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.   37 ,   No .   2 ,  Feb r u ar y   20 25 ,   p p .   1 2 5 1 ~1 2 6 1   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 37. i 2 . p p 1 2 5 1 - 1 2 6 1          1251     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   EDK - LE AC H :  i mpro v ing  LEACH  pro toco l - ba sed  ma chine  lea rning  in  wi rele ss  senso r net wo r k s       T a o us   L ec ha n i 1 ,  Sa m ia   O ura ri 1 ,  F a y ç a l R a hm o un e 1 ,  Sa i d Am a ri 2 ,  H a y e t   T er m ec he 1   1 LEEI   La b o r a t o r y ,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e s,  U n i v e r si t y   M ’ H a m e d   B o u g a r a   o f   B o u m e r d e s,  B o u m e r d e s ,   A l g e r i a   2 EN S   Ec o l e   N o r mal e   S u p é r i e u r e   d e   C a c h a n ,   C a c h a n ,   F r a n c e       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   May   5 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   29 ,  202 4   Acc ep ted   Sep   30 ,   2 0 2 4       In   wire les s  se n so r  n e two rk s   (W S Ns ) ,   m a n y   se n so r  d e v ice s  a re   sp re a d   th ro u g h o u t  t h e   e n v ir o n m e n t   wit h   th e   g o a l  o f  c o l lec ti n g   d a ta  a n d   se n d i n g   th e m   to   a   b a se   sta ti o n   (B S )  fo r  fu rth e r  stu d ies .   T h e   issu e   o f  t h e ir  li m it e d   b a tt e ry   p o we r  h a s  a ro u se d   t h e   in tere st  o f  re se a rc h e rs,  a n d   se v e ra l   p ro t o c o l s  we re   d e v e lo p e d   to   o p ti m ize   e n e rg y   u se   a n d   t h u s  in c re a se   th e   n e two rk ’ s  li fe ti m e .   Th e   p re se n t  re se a rc h   e n h a n c e s  th e   we ll - k n o w n   lo w - e n e rg y   a d a p ti v e   c lu ste rin g   h iera rc h y   (LE ACH )  p ro t o c o l  wi th   a   n e w  a rti ficia l   i n telli g e n c e   (AI)  p ro t o c o l   n a m e d   e n e rg y   d ista n c e   K - m e a n s  LE ACH   (EDK - LE ACH ).   F o r   th is  p u rp o se ,   a n   i n n o v a ti v e   c lu ste rin g   stra teg y   b u i lt   o n   t h e   m a c h in e   lea rn in g   K - m e a n s  a lg o rit h m   is  u se d   i n   WS Ns   to   imp ro v e   th e   c l u ste r  fo rm a ti o n   p ro c e ss   a n d   m a x imis e   n e two rk   sta b il it y .   By   imp lem e n ti n g   a n   o b jec ti v e   fu n c ti o n   t h a t  c o n si d e rs  e a c h   n o d e ’ s  re sid u a l  e n e rg y   a n d   d istan c e   fro m   th e   c lu ste r  c e n tre  wh e n   se lec ti n g   th e   c lu ste r  h e a d   (CH)   o f  e a c h   c lu ste r,   EDK - LE ACH   a lso   e li m in a tes   th e   in h e re n t  ra n d o m n e ss   in   LE ACH   d u ri n g   th e   CH   e lec ti o n   p r o c e ss .   Th e   p ro p o se d   p r o to c o l  h a s  t h e   a d v a n tag e   o f  e n su r in g   b e tt e r   CH   d istri b u t io n   t h ro u g h o u t   th e   n e two rk   s u rfa c e   with   a   b a la n c e d   l o a d   a c ro ss   a ll   n e two r k   n o d e s.  I n   c o m p a riso n   wit h   th e   k n o wn   LE ACH ,   th e   sim u latio n   re su lt s  d e m o n stra te  th e   e fficie n c y   o f   o u r  a p p ro a c h :   th e   li fe ti m e   o f  th e   n e two rk   is ex ten d e d   a n d   t h e   e n e r g y   c o n su m p ti o n   is r e d u c e d .   K ey w o r d s :   C lu s ter in g   E n er g y   E f f icien cy   K - m ea n s   L E AC H   Ma ch in e  lear n in g   Netwo r k   life tim e   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 :   T ao u s   L ec h an i   L E E I   L ab o r ato r y ,   Facu lty   o f   Scien ce s ,  Un iv er s ity   M ’ h am ed   B o u g ar a  o f   B o u m er d es   B o u m er d es,  Alg er ia   E m ail:  t.le ch an i@ u n iv - b o u m e r d es.d z       1.   I NT RO D UCT I O N   W ir eles s   s en s o r   n etwo r k s   ( W SN)   h av e   ar o u s ed   th e   in ter es t   of   b o th   ac a d em ics   an d   in d u s tr ialis ts .   T h eir   ap p licatio n s   co v e r   a   wid e   r an g e   of   in d u s tr ies,   in clu d in g   ag r icu ltu r e ,   h ea lth ca r e,   s m ar t   b u ild in g s ,   th e   m ilit ar y   an d   u n d er wate r   tech n o lo g y   [1 ] - [ 4 ] .   A   W SN  is   co m p o s ed   of   s ev e r al   m icr o elec tr o n ic   d ev ices   ca lled   n o d es   wh ich   a r e   d is tr ib u te d   to   co llect   r ea l - tim e   d ata.   T h ese   n o d es   tr an s m it   s p ec if ic   p h y s ic al   p ar am eter s   th ey   s en s e   f r o m   th eir   e n v ir o n m en t   to   th e   b ase   s tatio n   ( B S)   v ia   d ir ec t   s en s o r y   co m m u n icatio n   or   th r o u g h   o th er   s en s o r s .   Fo llo win g   d ata   r ec eip t   an d   p r o ce s s in g ,   th e   BS   p r o v i d es   in f o r m atio n   to   th e   en d   u s er   to   m ak e   d ec is io n .   An   ef f ec tiv e   en er g y   m an a g e m en t   is   n ec ess ar y   due   to   th e   s en s o r s ’   lim ited   en er g y ,   th e   n o n - r ec h ar g ea b le   a n d   non - c h an g ea b le   b atter ies.   Fu r th er m o r e ,   lo n g - d is tan ce   d ata   tr an s m is s io n   u s es   more   en er g y   th an   m u lti - h o p   p ath   tr an s f er .   T h ese   is s u es   led   s cien tis ts   to   f o cu s   on   clu s ter in g   as   an   ap p r o ac h   of   m in im is in g   u s e   of   e n er g y   an d   in c r ea s in g   n etwo r k   life ti m e .  By   c r ea tin g   clu s ter s   an d   s h o r ten in g   tr an s m is s io n   d is tan ce s ,   clu s ter in g   in   W SN  s ee k s   to   r ed u ce   th e   en er g y   n ee d ed   to   ca r r y   in f o r m atio n   f r o m   th e   s o u r ce   to   t h e   d esti n atio n .   As   a   r esu lt,   all   n o d es   s en d   s tr aig h t   th eir   d ata   d ir ec tly   to   th eir   clu s ter ’ s   h ea d   ( C H) .   Af ter   d ata   h av e   b ee n   co m p iled ,   ag g r eg ated ,   an d   co m p r ess ed   [5 ] - [ 7 ] ,   th e   CH   f o r war d s   it   to   t h e   n ea r b y   CH   or   th e   B S.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   2 ,  Feb r u a r y   20 25 :  1 2 5 1 - 1 2 6 1   1252   T h e   m o s t   wid ely   u s ed   clu s ter in g   r o u tin g   p r o to c o l   is   th e   well - k n o wn   l o w - en er g y   ad a p tiv e  clu s ter in g   h ier ar ch y   ( L E AC H ) ,   wh ich   s elec ts   clu s ter - h ea d s   r an d o m ly .   Du e   to   r an d o m   s elec tio n ,   a   lo w - en er g y   n o d e   m a y   be   ch o s en   to   b ec o m e   C H.   T h i s   node   will   r ap i d ly   c o n s u m e   i ts   en er g y   an d   d ies,   ca u s in g   w h o les   r eg io n   w h er e   n o d es   ar e   u n av ail a b le   an d   ac ce ler atin g   th e   "d ea th "   of   th e   n etwo r k   in   its   en tire ty .   An o t h er   d is ad v an tag e   of   L E AC H   is   th at   it   f o r m s   clu s ter s   b ased   o n l y   on   th e   d is tan ce s   b etwe en   n o d es   an d   C Hs,   with o u t   co n s id er i n g   o th er   s ig n i f ican t   f ac t o r s   s u ch   as   th e   o p tim al   n u m b er   of   clu s ter s   or   th e   m an n er   th ey   ar e   d is tr ib u ted   o v er   th e   n etwo r k .   As   a   r esu lt,   clu s ter s   d if f er   in   s ize,   lead in g   to   u n b alan ce d   en er g y   co n s u m p tio n .   C o n s eq u en tly ,   two   b asic   is s u es   with   th e   L E AC H   alg o r ith m   h av e   b ee n   id e n t if ied :   in ef f ec tiv e   CH   s elec tio n   an d   u n o p tim ized   clu s ter in g .   W ith   th e   d ev elo p m en ts   in   ar t if icial   in tellig en ce ,   th e   K - m e an s   is   one   of   th e   u n s u p er v is ed   m ac h in e   lear n in g   tech n iq u es   th at   h as   b ee n   r ec en tly   d ev elo p ed .   It   is   e m p lo y ed   in   h ier a r ch ical   r o u tin g   p r o t o co ls   to   m o r e   ef f ec tiv ely   s eg m en t   th e   n etwo r k   in to   a   g iv en   n u m b er   of   h o m o g en eo u s   clu s ter s .   T h is   allo ws   th e   en er g y   co n s u m p tio n   of   th e   n etwo r k ’ s   n o d es   an d   CH s   to   be   d iv id e d   ev en ly   a n d   s u b s tan tially   d ec r e ased .   In   th is   wo r k ,   to   en h an ce   clu s ter in g   s tr ateg ies ’   p er f o r m a n ce ,   a   n ew   p r o to co l   ca lled   en er g y   d is tan ce   K - m ea n s   L E AC H   ( E DK - L E AC H )   th at   co m b in es   b o th   th e   L E AC H   p r o to c o l   an d   m ac h in e   lear n in g   K - m ea n s   alg o r ith m   is   p r esen ted .   B ef o r e   to   th e   C Hs   b ein g   elec ted ,   th e   a r ea   is   d iv id ed   in to   clu s ter s   u s in g   th e   K - m ea n s   alg o r ith m .   T h e   en er g y   ef f icien t   o b jectiv e   f u n ctio n   is   th en   u tili s ed   to   d eter m in e   th e   C Hs   tak in g   in t o   ac co u n t   b o th   th e   n o d es ’   r em ai n in g   e n er g y   an d   d is tan ce   f r o m   th e   ce n tr o i d .   T h is   p ap er   co n tr i b u tio n s   ar e   lis te d   as   f o llo ws:   −   I n itially ,   our   p r o to c o l   s ep ar a tes   th e   n etwo r k   in to   K   g iv e n   clu s ter s   by   ap p ly in g   th e   m ac h in e   lear n in g     K - m ea n s   alg o r ith m .   −   Nex t,   th e   CH   of   ea c h   clu s ter   is   d esig n ed   u s in g   an   o b jecti v e   f u n ctio n   th at   c o n s id er s   b o th   th e   r esid u al   en er g y   a n d   th e   d is tan ce   of   ea c h   node   f r o m   th e   clu s ter   ce n tr e.   −   Fin ally ,   we   v alid ate   th e   ef f ec tiv en ess   of   th e   p r o p o s ed   p r o to co l   by   co m p a r in g   its   s im u latio n s   r esu lts   with   th o s e   k n o wn   in   th e   liter atu r e .   T h e   r est   of   th is   wo r k   is   o r g an is ed   as   f o llo ws:   s ec tio n   2   p r o v id ed   an   o v er v iew   of   v ar io u s   r elev an t   ex is tin g   wo r k s .   Sectio n   3   o f f er s   a   th o r o u g h   d escr ip tio n   of   th e   p r o p o s ed   E DK - L E AC H   m eth o d .   To   co n f ir m   th e   ef f ec tiv en ess   of   our   a p p r o ac h ,   s ec tio n   4   co n tain s   th e   s im u latio n   p ar am eter s ,   d is p la y s   an d   an aly s es   th e   s im u latio n   r esu lts   f o r   v ar i o u s   s itu atio n s   th r o u g h   co m p a r is o n   ev a lu atio n .   C o n cl u s io n s   of   th e   r esear ch   s tu d y   a r e   f in ally   o u tlin ed   in   s ec tio n   5.       2.   RE L AT E D   WO RK S   In   W SNs ,   clu s ter in g   is   a   v er y   co m m o n ly   em p lo y e d   to p o lo g y   m an a g em en t   tech n iq u e.   It   g r o u p s   s en s o r s   to   r e d u ce   tr an s m is s io n   d is tan ce   an d   im p r o v e   n e two r k   p er f o r m an ce .   Fu r th e r m o r e,   it   co n s er v es   b an d wid th   w h en   c o m m u n icatin g   with in   clu s ter s   an d   r ed u c es   r ed u n d a n t   m ess ag e   tr an s f e r s   b etwe en   n etwo r k   n o d es,   s p ec ially   in   d en s e  ar ea s   [ 8 ] .   Sev er al  s tu d ies  h av e  f o c u s ed   o n   th e   g eo m etr ic  s h ap e   o f   clu s ter s :  cir cle  o r   s q u ar e  o f   e q u al  s ize   [ 9 ] - [ 1 2 ] ,   s ec to r   clu s ter in g   [ 1 3 ] .   C ir cu lar   p ath wa y s   ar e   u s ed   to   p ar titi o n   th e   n etwo r k   ar ea   in to   clu s ter s ,   ex ten d i n g   th e   life   o f   W SN  b ey o n d   t h at  o f   tr ad itio n al  L E AC H   [ 1 2 ] ,  [ 14 ] ,  [ 1 5 ] .   I n   s o m e  o th e r   wo r k s   [ 1 0 ] ,  [ 16 ] ,  [ 1 7 ] ,   th e  r o u tin g   al g o r ith m   d iv id es th e  n et wo r k   in to   r e g u lar   h e x ag o n s   wh er e  th e  n o d es a n g le   r atio ,   d is tan ce   t o   th e   h ex a g o n   ce n ter   an d   th r o u g h p u t  o p tim izatio n   th r esh o ld   f u n ctio n   ar e   co n s id er ed   in   th e   CH   s elec tio n   p h ase.   C o n s id er in g   a  n o n - u n if o r m   p ar titi o n ,   th e  au th o r s   in   [ 1 8 ]   s u g g ested   an   en er g y - ef f icien t   ad ap tiv e  d o u b le  C H  r o u tin g   alg o r ith m   f o r   W SNs ,   wh er e,   th e  n etwo r k   is   p ar titi o n ed ,   in to   s ev er al  u n ev en   s ec tio n s ,   ac co r d in g   to   t h e  r e m o ten ess   o f   ea ch   s en s o r   n o d e  to   th e  B S.  T h e  s tu d y   co n d u cted   in   [ 1 9 ] ,   h as  ex am in ed   th e  e f f icien c y   o f   tw o   clu s ter - b ased   r o u tin g   p r o to c o ls :  L E AC H  an d   en er g y - awa r e  m u lti - h o p   m u lti - p ath   h ier a r ch ical   ( E AM MH )   r o u tin g   tech n iq u es  f o r   h o m o g en e o u s   n etwo r k s .   T h e   a u th o r s   s h o wed   th at   E AM MH   p er f o r m s   b etter   i n   lar g er   n etwo r k s   with   a  h ig h   n o d e  c o u n t,  w h ile  L E AC H  p er f o r m s   b etter   in   s m aller   n etwo r k s   with   f ewe r   n o d es.  Pan ch al  an d   Sin g h   [ 2 0 ] ,   au th o r s   h av e  in tr o d u ce d   an   en er g y   e f f icien t  h y b r id   cl u s ter in g   an d   h ier ar ch ical  r o u tin g   a p p r o ac h   ( E E HC H R )   to   d ea l  with   W S N  p r o b lem s .   First,  an   ad ap tiv e  h y b r id   clu s ter in g   is   ap p lied   f o r   r ed u cin g   n o d e  e n er g y   co n s u m p tio n .   Nex t,  en er g y - ef f icien t  f itn ess   f u n ctio n s   ar e  u s ed   to   s elec t  e ac h   C H,   at  la s t,  h ier ar ch ical  p ac k et  r o u tin g   is   s u g g ested   to   p r eser v e  n etwo r k   en er g y .   A  n ew  en er g y - awa r e  d en s ity - b ased   clu s ter in g   an d   r o u tin g   p r o to co l   ( E A - DB - C R P )   f o r   co llectin g   d ata  in   W SN  i s   p r o p o s ed   in   [ 2 1 ] .   I ts   m ain   g o al  is   to   elim in ate  s etu p   o v er h ea d ,   m in im ize  lo n g - d is tan ce   co m m u n icatio n s ,   an d   u n if o r m ly   d is tr ib u te  p o wer   am o n g   s en s o r   n o d es.  Mo r e   p r ec is el y ,   th e  a u th o r s   h av e   p r esen ted   a   n etwo r k   m o d el   w ith   em p ir ical   ex p r ess io n s   f o r   d escr ib in g   t h e  m o s t  ef f ec tiv e   way   to   d iv id e,   in to   eq u al - s ize  lay er s   an d   s u b - lay e r s ,   th e   n etwo r k   ar ea .   In   f ac t,   th e   CH   p o s itio n   is   r o tated   in   e ac h   s u b - lay er   u s in g   a   r o u n d   r o b in   alg o r ith m .   In   o r d er   to   en s u r e   th at   each   clu s ter   c o n tain   th e   r ig h t   n u m b e r   of   n o d es,   th ey   in tr o d u ce   th e   n etwo r k   d en s ity .   T h ey   lim it   th e   clu s ter   d en s ity   by   tu r n in g   o f f   n ea r b y   s en s o r   n o d e s ,   an d   th ey   u s e   an   ef f ec tiv e   m er g e   alg o r ith m   to   k ee p   th e   n u m b er   of   clu s ter   m em b er s   f r o m   f allin g   b elo w   a   p r ed ef in ed   th r esh o l d .   Sev er al   s tu d ies  ex p l o r e  th e   r o u tin g   p r o to c o ls   in   clu s ter - b ased   W SNs   with   th e  g o al  o f   en h an cin g   L E AC H ’ s  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       E DK - LEA C H:   imp r o vin g   LEA C H  p r o to co l - b a s ed   ma ch i n e  l ea r n in g   …  ( Ta o u s   Lech a n i)   1253   p e r f o r m a n c e   [ 1 1 ] ,  [ 2 2 ] .   T h e s e   a p p r o a c h e s   h a v e   b e e n   b a s e d   o n   f u z z y   l o g i c   [ 1 1 ] ,  [ 23 ] ,  [ 2 4 ] ,   g e n e t i c   a l g o r i t h m s   [ 2 5 ]   o r   th e   s o cial  b eh a v io r   o f   f is h ,   b ir d s ,   o r   a n ts   wh en   t h ey   m o v e  in   a  g r o u p   s ea r ch in g   f o r   f o o d .   Am o n g   th ese   alg o r ith m s   ar e  th e  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   an d   an t  co lo n y   o p tim izatio n   al g o r ith m   ( AC O)   [ 7 ] ,  [ 26 ] - [ 3 1 ] .   L ian g   et  a l.   [ 2 8 ] ,   th e  au th o r s   in co r p o r ated   an   An t   C o lo n y   m eth o d   em p lo y in g   a  C H  clo s e   to   th e  B S   f o r   r ec eiv in g   an d   s en d in g   d ata   f r o m   a  f a r awa y   C H  s o   as  to   o p tim ize  th e  m u lti - h o p   r o u tin g   p r o to c o l  b ased   o n   L E AC H.   I n   co m p ar is o n   to   th e  L E AC H  p r o to co l,  th is   m eth o d   ca n   s ig n i f ican tly   in cr ea s e  t h e  W SNs ’   life s p an   an d   im p r o v e  th e  en er g y   ef f ic ien cy   b y   u s in g   a  lim ited   am o u n t  o f   en e r g y .   Fiv e  d escr ip to r s   ar e  u s ed   in   th e   p r o p o s ed   m o d el  to   ev al u ate  ea ch   n o d e ’ s   p r o b ab ilit y   o f   b ec o m in g   a  C H  wich   ar e:  l o ca tio n   s u itab ilit y ,   r esid u al  en er g y ,   d en s ity ,   co m p ac tin g ,   an d   d is tan ce   f r o m   th e  B S.  T o   ac h iev e  all  th ese  g o als,  th ey   u s e  th e  f u zz y   l o g ic  p ar ad ig m   [ 3 2 ] .   Ko n g s o r o t  et  a l.   [ 3 3 ]   h as  f o c u s ed   o n   en h a n cin g   a   f u zz y - b ased   clu s ter in g   p r o t o co l   an d   h as   im p r o v e d   s h u f f le d   f r o g   leap in g   alg o r ith m   ( I SF L A) ,   th e   o b je ctiv e   was   to   p r eser v e   th e   life t i m e   of   th e   n etwo r k .   T h e   o p tim al   C Hs   wer e   ch o s en   ac co r d in g   to   th e   e n er g y   t h r esh o ld   an d   an   o p tim is ed   f u zz y   in f er en ce   s y s tem   ( FIS) ,   tak in g   in to   ac co u n t   th e   s ep ar atio n   b etwe en   n ea r b y   C Hs.   C lu s ter   cr ea tio n   an d   n ex t - hop   n o d es   ( NHs)   s elec tio n   ar e   also   ca r r ied   o u t.   T h e   test in g   o u tco m es   s h o wed   th at   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h   in cr ea s es   th e   n u m b er   of   d ata   p ac k ets   tr an s f er r ed   to   th e   BS   an d   n etwo r k   s tab ilit y .   Pan ch al  an d   Sin g h   [ 3 4 ] ,   th e  a u th o r s   b ased   th eir   s tu d y   on   th e   f u zz y   C - m e an s   ( FC M)   tech n iq u e,   th e   r elativ e   E u clid ea n   d is tan ce s   of   th e   n o d es   f r o m   th e   BS   an d   clu s ter   ce n tr o id ,   an d   th e   r esid u al   en er g y   of   th e   n o d es,   an d   h av e   p r o p o s ed   an   en e r g y   awa r e   d is tan ce - b ased   CH   s elec tio n   an d   r o u tin g   ( E ADCR )   p r o to co l   to   in cr ea s e   th e   lif etim e   of   th e   W SN.   