a l   c l u st e r i n g   sc h e m e   f o r   m o b i l e   a d   h o c   n e t w o r k s,”   i n   2 0 1 4   7 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o n t e m p o ra r y   C o m p u t i n g ,   I C 3   2 0 1 4 ,   2 0 1 4 ,   p p .   5 1 8 – 5 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C 3 . 2 0 1 4 . 6 8 9 7 2 2 7 .   [ 1 9 ]   W .   S .   A l n u ma y ,   P .   C h a t t e r j e e ,   a n d   U .   G h o sh ,   “ En e r g y   a w a r e   s e c u r e   r o u t i n g   f o r   w i r e l e s s  A d   H o c   N e t w o r k s , ”   I ETE  J o u rn a l   o f   Re se a rc h ,   v o l .   6 0 ,   n o .   1 ,   p p .   5 0 – 5 9 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 3 7 7 2 0 6 3 . 2 0 1 4 . 8 9 0 8 2 2 .   [ 2 0 ]   R .   K .   Y a d a v   a n d   R .   P .   M a h a p a t r a ,   “ En e r g y   a w a r e   o p t i mi z e d   c l u st e r i n g   f o r   h i e r a r c h i c a l   r o u t i n g   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k , ”   C o m p u t e r   S c i e n c e   Re v i e w ,   v o l .   4 1 ,   p .   1 0 0 4 1 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o sr e v . 2 0 2 1 . 1 0 0 4 1 7 .   [ 2 1 ]   S .   A .   S h a r i f i   a n d   S .   M .   B a b a mi r ,   “ Th e   c l u st e r i n g   a l g o r i t h m  f o r   e f f i c i e n t   e n e r g y   ma n a g e me n t   i n   mo b i l e   a d - h o c   n e t w o r k s, ”   C o m p u t e r   N e t w o r k s ,   v o l .   1 6 6 ,   p .   1 0 6 9 8 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mn e t . 2 0 1 9 . 1 0 6 9 8 3 .   [ 2 2 ]   H .   S .   M a n s o u r   e t   a l . ,   “ C r o ss - l a y e r   a n d   e n e r g y - a w a r e   A O D V   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   f l y i n g   a d - h o c   n e t w o r k s , ”   S u st a i n a b i l i t y   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 5 ,   p .   8 9 8 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 4 1 5 8 9 8 0 .   [ 2 3 ]   H .   Ta h e r i ,   P .   N e a m a t o l l a h i ,   O .   M .   Y o u n i s ,   S .   N a g h i b z a d e h ,   a n d   M .   H .   Y a g h mae e ,   “ A n   e n e r g y - a w a r e   d i s t r i b u t e d   c l u st e r i n g   p r o t o c o l   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s  u si n g   f u z z y   l o g i c , ”   A d   H o c   N e t w o rks ,   v o l .   1 0 ,   n o .   7 ,   p p .   1 4 6 9 – 1 4 8 1 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d h o c . 2 0 1 2 . 0 4 . 0 0 4 .   [ 2 4 ]   E.   H .   H o u sse i n ,   D .   A .   A b d e l k a r e e m,  M .   M .   Em a m,  M .   A .   H a me e d ,   a n d   M .   Y o u n a n ,   “ A n   e f f i c i e n t   i ma g e   s e g m e n t a t i o n   m e t h o d   f o r   sk i n   c a n c e r   i ma g i n g   u si n g   i m p r o v e d   g o l d e n   j a c k a l   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m, ”   C o m p u t e rs  i n   Bi o l o g y   a n d   Me d i c i n e ,   v o l .   1 4 9 ,     p .   1 0 6 0 7 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mp b i o me d . 2 0 2 2 . 1 0 6 0 7 5 .   [ 2 5 ]   G .   H u s n a i n ,   S .   A n w a r ,   G .   S i k a n d e r ,   A .   A l i ,   a n d   S .   L i m,  “ A   b i o - i n sp i r e d   c l u st e r   o p t i mi z a t i o n   sc h e ma  f o r   e f f i c i e n t   r o u t i n g   i n   v e h i c u l a r   a d   h o c   n e t w o r k s   ( V A N ETs) , ”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p .   