T h ey   also   p r esen ted   a   n o v el   clu s ter in g   s tr ateg y   in   wh ich   an   o b jectiv e   f u n ctio n   th at   allo ws   to   s elec t   C H s .   A   r elay   node   th at   will   en ab le   d ata   tr an s f er   alo n g   th e   s h o r test   p ath   is   th en   s e lecte d   u s in g   a   f u zz y   s y s tem   [ 1 1 ] .   Ar tific ial   I n tellig en ce   in clu d es   m ac h in e   lear n in g   am o n g   its   s u b f ield s .   M ac h in e   lear n in g   is   ess en tial ly   d escr ib ed   as   a   m ac h in e ’ s   ab ilit y   to   s im u late   h u m an   b eh av io r   with   a   f o cu s   on   p atter n   in ter p r etatio n   an d   an aly s is .   Mo s t   m ac h in e   lear n i n g   alg o r ith m s   b elo n g   to   th e   f o llo win g   th r ee   ca teg o r ies:   r ein f o r ce m e n t   lear n in g ,   s u p e r v is ed   lear n in g ,   or   u n s u p er v is ed   lear n in g   [ 3 5 ] .   R ec en tly ,   th e  ap p licatio n   o f   m ac h in e  lear n in g   m eth o d s   in   W SNs   h as  b ee n   in v esti g ated   to   e n h an ce   p e r f o r m an ce   n etwo r k   with o u t  r eq u ir in g   r e p r o g r am m in g .   C o n s eq u en tly ,   m an y   p r o to co ls   h av e  em er g ed   [ 3 6 ] - [ 3 9 ]   wh er e  K - m ea n s   u n s u p er v is ed   m ac h in e  lear n in g   was  o f ten   im p lem en ted   [ 4 0 ] ,   [ 4 1 ] .   Z h u   et  a l.   [ 4 2 ] ,   an   im p r o v e d   s o f t  K - m ea n s   ( I S - K - m ea n s )   clu s ter in g   alg o r ith m   was  in tr o d u ce d   in   o r d er   t o   in cr ea s e  n etwo r k   life tim e  an d   b ala n ce   en er g y   c o n s u m p tio n   o v er   all  n o d es  in   W SNs .   T h is   ap p r o ac h   r ea s s ig n s   m em b er   n o d es d ep e n d in g   o n   th eir   m em b er s h i p   p r o b ab ilit y   at  th e  clu s ter   b o u n d a r y   f o r   m ain tain i n g   a   b alan ce   in   th e   n u m b er   o f   n o d e s   p er   clu s ter .   E x te n s iv e   s im u latio n   r esu lts   u n d e r   s ev er al   n etw o r k   ci r c u m s tan ce s   d em o n s tr ated   th e   g o o d   p er f o r m an ce   of   th e   al g o r ith m   f o r   s m all - s ca le   W S Ns.   As   a   r esu lt,   it   can   be   ef f icien tly   em p lo y ed   in   in d u s tr ial   co n tr o l ,   s m ar t   ag r icu ltu r e ,   an d   h ea lth   m o n ito r in g .   W e   h a v e   p r es e n t e d   i n   t h i s   s e ct i o n   s e v e r al   r e s e a r c h   w o r k s   wh e r e   d i f f e r e n t   a n d   v a r i e d   i m p r o v e m e n t s   h a v e   b e e n   p r o v i d e d   t o   t h e   L E A C H   p r o t o c o l   u s i n g   s e v e r a l  a p p r o a c h e s .   I n d e e d ,   t h e   u s e   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h m s   w i t h i n   t h e   L E AC H   p r o t o c o l   is   o n e   o f   t h e   m o s t   e f f e ct i v e .   I n   t h is   w o r k ,   b a s e d   o n   L E AC H ,   w e  e x a m i n e   a n d   p r o p o s e   a n   e n h a n c e m e n t   o v e r   u n s u p e r v i s e d   m a ch i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u es   o f   W S N s   p e r f o r m a n c es .       3.   M E T H O D   Un s u p er v is ed   m ac h in e   lear n i n g ,   as   u s ed   in   co m p u ter   s cie n ce   an d   ar tific ial   in tellig en ce ,   d escr ib es   m ac h in e   lear n in g   s ce n a r io s   in   wh ich   th e   d ata   ar e   not   lab eled .   Am o n g   th e   is s u es   d is cu s s ed   is   clu s ter in g ,   wh ich   s ee k s   to   id en tify   a   p atter n   in   an   u n lab eled   d ata   co llectio n .   Ho wev er ,   clu s ter in g   is   co n s id er ed   as   th e   m o s t   p o p u lar   u n s u p e r v is ed   lear n in g   alg o r ith m ,   wh ic h   d iv id es   u n lab eled   d ata   p o in ts ,   u s in g   an   ite r a tiv e   p r o ce s s ,   in to   d is tin ct,   non - o v er lap p in g   g r o u p s .   It   s p lits   th e   ar ea   in to   K   p r e d eter m in ed   clu s ter s   with   th e   g o al   of   m a x im izin g   th e   in ter clu s ter   d is tan ce   an d   m in im izin g   th e   d is tan ce s   b etwe en   th e   n o d es   in   th e   cl u s ter   an d   th e   clu s ter   ce n tr o id .   We   h ig h lig h t   th at   th e   n u m b er   of   p r ed ef in e d   clu s ter s   th at   n ee d   to   be   f o r m ed   d u r in g   th e   p r o ce s s   is   d eter m in ed   in   th is   ca s e   by   K.   In   th e   L E AC H   p r o to co l,   C Hs   ar e   ch o s en   r eg ar d less   of   th e   r em ain in g   e n er g y   in   th e   s en s o r s ;   it   can   h ap p en   th at   a   node   is   s elec ted   if   it   is   u n ab le   to   g ath er   an d   tr an s m it   d ata   r ec eiv ed   f r o m   o t h er   clu s ter   m em b er s   to   th e   s in k   [ 1 9 ] .   T h en   b ased   on   Vo r o n o i   alg o r ith m ,   clu s ter s   ar e   f o r m e d .   To   r e m ed y   th ese   d is ad v an tag es,   th e   p r o p o s ed   E DK - L E AC H   alg o r ith m   s tar ts   by   g en e r atin g   th e   clu s ter s ,   a n d   th en   ch o o s es   th e   C Hs.   In   each   of   th e   K   clu s ter s   of   th e   W SN,   th e   s elec tio n   of   th e   CH   is   b ased   on   two   cr iter ia:   th e   r em ain in g   en er g y   of   th e   n o d e   an d   th e   d is tan ce   s ep ar atin g   th e   n o d e   an d   th e   clu s ter ’ s   ce n tr o id s .   As   a   r esu lt,   th is   will   al lo w   th e   en er g y   c o n s u m p tio n   b ala n ce   am o n g   th e   n etwo r k ’ s   s en s o r s   to   be   en h an ce d   an d   th e   n e two r k ’ s   life s p an   to   be   ex ten d e d .   T h e   b asic   id ea   of   our   p r o p o s ed   m eth o d   ca n   be   s u m m ar ized   in   th r ee   s tep s .   First   of   all,   clu s ter in g   is   ca r r ied   out   u s in g   th e   K - m ea n s   clu s ter in g   alg o r ith m .   In   a   s ec o n d   s tep ,   CH   s elec tio n   is   ad d r ess ed .   T h e   n o d es ’   r em ain in g   en e r g y   an d   th eir   d is tan ce s   to   th e   clu s ter s   ce n ter   ar e   tak en   in to   co n s id er atio n   at   t h is   s tag e.   T h e   E DK - L E AC H   in tr o d u ce s   a   n ew   m etr ic   by   d esig n ati n g   th e   s en s o r   n o d e   with   h ig h est   s co r e   is   d esig n ate d   as   th e   CH   r ath er   th an   th e   n ea r est   node   to   th e   ce n tr o id ,   E DK - L E AC H.   Fin ally ,   d ata   tr an s m is s io n s   f r o m   n o d es   to   th e   C Hs   in s id e   th e   clu s ter s   an d   f r o m   C Hs   to   th e   B S,   co m p o s e   th e   last   s tep .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   2 ,  Feb r u a r y   20 25 :  1 2 5 1 - 1 2 6 1   1254   3 . 1 .    Clus t er   g ener a t io n   ph a s e   T h is   s tag e   b eg in s   with   ap p ly i n g   K - m ea n s   alg o r ith m   wh ic h   is   a   s im p le   tech n iq u e   u s ed   f o r   s p litt in g   a   ce r tain   d ata   s et   in to   K   p r e d ef in ed   cl u s ter s   [ 2 3 ] ,  [ 4 2 ] .   T h e  f u n d am e n tal  co n ce p t   is   to   d ef i n e   alea to r y     K   ce n tr o id s ,   as   f ar   as   p o s s ib le   away   f r o m   ea c h   o t h er   th e n   ass o ciate   each   n o d e   of   th e   W SN   to   th e   clo s est   ce n tr o id .   W h en   ev er y   n o d e   is   m ap p ed   to   a   clu s ter ,   th e   f i r s t   s tag e   an d   th e   in itial   g r o u p in g   ar e   f in is h ed .     T h e   n ex t   s tep   co n s is ts   of   co m p u tin g   K   n ew   ce n tr o id s ,   o b tain ed   f r o m   th e   p r ev io u s   s tep ,   an d   co n s id er ed   as   th e   b ar y ce n ter s   of   th e   cl u s ter s .   On ce   K   n ew   ce n t r o id s   ar e   estab lis h ed ,   a   n ew   s tag e   co n s is tin g   of   an   ass o ciatio n   b etwe en   th e   W SN ’ s   node   s et   an d   allo ws   th e   n ea r est   n ew   ce n tr o id   n ee d s   to   be   p e r f o r m ed .   Fin ally ,   th is   lo o p   is   co n tin u o u s ly   ex ec u ted   u n til   al l   K   ce n tr o id s   co n v er g e   g r ad u a lly   to   a   f ix ed   p o s itio n .   L et   ass u m e   th at   th e   W SN   is   c o m p o s ed   of   N   s en s o r s   n am ely   S   =   {S 1 ,   S 2 ,   … ,  S N }.   T h e   o u tp u ts   of   th is   p h ase   ar e   K   cl u s ter s   {C 1 ,   C 2 ,   C 3 ,   . ..,   C K }   with   K   ce n tr o id s   {U 1 ,   U 2 ,   U 3 ,   ...,   U K }   r esp ec tiv el y .   N i   is   th e   n u m b e r   of   n o d es   in   th e   C i   clu s ter ,   s u ch   as:   ∑ = 1 =   N   T h e   s u m   of   s q u ar es   of   t h e   E u clid ea n   d is tan ce s   f r o m   ea c h   s en s o r   n o d e   in   clu s ter   C k   to   th e   ce n ter   U k   of   th e   clu s ter   is   co m p u ted   u s in g   in   ( 1 ) .     ( ) = ∑ ‖ − ‖ 2   ∈     ( 1 )     T h e   d is tan ce   s q u ar e   is   ca lcu lat ed   as   ( 2 ) :     ( ) = ∑ ‖ − ‖ 2   ∈ = ∑ [ (  −    ) 2 + (  −    ) 2   ∈   ]   ( 2 )     w h er e   (  ,    )   an d   (  ,  )   ar e   r esp ec tiv ely   th e   co o r d i n ates   of   th e   node   S i   a n d   th e   ce n tr o id   U k .   T h e   K - m ea n s ’ s   p u r p o s e   co n s is t s   to   r ed u ce   th e   to tal   E u clid ea n   d is tan ce   b etwe en   th e   clu s ter ’ s   ce n tr o id   an d   each   of   its   m e m b er s   [ 2 5 ] .   In   o th er   wo r d s ,   th e   o b jectiv e   f u n ctio n   th at   t h is   m eth o d   aim s   to   o p tim is e   is   th e   s q u ar ed   er r o r   f u n ctio n   g iv en   as   ( 3 ) .     ( ) = ∑   ∑ ‖ − ‖ 2   ∈ = 1 = ∑   ∑ [ (  −    ) 2 + (  −    ) 2 ]   ∈     = 1   ( 3 )     3 . 2 .   Clus t er   hea ds   des ig na t i o n   ph a s e   T h e   g en e r atio n   of   h o m o g e n e o u s   an d   b alan ce d   cl u s ter s   is   th e   k ey   a d v an ta g e   of   W SN   clu s ter in g   b ased   on   K - m ea n s .   In   f ac t,   in   L E AC H,   th e   node ’ s   p o s itio n   eith er   t h e   r e m ain in g   en e r g y   ar e   n o t   co n s id er ed   wh en   th e   CH   is   ch o s e .   A   no - c o v er ag e   a r ea   can   th e n   o cc u r   by   s elec tin g   a   lo w - en er g y   n o d e   as   th e   CH ,   wh ich   r ed u ce s   th e   n etwo r k ’ s   s tab ilit y   p h ase.   Fo r   th is   r ea s o n ,   th e   o v er all   en er g y   ef f icien c y   of   th e   n etwo r k   co u ld   d ec lin e.   To   ad d r ess   th ese   is s u es,   wh en   th e   CH   is   ch o s en ,   o u r   s u g g ested   p r o t o co l   is   d esig n ed   in   s u ch   a   wa y   th at   node ’ s   r esid u al   en er g y   an d   its   d is tan ce   to   th e   clu s ter ’ s   c en ter   ar e   b o th   co n s id er ed .   We   ass ig n   a   s co r e   to   each   n o d e   S i   in   th e   clu s ter   C k   d ef in ed   by   th e   f o llo win g   ( 4 ) .      ( ) = . ( ) + ( 1 − ) 1 ( )   ( 4 )     W h er e   ( )   s y m b o lizes   th e   r esid u al   en er g y   of   th e   n o d e     an d    ( )   r ep r esen ts   th e   d is tan ce   b etwe en   th e   n o d e   a n d   th e   clu s ter ’ s   ce n ter .   T h e   n o d e   with   th e   g r ea t est   s co r e   is   d esig n ed   to   be   CH   of   t h e   clu s ter   C k .   Du e   to   t h e   eq u al   s tar tin g   en er g y ,   t h e   n ea r est   n o d e   to   th e   ce n tr e   is   ch o s en   as   th e   CH   f o r   t h e   f ir s t   r o u n d .   T h e   p ar am eter     b etwe en   0   an d   1   u s ed   to   p r o v id e   h ig h   im p o r t an ce   an d   to   p r io r itize   th e   r esid u al   en er g y   or   th e   node ’ s   d is tan ce   to   t h e   clu s ter   ce n ter   ( in   th is   p a p er   =0 . 5 ) .   A   node   th at   is   s elec ted   to   be   th e   CH   m u s t   k ee p   th is   p o s itio n   f o r   as   lo n g   as   its   r esid u al   en er g y   ex ce ed s   th e   d y n am ic   th r esh o l d ,   wh ich   is   estab li s h ed   by   th e   clu s ter ’ s   av er ag e   node   en er g y .   T h is   co n d itio n   is   r eq u ir ed   to   p r e v en t   t h e   p r e m atu r e   d ea th   of   th e   C H,   wh ich   wo u l d   ca u s e   th e   n et wo r k   s ec tio n   to   be   d is co n n ec ted .   T h e   CH is   r ep lace d   by   a   n ew   n o d e,   wh ich   is   s elec ted   ac co r d in g   to   th e   s co r es   p r o d u ce d   by   th e   o b jectiv e   f u n ctio n   p r o v i d ed   by   ( 4 )   o n ce   its   r esid u al   e n er g y   d ec r ea s es   b elo w   th e   d y n a m ic   th r esh o ld .   T h u s ,   with   en o u g h   en er g y   r em ain in g   in   th e   n etwo r k   allo win g   co n tin u o u s   m o n ito r in g   a n d   r ep o r t in g ,   e v en   af ter   e ach   node ’ s   e n er g y   lev el   d r o p s   b e lo w   th e   in itial   th r esh o ld ,   th e   d y n a m ic   th r esh o l d   en s u r es   th at   CH s   co u ld   be   s elec ted .   As   a   r e s u lt,   th is   s tag e   of   our   p r o p o s ed   alg o r ith m   m ak es   th e   n etwo r k   f ar   m o r e   r esil ien t   th an   it   wo u ld   be   with   tr ad itio n al   m eth o d s .   T h e   id ea l   n u m b er   of   clu s ter s   K o pts   is   in it ially   5%   of   all   n o d es [ 4 3 ]   an d   is   ad ju s ted   wh en   n o d es   r u n   out   of   en er g y .     3 . 3 .   Da t a   t r a ns f er   ph a s e   T h is   p h ase   b eg in s   af ter   th e   clu s ter   g en er atio n   an d   CH s   d esig n atio n   p h ases .   T h e   tim e   d iv is io n   m u ltip le   ac ce s s   ( T DM A)   tech n iq u e   will   be   ap p lied   by   th e   C Hs   s en s o r s   [6 ] ,   [ 25]   to   ass ig n   a   s p ec if ic   tim e   s lo t   f o r   d ata   tr an s m is s io n   to   ev er y   m em b er   n o d e   with in   th eir   clu s ter s   to   p r ev en t   co llis io n s .   T h is   im p lies   th at   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       E DK - LEA C H:   imp r o vin g   LEA C H  p r o to co l - b a s ed   ma ch i n e  l ea r n in g   …  ( Ta o u s   Lech a n i)   1255   with in   a   g iv en   tim e   f r am e,   t h e   m em b er   n o d es   will   tr an s m it   th eir   p ac k ets   r esp ec tiv ely   to   its   C Hs.   I n d ee d ,   wh en   th e   s en s o r   n o d es   ar e   not   tr an s m itti n g   or   r ec eiv in g   d u r i n g   s leep   m o d e,   th ey   can   tu r n   o f f   th eir   r ad io s   an d   ac tiv ate   th em   with in   th e   allo tted   tim e   s lo ts .   C o n s eq u e n tly ,   th e   T DM A   tech n i q u e   ca n   r ed u ce   n o d es ’   e n er g y   lo s s ,   th er ef o r e   p r o lo n g in g   th e ir   life tim e.   Data   g ets   r ec eiv ed   by   th e   CH   f r o m   its   m em b er   n o d es,   wh ich   t h en   ag g r eg ates,   elim in ates   r e d u n d an cy ,   a n d   tr a n s m its   th e   d ata   to   th e   BS .   T ab le   1   p r esen ts   a   c o m p ar is o n   b etwe en   L E AC H   an d   th e   s u g g ested   E DK - L E AC H.   T h e   E DK - L E A C H   p r o to co l ’ s   o r g an is atio n al   s tr u ctu r e   is   s h o wn   in   Fig u r e   1.       T ab le   1 .   C o m p a r is o n   b etwe en   th e   p r o p o s ed   E DK - L E AC H   an d   L E AC H   LEA C H   ED K - LEA C H   U ses  V o r o n o i   d i a g r a m   a n d   a   p r o b a b i l i t y   l a w .   U ses  K - mea n s  a n d   f i t n e ss   f u n c t i o n   C l u st e r   h e a d s s e l e c t e d   b e f o r e   t h e   c l u s t e r ’ s  f o r mat i o n .   C l u st e r   h e a d s  d e s i g n e d   a f t e r   t h e   c l u st e r ’ s f o r ma t i o n   R e si d u a l   e n e r g y   o f   t h e   n o d e s  n o t   c o n s i d e r e d   w h i l e   s e l e c t i n g   C H s.   R e si d u a l   e n e r g y   o f   t h e   n o d e s  c o n si d e r e d   w h i l e   se l e c t i n g   C H s.   Th e   c l u s t e r s ’ s  n u mb e r   d i f f e r s fr o m t h e   i d e a l   n u m b e r   si n c e   C H s a r e   se l e c t e d   a t   r a n d o m.   Th e   c l u s t e r s ’ s  n u mb e r   i s   se t   a t   o p t i m a l   v a l u e .   N u mb e r   o f   n o d e s  i n si d e   d i f f e r e n t   c l u s t e r s  v a r i e s s i g n i f i c a n t l y .   Th e r e   i s   a   u n i f o r m  n u m b e r   o f   n o d e s  w i t h i n   e a c h   c l u st e r .   D i sp a r i t i e s  i n   t h e   C H s ’   d i st r i b u t i o n   o v e r   t h e   n e t w o r k ’ s a r e a .   A n   e v e n   d i sp e r si o n   o f   C H s  t h r o u g h o u t   t h e   n e t w o r k ’ s  d o ma i n .           Fig u r e  1 .   T h e  E DK - L E AC H  p r o to co l ’ s   o p er atio n al  p r o g r am   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   2 ,  Feb r u a r y   20 25 :  1 2 5 1 - 1 2 6 1   1256   4.   RE SU L T S   AND   D I SCU SS I O N   4 .1 .   Ass um ptio n   a nd   s im ula t io n   pa ra m et er s     T o   m ak e   s im u latin g   th ese  two   p r o to c o ls   s im p ler ,   th e  f o llo wi n g   ass u m p tio n s   ar e  m ad e:   −   T h e  f ix ed   lo ca tio n   o f   th e  BS   is   k n o wn   f o r   all  n o d es.   −   Af ter   d ep lo y m en t,  s en s o r   n o d e  lo ca tio n s   ar e  k n o wn   a n d   f ix e d .   −   No d es h av e  to   alwa y s   f o r war d   th e  in f o r m atio n .   −   T h e  BS   m em o r y ,   t h e  p r o ce s s in g   ca p ac ity ,   an d   t h e  p o wer   ar e   all  u n lim ited .   T h e  f ir s t  o r d er   r ad io   m o d el  [ 6 ]   is   th e  en er g y   m o d el  u s ed   in   th is   wo r k ,   an d   T ab le  2   l is ts   th e  s im u latio n   s ettin g s .       T ab le   2.   Netwo r k   p ar am ete r s   f o r   s im u latio n   P a r a me t e r   D e s c r i p t i o n   V a l u e   N   N u mb e r   o f   n o d e s   1 0 0   M × M   N e t w o r k   s i z e   1 0 0 × 1 0 0   ( m 2 )   E 0   I n i t i a l   e n e r g y   o f   n o d e s   2   J   P   P e r c e n t a g e   o f   c l u s t e r   h e a d s    5%   E TX   En e r g y   t o   t r a n smi t   o n e   b i t   0 . 5   n J/ b i t   E RX   En e r g y   t o   r e c e i v e   o n e   b i t   0 . 5   n J/ b i t   E AG   A g g r e g a t i o n   e n e r g y   5   n J   amp   A mp l i f i c a t i o n   f a c t o r   f o r   f r e e   sp a c e   m o d e l   1 0   p J / b i t / m 2   t w o_ra y   A mp l i f i c a t i o n   f a c t o r   f o r   f r e e   mu l t i - p a t h   m o d e l   0 . 0 0 1 3   p J/ b i t / m 4   d 0   C r o ss o v e r   d i s t a n c e   8 7   m   k   P a c k e t   si z e   5 0 0   b y t e s     W e i g h t i n g   c o e f f i c i e n t   t o   e l e c t   C H s   0 . 5       4 . 2 .   Sim ula t i o n   re s ults   a nd   a na ly s is   In   th is   s ec tio n ,   we   p r esen t   co m p u tatio n al   r esu lts   of   our   ap p r o ac h .   T h e   ex p e r im en tatio n s   h av e   b ee n   ca r r ied   u s in g   MA T L AB   R   ( 2 0 1 8   a)   to   v alid ate   th e   ef f ec tiv e n ess   of   th e   s u g g ested   E DK - L E AC H   alg o r ith m   f o r   m in im izin g   node   p o wer   c o n s u m p tio n ,   as   well   as   ex ten d i n g   n etwo r k   life tim e.   T h er ef o r e ,   to   d em o n s tr ate   th e   r elev an ce   of   th e   s u g g ested   p r o to co l   f o r   W SNs ,   th e   s im u latio n   r esu lts   wer e   co m p ar e d   with   th e   L E AC H   p r o to co l   r esu lts   b ased   on   tw o   im p o r tan t   m etr ics:   th e   n u m b er   of   aliv e   n o d es   a n d   t h e   q u an tity   of   en er g y   r em ain in g   in   th e   n etwo r k   a f ter   each   r o u n d .   Prim ar ily ,   100   s e n s o r   n o d es   ar e   r an d o m ly   d e p lo y ed   to   co v er   a   1 0 0   x   1 0 0   m 2   s q u ar e   ar ea .   Dep en d in g   on   t h e   lo ca tio n   of   th e   BS ,   our   alg o r ith m   h as   b ee n   test ed   in   two   d is tin ct   s ce n ar io s .   In   s ce n a r io   1,   th e   BS   is   lo ca ted   in   th e   ce n ter   of   th e   f ield   at   c o o r d in ates   ( 5 0 ,   5 0 ) ,   wh ile   in   s ce n ar i o   2,   it   is   o u ts id e   th e   s en s in g   ar ea   at   co o r d in ates   ( 5 0 ,   1 7 5 ) .   T h e   g r ap h s   wer e   g en e r ated   by   ta k in g   th e   av e r ag e   of   10   r u n s   of   ea c h   s im u latio n .   T h e  clu s ter in g   o f   1 0 0   r an d o m ly   d is tr ib u ted   s en s o r   n o d es   with in   th e  a r ea   o f   in ter est  i s   s h o wn   in   Fig u r e  2 .   C lu s ter   g en e r atio n   u s in g   th e  Vo r o n o i  d iag r am   a n d   th e   K - m ea n s   alg o r ith m   is   d ep icted   in   Fig u r es   2 ( a)   a n d   2 ( b ) ,   r esp ec tiv el y .   As   illu s tr ated   in   Fig u r e   2 ( a ) ,   w ith   th e   L E AC H   p r o to co l,   th er e   ar e   m o r e   cl u s ter s   th an   th e   o p tim al   v al u e,   a n d   t h e   n o d e   d is tr ib u tio n   in s id e   clu s ter s   is   not   r eg u lar .   Fig u r e   2 ( b )   s h o ws   th at   with   E DK - L E AC H,   th e   clu s ter s ’   n u m b er   is   f ix ed   at   th e   id ea l   v al u e   an d   th e   CH s   ar e  ev en ly   d is tr ib u ted   ar o u n d   th e   B S.  T h e  p r o to c o l ’ s   en er g y   ef f icien cy   is   lar g ely   d ep en d en t   o n   th e   C Hs ’   n u m b er .   A  lo w er   n u m b er   o f   C Hs  m ea n s   th at  th e   d ata   tr an s m is s io n   len g th   f r o m   s en s o r   n o d es   to   th e   C H  will  b e  e x ce s s iv ely   lo n g ,   r esu ltin g   in   in cr ea s ed   en er g y   co n s u m p tio n .   Ad d itio n ally ,   t h e  CH   will  co n s u m e  m o r e  p o wer   d u e  to   th e   ex ce s s iv e  am o u n t   o f   d ata  it  r ec eiv es  a n d   tr an s m its .   Ho wev er ,   a  lar g e  n u m b er   o f   C Hs  will  clea r ly   in cr ea s e  b o th   th e  o v er all  n etwo r k   lo ad   an d   th e   en er g y   c o n s u m p tio n   o f   ea c h   n etwo r k   c y cle,   b u t  will  d ec r ea s e  th e   ef f i cien cy   o f   n etwo r k   d ata  f u s io n ,   a n d   will  s h o r te n   t h e  n etwo r k   life tim e.   Fo r   t h ese  r ea s o n s ,   we  ap p lied   th e  K - m ea n s   alg o r ith m   a n d   s et  th e  n u m b er   o f   clu s ter s   to   it s   o p tim al  n u m b er .   B y   e r ad icat in g   th e   r an d o m n ess   o f   C H  n u m b er   a n d   a d ju s tin g   t h e  id ea l n u m b er   o f   clu s ter s   with   n o d e  d ea th   in   W SNs ,   th e  n etwo r k   en er g y   c o n s u m p tio n   w ill b e  r ed u ce d .           ( a)   ( b )     Fig u r e  2 .   C lu s ter in g   u s in g   ( a)   v o r o n o i d iag r am   an d   ( b )   K - m e an s   alg o r ith 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       E DK - LEA C H:   imp r o vin g   LEA C H  p r o to co l - b a s ed   ma ch i n e  l ea r n in g   …  ( Ta o u s   Lech a n i)   1257   4 . 2 . 1 .  Aliv e   no des   f o r   ro un ds   of   ea ch   s ce na rio   Fig u r e  3   illu s tr ates  h o w  th e   n u m b er   o f   a liv e  n o d es  d ec lin e s   with   iter atio n s .   Fig u r es  3 ( a)   an d   3 ( b )   s h o w  th e  n etwo r k   life tim es   wh en   th e   BS   s itu ated   in   t h e  ce n ter   o f   th e  s u r f ac e  an d   o u ts id e  t h e  ar ea   r esp ec tiv ely .   T h e   two   f i g u r es   s h o w   th at   th e   E DK - L E AC H   ap p r o ac h   o u tp er f o r m ed   th e   L E AC H   tech n iq u e   in   ter m s   of   en er g y   p er f o r m a n ce .   Fu r th er m o r e,   co n s id er in g   th e s e   two   d if f er en t   s ce n ar io s ,   th e   n etwo r k   life tim e   h as   b ee n   an aly ze d   in   ter m s   of   f ir s t   node   d ea d   ( FND)   an d   last   node   d ea d   ( L ND) .   In   s ce n ar io   1,   Fig u r e   3 ( a )  s h o ws   th at   th e   f ir s t   node   d ied   in   E DK - L E AC H   is   at   4285   v er s u s   1983   r o u n d s   in   L E AC H.   T h e   last   node   d ied   in   th e   p r o p o s ed   p r o to co l   at   m o r e   th an   8 0 0 0   r o u n d s ,   in   L E AC H   at   6851   r o u n d s   alth o u g h .   T h e   s tab ilit y   p er io d   is   ex ten d ed   an d   th e   r esu lts   co n f ir m ed   th at   E DK - L E AC H   p r o to co l   o u tp e r f o r m s   L E AC H   p r o to co l   by   116%   in   s ce n ar io   1   an d   177%   in   s ce n ar io   2.   It   is   clea r   th at   wh en   t h e   BS   is   lo ca ted   o u ts id e   th e   n etwo r k   ar ea ,   n o d es   d ep lete   more   en e r g y   b ec au s e   of   th e   g r ea t   tr an s m is s io n   d is tan ce s .   T ab le   3   d is p lay s   th e   s tatis tics   f o r   each   aliv e   node   v s .   r o u n d   s ce n ar io .   C o n s id er in g   th e   s im u latio n   r e s u lts   an d   T ab le   3,   it   can   be   ass er ted   th at   th e     E DK - L E AC H   p r o to co l   o u t p er f o r m s   L E AC H   p r o to c o l.             ( a)   ( b )     Fig u r e  3 .   Aliv e  n o d es v s .   iter a tio n s   ( a)   B S ( 5 0 , 5 0 )   an d   ( b )   B S ( 5 0 , 1 7 5 )       T ab le   3.   C o m p a r is o n   of   n etwo r k   life tim e   p r o to co ls   BS   p o s i t i o n   %   D e a d   n o d e s   LEA C H   ED K - LEA C H   ED K - LEA C H   r a t e   ( 5 0 ;   50)   1   (FND)   1 9 8 3   4 2 8 5   1 1 6 %   50   (HND)   3 3 9 8   4 7 7 1   4 0 %   1 0 0   ( LN D )   5 9 1 3   8 0 1 0   3 5 %   ( 5 0 ;   1 7 5 )   1   (FND)   2 0 8   5 7 7   1 7 7 %   50   (HND)   1 6 6 3   3 4 3 9   1 0 7 %   1 0 0   ( LN D )   3 7 9 1   5 4 9 7   4 5 %       4 . 2 . 2 .  E nerg y   co ns um ed   v s .   ro un ds   T h e   r esid u al   en er g y   e v alu atio n   f o r   t h e   two   p r o to co ls   is   s h o wn   in   Fig u r e  4 .   Fig u r es  4 ( a)   an d   4 ( b ) ,   d em o n s tr ates   th e   ef f ec tiv en es s   p er f o r m an c e   of   E DK - L E A C H   p r o to co l   co m p a r in g   to   th e   L E AC H   p r o to co l.     In   E DK - L E AC H,   th e   en er g y   d ec r ea s es   g r ad u ally ,   wh e r ea s   in   L E AC H,   it   lo wer s   ab r u p tly .   W h en   th e   BS   is   lo ca ted   in   th e   ce n ter   of   th e   s t u d ied   a r ea ,   Fig u r e   4 ( a )  s h o ws   th at   8 6 0   r o u n d s   in   L E AC H   a n d   1 1 4 1   r o u n d s   in   E DK - L E AC H   u s e   25%   of   th e   en er g y .   In   o th e r   wo r d s ,   L E AC H   u s ed   0 . 0 5 8   J   ev er y   r o u n d   w h ile   E DK - L E AC H   u s ed   0 . 0 4 3   J.   In   Fig u r e   4 ( b ) ,   wh er e   th e   BS   is   lo ca ted   at   th e   co o r d i n ates   ( 5 0 , 1 7 5 ) ,   th e   t o ta l   am o u n t   of   e n er g y   is   u tili ze d   in   3791   r o u n d s   in   L E AC H   an d   5497   r o u n d s   in   E DK - L E AC H.   T h u s ,   f o r   L E AC H,   each   r o u n d   u s es   0 . 0 5 2   J   of   en er g y ,   wh ile   with   E DK - L E AC H,   each   r o u n d   u s es   0 . 0 3 6   J   of   en er g y .   We   can   o b s er v e   th at     E DK - L E AC H   im p r o v es   th e   t o tal   r esid u al   e n er g y   co n s u m p t io n   by   3 5 %   an d   4 5 %   co m p ar ed   to   L E AC H   wh en   th e   BS   is   at   ( 5 0 , 5 0 )   a n d   ( 5 0 , 1 7 5 ) ,   r esp ec tiv ely .   