1 4 5 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 3 1 4 5 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Dr .   Ma h a l a k sh m i  B a l a d h a n d a p a n i           is   a n   As so c iate   P ro fe ss o r  i n   S c h o o l   o f  Co m p u ter   S tu d ies   a t   RVS  C o ll e g e   o f  Arts   a n d   S c ien c e ,   C o imb a to r e ,   In d ia.  S h e   o b tai n e d   h e r  M . P h i l  i n   C o m p u ter  S c ien c e   fr o m   P e riy a r  U n iv e rsit y .   S h e   o b tain e d   h e r   P h . D .   i n   C o m p u ter  S c ien c e   fro m   Bh a ra th iar  Un iv e rs it y .   S h e   h a s  1 6   y e a rs  o f  tea c h i n g   e x p e rien c e .   He r  a re a   o f  sp e c ializa ti o n   is   a d - h o c   Ne two r k s  a n d   a lso   P r o g ra m m in g .   S h e   h a s  p u b li sh e d   a n d   a lso   p re se n ted   re se a rc h   p a p e rs  in   Na t io n a l/ I n tern a ti o n a l  C o n fe re n c e s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m a h a l4 6 4 @g m a il . c o m .         Dr .   S h o a i b   K a m a l  (B. E,   M . Te c h ,   Ph . D,  LMIS TE)           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a n   As so c iate   P ro fe ss o r  i n   t h e   De p a rtme n t  o f  EC E,   Dr.   B. R .   Am b e d k a r  I n stit u te  o f   Tec h n o l o g y ,   P o rt  Blair,   A& N  Isl a n d s.  He   h a s  c o m p lete d   h is  P h . D .   fro m   Jo d h p u r  Na ti o n a l   Un iv e rsity   a n d   h a s  p u b li s h e d   a ro u n d   8 0   p a p e rs  in   re fe re e d   i n tern a ti o n a l   jo u rn a ls   a n d   c o n fe re n c e s.  He   h a s  p u b li sh e d   6   p a ten ts  o n   e m e rg in g   tec h n o lo g ies   a n d   h a s  p u b li sh e d   b o o k s  a n d   b o o k   c h a p ters   o n   e m e rg i n g   tec h n o l o g ies .   His  a re a s  o f   i n tere st  a re   ima g e   p ro c e ss in g ,   d ig it a l  c o m m u n ica ti o n ,  a n d   5 G   Tec h n o lo g y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sh o a ib k a m a l8 7 @g m a il . c o m .             Chev e ll a   Ani l  K u m a r           is  a n   As sista n t  P ro fe ss o r  in   t h e   ECE   De p a rtme n t  o f  th e   VN R  Vig n a n a   Jy o t h i  I n stit u te  o f  En g i n e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y   i n   Hy d e ra b a d ,   Tela n g a n a ,   In d ia.  He   wa s a wa rd e d   a   Do c to r  o f  P h i lo so p h y   (P h . D.)  fro m   JN T  Un iv e rsity   H y d e ra b a d .   His  re se a rc h   fo c u se s  o n   ima g e ,   sp e e c h ,   a n d   v id e o   si g n a l  p ro c e ss in g ,   n e u ra l  n e two r k s,  m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   d e e p   lea rn in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  c h e v e ll a a n il k u m a r@g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Go ld en   ja ck a l o p timiz a tio n - b a s ed   clu s teri n g   s ch eme   fo r   en erg y - a w a r e  …  ( Ma h a la ksh mi   B a la d h a n d a p a n i )   951     Dr .   J e g a j o th i  B a la k r ish n a n           o b tai n e d   h e r  B. E  i n   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ic s   En g i n e e rin g   fr o m   An n a   Un i v e rsity ,   Ch e n n a i,   Tam il   Na d u ,   In d ia  in   th e   y e a r  o f  2 0 0 6   a n d   M a ste r  o f  e n g i n e e rin g   i n   P o we r  El e c tro n ics   a n d   Dri v e s  in   S t.   P e t e r' s  Un iv e rsity ,   Ch e n n a i,   Tam il   Na d u ,   In d ia  i n   t h e   y e a r  o f  2 0 1 1   re sp e c ti v e l y .   