T ab le   4   p r o v id es   th e   p er ce n ta g es   of   en e r g y   u s ed   v s .   r o u n d s   f o r   th e   two   p r o to c o ls   at   d if f e r en t   BS   lo ca tio n s .   In   ter m s   of   en er g y   c o n s u m p tio n ,   th e   s im u latio n   r esu lts   an d   d ata   in   T ab le   4   s h o w   th at   th e   s u g g ested   ap p r o ac h   p er f o r m s   b etter   th an   L E AC H.   Fig u r e  5   s u m m ar izes   th e   r esu l ts   of   th is   r esear ch   wo r k   to   k n o wn   r esu lts   of   th e   liter atu r e   in   h is to g r am   g r ap h s .   We   can   s ee ,   o u r   s u g g ested   p r o to co l   o u tp er f o r m s   L E AC H   p r o t o co l   in   ter m s   of   d ea th   n o d es   i n     Fig u r e  5 ( a)   an d   en er g y   co n s u m p tio n   in   Fig u r e  5 ( b ) .   T h ese   r esu lts   can   be   ex p lain ed   by   b etter   clu s ter in g   an d   th e   o p tim al   ch o ice   of   CH s.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   2 ,  Feb r u a r y   20 25 :  1 2 5 1 - 1 2 6 1   1258       ( a)   ( b )     Fig u r e  4 .   R esid u al  en er g y   v s .   iter atio n s   ( a)   B S ( 5 0 , 5 0 )   a n d   ( b )   B S ( 5 0 , 1 7 5 )           ( a)   ( b )     Fig u r e  5 .   C o m p a r ativ e  r esu lts   o f   E DK - L E AC H  an d   L E AC H  p r o to c o ls   ( a)   d ea th   n o d es  an d     ( b )   en e r g y   c o n s u m p ti o n       T ab le   4.   C o m p a r is o n   of   n etwo r k   en er g y   c o n s u m p tio n   of   p r o t o co ls   B S   p o s i t i o n   En e r g y   c o n su m p t i o n   ( % )   LEA C H   ED K - LEA C H   ED K - LEA C H   r a t e   ( 5 0 ;   5 0 )   2 5 %   8 6 0   1 1 4 1   3 3 %   5 0 %   1 6 7 7   2 2 9 7   3 7 %   7 5 %   2 5 8 1   3 5 8 6   3 9 %   1 0 0 %   5 9 1 3   8 0 1 0   3 5 %   ( 5 0 ;   1 7 5 )   2 5 %   3 7 8   3 8 5   2%   5 0 %   7 3 9   8 3 4   1 3 %   7 5 %   1 2 7 3   1 8 3 2   4 4 %   1 0 0 %   3 7 9 1   5 4 9 7   4 5 %       5.   CO NCLU SI O N   In   th is   r esear ch ,   an   E DK - L E AC H   p r o to co l   is   p r o p o s ed .   It   is   a   K - m ea n s   u n s u p er v is ed   m ac h in e   lear n in g   b ased   tech n i q u e.   L E AC H,   is   a   k n o wn   p r o to c o l   wh er e   clu s ter s   ar e   co n s tr u cted   af ter   CH   s e lect io n   u s in g   a   p r o b ab ilis tic   alg o r ith m .   Ho wev er ,   o u r   p r o p o s ed   E DK - L E AC H   clu s ter in g   ap p r o ac h   u s es   th e   K - m ea n s   alg o r ith m   to   cr ea te   clu s ter s   an d   th e n ,   an   o b jectiv e   f u n ct io n   is   u s ed   to   d esig n   th e   C Hs.   T h e   K - m ea n s   clu s ter in g   alg o r ith m   f o r m s   h o m o g en o u s   clu s ter s   with   a   u n if o r m   d is tr ib u tio n   of   C Hs   o v er   th e   n etwo r k   ar ea ,   an d   d eter m i n e   th e   o p tim u m   n u m b er   of   clu s ter s .   Mo r e o v er ,   th e   n u m b er   of   clu s ter s   is   ad ju s ted   as   th e   n o d es   d ep lete   th eir   en er g y   a n d   t h e   o b jectiv e   f u n ctio n   c o n s id er s   tw o   d if f e r en t   p ar am eter s :   th e   s en s o r ’ s   en er g y   le v el   an d   its   d is tan ce   f r o m   th e   clu s ter   ce n ter .   C o n s eq u en tly ,   by   ca r r y in g   out   th ese   p r o ce s s es,   th e   lo ad   can   be   ev en ly   d is tr ib u ted   th r o u g h o u t   all   of   th e   n etwo r k ’ s   s en s o r s .   T h e   ex p e r im en tatio n   r esu lts   of   our   p r o t o co l   wer e   co m p ar ed   with   t h e   k n o wn   r es u lts   of   L E AC H,   an d   s h o wed   on   one   s id e   th at   th e   n etwo r k   lif etim e   h as   in cr ea s ed   by   m o r e   th an   177%   wh en   th e   BS   is   in   th e   ce n ter   of   th e   n e two r k   an d ,   by   116%   wh e n   th e   BS   is   o u ts id e   th e   n etwo r k   in   o t h er   s id e.   Ma ch in e   lear n in g   ap p licatio n s   to   W S N   ar e   s till   an   em er g in g   f ield   of   s tu d y .   Op en   is s u es   can   be   co n s id er ed   as   n ews   r esear ch   ar ea s .   As   an   ex ten s i o n   of   th is   cu r r e n t   wo r k ,   f u t u r e   r esear ch   co u l d   in v esti g ate   r ea l - tim e   im p lem e n tatio n   an d   in teg r ate   more   m ac h in e   lear n in g - b ased   alg o r it h m s   f o r   d ev elo p in g   more   en e r g y   e f f icien t   p r o to co l s .   0 200 0 400 0 600 0 800 0 100 00 1 ( F N D ) 50 ( H N D ) 100 ( LN D) 1 ( F N D ) 50 ( H N D ) 100 ( LN D ) ( 50; 50 ) ( 50; 17 5) Ite r ation s LEA C H E D K - LE A C H 0 200 0 400 0 600 0 800 0 100 00 25% 50% 75% 100 % 25% 50% 75% 100 % ( 50; 50 ) ( 50; 17 5) Ite r ation s LEA C H E D K - LE A C H 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       E DK - LEA C H:   imp r o vin g   LEA C H  p r o to co l - b a s ed   ma ch i n e  l ea r n in g   …  ( Ta o u s   Lech a n i)   1259   RE F E R E NC E S   [ 1 ]   V .   K r i s h n a sw a m y   a n d   S .   K .   S .   M a n v i ,   “ C l u s t e r i n g   a n d   d a t a   a g g r e g a t i o n   sc h e m e   i n   u n d e r w a t e r   w i r e l e ss a c o u s t i c   sen s o r   n e t w o r k , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s   a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   1 7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 6 0 4 – 1 6 1 4 ,   A u g .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . V 1 7 I 4 . 1 1 3 7 9 .   [ 2 ]   M .   A b d u l k a r e m ,   K .   S a ms u d i n ,   F .   Z .   R o k h a n i ,   a n d   M .   F .   A   R a s i d ,   “ W i r e l e ss  se n s o r   n e t w o r k   f o r   st r u c t u r a l   h e a l t h   m o n i t o r i n g :   a   c o n t e mp o r a r y   r e v i e w   o f   t e c h n o l o g i e s,  c h a l l e n g e s,   a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n , ”   S t r u c t u r a l   H e a l t h   M o n i t o r i n g ,   v o l .   1 9 ,   n o .   3 ,     p p .   6 9 3 – 7 3 5 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 4 7 5 9 2 1 7 1 9 8 5 4 5 2 8 .   [ 3 ]   K .   G .   O me k e   e t   a l . ,   “ D E K C S :   A   d y n a m i c   c l u st e r i n g   p r o t o c o l   t o   p r o l o n g   u n d e r w a t e r   se n s o r   n e t w o r k s , ”   I E EE   S e n s o rs  J o u r n a l ,    v o l .   2 1 ,   n o .   7 ,   p p .   9 4 5 7 – 9 4 6 4 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS EN . 2 0 2 1 . 3 0 5 4 9 4 3 .   [ 4 ]   P .   M .   V i sh w e sh w a r a i a h ,   P .   N .   S i d d e g o w d a ,   a n d   S .   R u d r a sw a m y ,   “ M a x i m i z i n g   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k   l i f e t i m e   t h r o u g h   e n e r g y - e f f i c i e n t   r o u t i n g , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( I J E EC S ) ,   v o l .   3 1 ,   n o .   3 ,     p p .   1 4 4 2 – 1 4 5 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 3 1 . i 3 . p p 1 4 4 2 - 1 4 5 0 .   [ 5 ]   S .   F i r d o u s,   N .   B i b i ,   M .   W a h i d ,   a n d   S .   A l h a z m i ,   “ Ef f i c i e n t   c l u st e r i n g   b a se d   r o u t i n g   f o r   e n e r g y   ma n a g e m e n t   i n     w i r e l e s s  se n so r   n e t w o r k - a ssi s t e d   i n t e r n e t   o f   t h i n g s ,”  E l e c t r o n i c s  ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 3 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 1 2 3 3 9 2 2 .   [ 6 ]   W .   R .   H e i n z e l m a n ,   A .   C h a n d r a k a s a n ,   a n d   H .   B a l a k r i s h n a n ,   “ E n e r g y - e f f i c i e n t   c o m mu n i c a t i o n   p r o t o c o l   f o r   w i r e l e ss  m i c r o se n so r   n e t w o r k s,”   i n   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   H a w a i i   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S y s t e m   S c i e n c e s ,   I EEE  C o m p u t .   S o c ,   2 0 0 0 ,     p .   2 2 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / h i c ss. 2 0 0 0 . 9 2 6 9 8 2 .   [ 7 ]   S .   S h a r m i n ,   I .   A h me d y ,   a n d   R .   M d   N o o r ,   “ A n   e n e r g y - e f f i c i e n t   d a t a   a g g r e g a t i o n   c l u s t e r i n g   a l g o r i t h m  f o r   w i r e l e ss   sen s o r   n e t w o r k s   u si n g   h y b r i d   P S O , ”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   5 ,   p .   2 4 8 7 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 5 2 4 8 7 .   [ 8 ]   A .   S h a h r a k i ,   A .   T a h e r k o r d i ,   Ø .   H a u g e n ,   a n d   F .   El i a ss e n ,   “ C l u st e r i n g   o b j e c t i v e s  i n   w i r e l e ss s e n s o r   n e t w o r k s:   a   su r v e y   a n d   r e se a r c h   d i r e c t i o n   a n a l y s i s,”   C o m p u t e r  N e t w o r k s ,   v o l .   1 8 0 ,   p .   1 0 7 3 7 6 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mn e t . 2 0 2 0 . 1 0 7 3 7 6 .   [ 9 ]   N .   C .   W a n g ,   Y .   L.   C h e n ,   Y .   F .   H u a n g ,   C .   M .   C h e n ,   W .   C .   Li n ,   a n d   C .   Y .   