S h e   re c e iv e d   h is  P h . D.   in   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   fr o m   An n a   Un i v e rsity ,   Ch e n n a i,   Tam il   Na d u ,   In d ia i n   th e   y e a r  o f  2 0 2 2 .   S h e   h a s   o v e r  te n   y e a rs  o f   Tea c h in g   E x p e rien c e   a n d   c u rre n tl y   a n d   fi v e   y e a rs  fu ll   ti m e   re se a rc h   e x p e rien c e .   Cu rre n t ly ,   s h e   is  wo rk i n g   a s  a n   As sista n t  P r o fe ss o r  in   S a v e e th a   S c h o o l  o f   e n g in e e rin g ,   Ch e n n a i.   S h e   h a s   p re se n ted   m a n y   p a p e rs  in   n a ti o n a l   a n d   i n tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s.  He r  re se a rc h   in tere st  c o v e rs  re n e wa b le  e n e rg y   sy ste m s,  a rti ficia l  in tell ig e n c e   tec h n iq u e s,  n e u ra l  n e two r k s  a n d   e m b e d d e d   s y ste m s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  jeg a jo th ib a lak ris h n a n @ g m a il . c o m .       Dr .   S e g u   Pra v e e n a             is  a n   As so c iate   P ro fe ss o r  with   2 1   y e a rs  o f  tea c h in g   e x p e rien c e .   S h e   j o i n e d   M G IT  o n   Ju n e   1 6 ,   2 0 0 5 ,   a n d   h a s  a   P h . D.  i n   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   sp e c ializin g   i n   Im a g e   P r o c e ss in g .   Dr.  P ra v e e n a   h a s  p u b li s h e d   3 0   p a p e rs,  a tt e n d e d   6   c o n fe re n c e s,  a n d   a u th o re d   4   b o o k s.  S h e   h a s  o rg a n ize d   3   e v e n ts  a n d   a tt e n d e d   2 5 .   He r  p ro fe ss io n a l  m e m b e rsh ip s  in c lu d e   LM IET E  a n d   LM IS T E.   Dr.  P ra v e e n a   h a s  h e ld   v a rio u s  i n stit u ti o n a l  a n d   d e p a rtme n tal  re sp o n si b il it ies ,   su c h   a s  m e m b e r  o f  t h e   in c u b a ti o n   a n d   sta rt u p   c o m m it tee .   S h e   tea c h e s  c o u rse s  in   b o t h   u n d e rg ra d u a te  a n d   p o stg ra d u a te  p ro g ra m s .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :    p ra v e e n a s8 9 7 @g m a il . c o m .           Dr .   Ez u d h e e n   Pu li y a n ja l il           is  wo rk in g   a s  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  a t  th e   G o v e rn m e n t  En g i n e e rin g   Co ll e g e   Th rissu r.   He   c o m p lete d   h is  P h . D.   fro m   th e   In d ian   I n stit u te   o f  S c ien c e   Ba n g a l o re   in   t h e   a re a   o f  S o f twa re   Ve rifi c a ti o n   in   th e   y e a r  2 0 2 2 .   He   c o m p lete d   h is  M - Tec h   wit h   a   g o ld   m e d a l  fr o m   th e   Na ti o n a l  I n stit u te  o f  Tec h n o l o g y   Ca li c u t  i n   th e   y e a r  2 0 0 9 .   He   is  c u rre n tl y   e n g a g e d   in   c o ll a b o ra ti v e   re se a rc h   with   P ro f .   Ra h u l  G o p in a t h   o f  T h e   Un iv e rsity   S y d n y ,   P r o f.   P a v it h ra   P ra b h a k a r  o f   Ka n sa s  S tate   U n i v e rsity   a n d   P ro f .   De e p a k   D' so u z a   o f  In d ian   In sti tu te o f  S c i e n c e .   His c u rre n t  re se a r c h   in ter e st are   a u to m a ted   re a so n in g ,   fo rm a l  v e rifi c a ti o n   a n d   sm a ll   lan g u a g e   m o d e ls.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  e z u d h e e n p u li y a n jalil @ g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.