Le e ,   “ A n   e n e r g y   a w a r e   g r i d - b a s e d   c l u st e r i n g   p o w e r   e f f i c i e n t   d a t a   a g g r e g a t i o n   p r o t o c o l   f o r   w i r e l e ss  s e n so r   n e t w o r k s, ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s  ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 9 ,     p .   9 8 7 7 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 2 1 9 9 8 7 7 .   [ 1 0 ]   T.   L e c h a n i ,   V .   T o u r t c h i n e ,   a n d   S .   A mari,   “ A   n e w   m o d i f i c a t i o n   o f   LEA C H   f o r   e f f i c i e n t   e n e r g y   i n   W S N , ”   I n d o n e s i a n   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( I J EE C S ) ,   v o l .   2 0 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 9 5 – 1 5 0 6 ,   D e c .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s . v 2 0 . i 3 . p p 1 4 9 5 - 1 5 0 6 .   [ 1 1 ]   V .   S i v a sa n k a r a r e d d y ,   G .   S u n d a r i ,   C .   R a m i   R e d d y ,   F .   A y m e n ,   a n d   E.   C .   B o r t o n i ,   “ G r i d - b a s e d   r o u t i n g   m o d e l   f o r   e n e r g y   e f f i c i e n t   a n d   s e c u r e   d a t a   t r a n smi ssi o n   i n   w sn   f o r   s mart   b u i l d i n g   a p p l i c a t i o n s, ”   A p p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t zerl a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 2 ,     p .   1 0 5 1 7 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 1 2 2 1 0 5 1 7 .   [ 1 2 ]   A .   S h e r   e t   a l . ,   “ M o n i t o r i n g   sq u a r e   a n d   c i r c u l a r   f i e l d s  w i t h   se n so r s  u si n g   e n e r g y - e f f i c i e n t   c l u st e r - b a s e d   r o u t i n g   f o r   u n d e r w a t e r   w i r e l e s s  se n s o r   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   D i s t ri b u t e d   S e n s o r  N e t w o rk s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   7 ,   p .   1 5 5 0 1 4 7 7 1 7 7 1 7 1 8 ,     Ju l .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 5 5 0 1 4 7 7 1 7 7 1 7 1 8 9 .   [ 1 3 ]   F .   A .   M o h a mm e d ,   N .   M e k k y ,   H .   H .   S u l e i m a n ,   a n d   N .   A .   H i k a l ,   “ S e c t o r e d   L EA C H   ( S - LEA C H ) :   a n   e n h a n c e d     LEA C H   f o r   w i r e l e s s  se n s o r   n e t w o r k , ”   I ET   W i re l e ss   S e n s o r  S y s t e m s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   5 6 – 6 6 ,   A p r .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / w ss 2 . 1 2 0 3 6 .   [ 1 4 ]   M .   A r g h a v a n i ,   M .   Esm a e i l i ,   M .   E sm a e i l i ,   F .   M o h s e n i ,   a n d   A .   A r g h a v a n i ,   “ O p t i m a l   e n e r g y   a w a r e   c l u st e r i n g   i n   c i r c u l a r   w i r e l e ss   sen s o r   n e t w o r k s,”   A d   H o c   N e t w o rks ,   v o l .   6 5 ,   p p .   9 1 – 9 8 ,   O c t .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d h o c . 2 0 1 7 . 0 7 . 0 0 6 .   [ 1 5 ]   A .   R .   Ta r a w n e h ,   B .   M a l a h me h ,   a n d   A .   A l - O d i e n a t ,   “ I mp r o v e d   LEA C H   p r o t o c o l   f o r   i n c r e a s i n g   n e t w o r k   l i f e t i m e     b a s e d   o n   c i r c u l a r   p a t c h e s  c l u st e r i n g , ”   U n i v e rs a l   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   8 – 1 7 ,   A p r .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 3 1 8 9 / u j a s. 2 0 2 0 . 0 7 0 1 0 2 .   [ 1 6 ]   H .   Zh a n g ,   “ A   W S N   c l u s t e r i n g   m u l t i - h o p   r o u t i n g   p r o t o c o l   u si n g   c e l l u l a r   v i r t u a l   g r i d   i n   I o T  e n v i r o n m e n t , ”   M a t h e m a t i c a l   Pro b l e m s   i n   En g i n e e r i n g ,   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 – 7 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 8 8 8 6 6 8 7 .   [ 1 7 ]   C .   S .   F a n ,   “ H I G H :   a   h e x a g o n - b a se d   i n t e l l i g e n t   g r o u p i n g   a p p r o a c h   i n   w i r e l e ss   se n s o r   n e t w o r k s, ”   Ad v a n c e s   i n   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   4 1 – 4 6 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 4 3 1 6 / A E C E . 2 0 1 6 . 0 1 0 0 6 .   [ 1 8 ]   C .   Ta n g ,   “ A   c l u st e r i n g   a l g o r i t h m  b a se d   o n   n o n u n i f o r m   p a r t i t i o n   f o r   W S N s,”   O p e n   Ph y si c s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 5 4 – 1 1 6 0 ,     D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 5 1 5 / p h y s - 2 0 2 0 - 0 1 9 2 .   [ 1 9 ]   T.   S a l a m  a n d   M .   S .   H o ss e n ,   “ P e r f o r ma n c e   a n a l y s i s  o n   h o mo g e n e o u s  LEA C H   a n d   EA M M H   p r o t o c o l s  i n     w i r e l e s s se n s o r   n e t w o r k , ”   Wi r e l e ss P e rso n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 020 - 0 7 1 8 5 - 6.   [ 2 0 ]   A .   P a n c h a l   a n d   R .   K .   S i n g h ,   “ EEH C H R :   e n e r g y   e f f i c i e n t   h y b r i d   c l u st e r i n g   a n d   h i e r a r c h i c a l   r o u t i n g   f o r   w i r e l e ss se n s o r   n e t w o r k s,”   Ad   H o c   N e t w o r k s ,   v o l .   1 2 3 ,   n o .   1 ,   p .   1 0 2 6 9 2 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d h o c . 2 0 2 1 . 1 0 2 6 9 2 .   [ 2 1 ]   K .   A .   D a r a b k h ,   S .   M .   O d e t a l l a h ,   Z .   A l - q u d a h ,   A .   F .   K h a l i f e h ,   a n d   M .   M .   S h u r m a n ,   “ En e r g y - a w a r e   a n d   d e n si t y - b a se d   c l u s t e r i n g   a n d   r e l a y i n g   p r o t o c o l   ( EA - DB - C R P )   f o r   g a t h e r i n g   d a t a   i n   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s, ”   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g   J o u rn a l ,   v o l .   8 0 ,   p p .   1 5 4 – 1 6 6 ,   J u l .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a so c . 2 0 1 9 . 0 3 . 0 2 5 .   [ 2 2 ]   T.   M .   B e h e r a   e t   a l . ,   “ En e r g y - e f f i c i e n t   r o u t i n g   p r o t o c o l s   f o r   w i r e l e ss se n so r   n e t w o r k s:   A r c h i t e c t u r e s,  s t r a t e g i e s,  a n d   p e r f o r ma n c e , ”   El e c t r o n i c s   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 5 ,   p .   2 2 8 2 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 1 1 5 2 2 8 2 .   [ 2 3 ]   A .   A .   h u ss i a n   H a ssa n ,   W .   M .   S h a h ,   M .   F .   I .   O t h ma n ,   a n d   H .   A .   H .   H a ss a n ,   “ E v a l u a t e   t h e   p e r f o r ma n c e   o f   K - M e a n s  a n d   t h e   f u z z y   C - M e a n s  a l g o r i t h ms   t o   f o r ma t i o n   b a l a n c e d   c l u st e r s  i n   w i r e l e ss  s e n s o r   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   E l e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( I J EC E) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 5 1 5 – 1 5 2 3 ,   A p r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 0 i 2 . p p 1 5 1 5 - 1 5 2 3 .   [ 2 4 ]   S .   La t a ,   S .   M e h f u z ,   S .   U r o o j ,   a n d   F .   A l r o w a i s ,   “ F u z z y   c l u st e r i n g   a l g o r i t h m  f o r   e n h a n c i n g   r e l i a b i l i t y   a n d   n e t w o r k   l i f e t i me   o f   w i r e l e s s se n s o r   n e t w o r k s , ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   6 6 0 1 3 – 6 6 0 2 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 8 5 4 9 5 .   [ 2 5 ]   A .   Y o u n e s,   U .   A .   B a d a w i ,   T .   H .   F a r a g ,   F .   A .   A l g h a m d i ,   a n d   A .   B e n   S a l a h ,   “ A   g e n e t i c   a l g o r i t h m   t o   f i n d   t h e   m i n i mu m   c o s t   p a t h s   t r e e   w i t h   b a n d w i d t h   c o n st r a i n t   i n   t h e   c o m p u t e r   n e t w o r k s, ”   v o l .   1 3 ,   n o .   1 0 ,   p p .   7 4 7 2 – 7 4 7 6 ,   2 0 1 8 .   [ 2 6 ]   M .   G a ma l ,   N .   E.   M e k k y ,   H .   H .   S o l i m a n ,   a n d   N .   A .   H i k a l ,   “ E n h a n c i n g   t h e   l i f e t i me   o f   w i r e l e ss   se 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   LEA C H   t e c h n i q u e - b a se d   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n , ”   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   3 6 935 – 3 6 9 4 8 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 6 3 2 5 4 .   [ 2 7 ]   Y .   Z h a i ,   L .   X u ,   a n d   Y .   Y a n g ,   “ A n t   c o l o n y   a l g o r i t h m   r e se a r c h   b a s e d   o n   p h e r o mo n e   u p d a t e   st r a t e g y , ”   i n   Pro c e e d i n g s  -   2 0 1 5   7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   H u m a n - M a c h i n e   S y s t e m s  a n d   C y b e rn e t i c s,  I H M S C   2 0 1 5 ,   I EEE,   A u g .   2 0 1 5 ,   p p .   3 8 – 4 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I H M S C . 2 0 1 5 . 1 4 3 .   [ 2 8 ]   H .   Li a n g ,   S .   Y a n g ,   L.   Li ,   a n d   J .   G a o ,   “ R e se a r c h   o n   r o u t i n g   o p t i m i z a t i o n   o f   W S N s  b a s e d   o n   i m p r o v e d   L EA C H   p r o t o c o l , ”     Eu r a si p   J o u rn a l   o n   W i re l e ss  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 .   2 0 1 9 ,   n o .   1 ,   p .   1 9 4 ,   D e c .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 3 8 - 019 - 1 5 0 9 - y.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   2 ,  Feb r u a r y   20 25 :  1 2 5 1 - 1 2 6 1   1260   [ 2 9 ]   W .   D i n g   a n d   W .   F a n g ,   “ Ta r g e t   t r a c k i n g   b y   s e q u e n t i a l   r a n d o m   d r a f t   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n     a l g o r i t h m, ”   i n   2 0 1 8   I E EE  I n t e rn a t i o n a l   S m a r t   C i t i e s  C o n f e re n c e ,   I S C 2   2 0 1 8 ,   I EEE,   S e p .   2 0 1 8 ,   p p .   1 – 7 .     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S C 2 . 2 0 1 8 . 8 6 5 6 9 8 5 .   [ 3 0 ]   X .   C h e n g ,   C .   X u ,   X .   L i u ,   J .   Li ,   a n d   J .   Z h a n g ,   “ LEA C H   p r o t o c o l   o p t i mi z a t i o n   b a s e d   o n   w e i g h t i n g   st r a t e g y   a n d   t h e   i m p r o v e d   a n t   c o l o n y   a l g o r i t h m,”   Fr o n t i e rs  i n   N e u r o ro b o t i c s ,   v o l .   1 6 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n b o t . 2 0 2 2 . 8 4 0 3 3 2 .   [ 3 1 ]   K .   C h i n n a i a h   a n d   K .   N .   R a o ,   “ S w a r m  e n e r g y   e f f i c i e n t   p o w e r   e f f i c i e n t   g a t h e r i n g   i n   s e n s o r   i n f o r m a t i o n   s y st e ms  p r o t o c o l   i n   w i r e l e s s  se n so r   n e t w o r k s,”   I n d o n e s i a n   J o u r n a l   o f   E l e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( I J E EC S ) ,   v o l .   3 1 ,   n o .   1 ,     p p .   4 5 9 – 4 6 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s.v 3 1 . i 1 . p p 4 5 9 - 4 6 9 .   [ 3 2 ]   A .   H a mz a h ,   M .   S h u r m a n ,   O .   A l - J a r r a h ,   a n d   E.   Ta q i e d d i n ,   “ E n e r g y - e f f i c i e n t   f u z z y - l o g i c - b a se d   c l u s t e r i n g   t e c h n i q u e   f o r   h i e r a r c h i c a l   r o u t i n g   p r o t o c o l s  i n   w i r e l e s s  se n so r   n e t w o r k s,”   S e n s o rs   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 9 ,   n o .   3 ,   p .   5 6 1 ,   J a n .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 9 0 3 0 5 6 1 .   [ 3 3 ]   Y .   K o n g s o r o t ,   P .   M u s i k a w a n ,   P .   M u n e e sawa n g ,   a n d   C .   S o - I n ,   “ A n   e n h a n c e d   f u z z y - b a s e d   c l u st e r i n g   p r o t o c o l   w i t h   a n   i mp r o v e d   sh u f f l e d   f r o g   l e a p i n g   a l g o r i t h m   f o r   W S N s, ”   Ex p e r t   S y s t e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 9 8 ,   p .   1 1 6 7 6 7 ,   J u l .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 2 . 1 1 6 7 6 7 .   [ 3 4 ]   A .   P a n c h a l   a n d   R .   K .   S i n g h ,   “ EA D C R :   e n e r g y   a w a r e   d i st a n c e   b a se d   c l u st e r   h e a d   s e l e c t i o n   a n d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   w i r e l e s s  sen s o r   n e t w o r k s , ”   J o u r n a l   o f   C i rc u i t s,   S y st e m s   a n d   C o m p u t e r s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   4 ,   p .   2 1 5 0 0 6 3 ,   M a r .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 4 2 / S 0 2 1 8 1 2 6 6 2 1 5 0 0 6 3 8 .   [ 3 5 ]   R .   C h a n d r a   G a n g w a r   a n d   R .   S i n g h ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms   f r o m   w i r e l e ss   se n s o r   n e t w o r k ’ s  p e r s p e c t i v e , ”   i n   Wi r e l e s s   S e n so r N e t w o rks  -   D e si g n ,   A p p l i c a t i o n s  a n d   C h a l l e n g e s ,   I n t e c h O p e n ,   2 0 2 3 .   d o i :   1 0 . 5 7 7 2 / i n t e c h o p e n . 1 1 1 4 1 7 .   [ 3 6 ]   M .   M i t t a l ,   R .   P .   d e   P r a d o ,   Y .   K a w a i ,   S .   N a k a j i ma,   a n d   J .   E.   M u ñ o z - Ex p ó si t o ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  f o r   e n e r g y   e f f i c i e n c y   a n d   a n o m a l y   d e t e c t i o n   i n   h y b r i d   w i r e l e ss   se n s o r   n e t w o r k s, ”   En e r g i e s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 1 ,   p .   3 1 2 5 ,   M a y   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 4 1 1 3 1 2 5 .   [ 3 7 ]   H .   K .   P r a j a p a t i   a n d   R .   Jo s h i ,   “ P e r f o r ma n c e   a n a l y s i s  o f   LEA C H   w i t h   d e e p   l e a r n i n g   i n   w i r e l e ss   se n so r   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   El e c t r o n i c s   a n d   T e l e c o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   6 8 ,   n o .   4 ,   p p .   7 9 9 – 8 0 5 ,   N o v .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 2 4 4 2 5 / i j e t . 2 0 2 2 . 1 4 3 8 8 8 .   [ 3 8 ]   M .   S .   Q a mar   a n d   I .   u l   H a q ,   “ W i r e l e ss  s e n s o r s   n e t w o r k s   e n e r g y   o p t i mi z a t i o n   u si n g   L EA C H   a n d   A N N s.”   2 0 2 3 .     d o i :   1 0 . 2 0 9 4 4 / p r e p r i n t s 2 0 2 3 0 7 . 0 0 5 3 . v 1 .   [ 3 9 ]   P .   Y .   K o n g ,   “ D i s t r i b u t e d   se n s o r   c l u st e r i n g   u si n g   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   w i t h   l o c a l   i n f o r ma t i o n , ”   I EE E  I n t e r n e t   o f   T h i n g s   J o u rn a l ,   v o l .   9 ,   n o .   2 1 ,   p p .   2 1 8 5 1 – 2 1 8 6 1 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 2 . 3 1 8 1 5 9 6 .   [ 4 0 ]   S .   E l   K h e d i r i ,   W .   F a k h e t ,   T.   M o u l a h i ,   R .   K h a n ,   A .   T h a l j a o u i ,   a n d   A .   K a c h o u r i ,   “ I mp r o v e d   n o d e   l o c a l i z a t i o n   u s i n g   K - m e a n s   c l u st e r i n g   f o r   w i r e l e ss  s e n s o r   n e t w o r k s,”   C o m p u t e r  S c i e n c e   Re v i e w ,   v o l .   3 7 ,   p .   1 0 0 2 8 4 ,   A u g .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o sr e v . 2 0 2 0 . 1 0 0 2 8 4 .   [ 4 1 ]   M .   W u ,   Z .   Li ,   J.  C h e n ,   Q .   M i n ,   a n d   T .   Lu ,   “ A   d u a l   c l u s t e r - h e a d   e n e r g y - e f f i c i e n t   r o u t i n g   a l g o r i t h m  b a se d   o n   c a n o p y   o p t i mi z a t i o n   a n d   K - M e a n s f o r   W S N , ”   S e n so rs ,   v o l .   2 2 ,   n o .   2 4 ,   p .   9 7 3 1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 2 2 4 9 7 3 1 .   [ 4 2 ]   B .   Z h u ,   E .   B e d e e r ,   H .   H .   N g u y e n ,   R .   B a r t o n ,   a n d   J.  H e n r y ,   “ I mp r o v e d   S o f t - K - me a n s  c l u s t e r i n g   a l g o r i t h m   f o r   b a l a n c i n g   e n e r g y   c o n su mp t i o n   i n   w i r e l e ss   se n so r   n e t w o r k s, ”   I EEE   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   J o u r n a l ,   v o l .   8 ,   n o .   6 ,   p p .   4 8 6 8 – 4 8 8 1 ,   M a r .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 0 . 3 0 3 1 2 7 2 .   [ 4 3 ]   W .   B .   H e i n z e l ma n ,   “ A p p l i c a t i o n - s p e c i f i c   p r o t o c o l   a r c h i t e c t u r e s   f o r   w i r e l e ss  n e t w o r k s,”   P h . D .   d i sser t a t i o n ,     M a ss a c h u s e t t s  I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   C a m b r i d g e ,   M A ,   U S A ,   2 0 0 0 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / c i t e see r x . i st . p s u . e d u / v i e w d o c / d o w n l o a d ? d o i = 1 0 . 1 . 1 . 2 7 . 5 7 2 7 & a mp ; r e p = r e p 1 &am p ; t y p e = p d f       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ta o u s  Le c h a n i          re c e iv e d   h e r  En g i n e e r  d e g re e   fro m   M o u l o u d   M a m m e ri  u n iv e rsity   in   1 9 9 7   a n d   th e   P h . D.  d e g re e   fro m   Un iv e rsity   M ’ h a m e d   Bo u g a ra   o f  Bo u m e rd e s  in   2 0 2 1 .   S h e   is  a n   a ss istan t  p r o fe ss o r  a t  M ’ h a m e d   Bo u g a ra   Un iv e rsity .   S h e   i s  c u rre n tl y   m e m b e r  a t  th e   re se a rc h   lab o ra to ry   (L EE I).   He r  r e se a rc h   in tere sts i n c lu d e   wire les s se n so r  n e two r k s,  i n tern e t  o f   th in g s ,   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac t e d   a t  e m a il :  t. lec h a n i@u n iv - b o u m e rd e s.d z .       S a m i a   O u r a r i           is  a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  i n   th e   Lab o ra to r y   o f  s y ste m s  a n d   tele c o m m u n ica ti o n   e n g in e e rin g   (LI S T)  a t   t h e   F a c u l ty   o f   Tec h n o l o g y   o f   th e   Un i v e rsity   M ’ h a m m e d   Bo u g u e ra   o f  B o u m e r d e s,  Alg e ria,   sin c e   2 0 1 6 .   S h e   re c e iv e d   h e r  M a g ister  d e g re e   in   In d u strial  Co m p u ter  S c ien c e   fro m   EM P ,   Alg iers   (Eco le  m il it a ire  P o ly tec h n i q u e )  i n   2 0 0 1 ,   a n d   a   P h D  d e g re e   i n   In d u str ial  S y ste m s  fro m   LAAS  (Lab o ra t o ire  d ’ A n a ly se   e t  d ’ Arc h i tec tu re   d e s   S y stè m e s),  To u l o u s e ,   F ra n c e ,   in   2 0 1 1 .   S h e   wa s  a   m a n a g e r  tea m   a t  th e   CDTA  (C e n tre  d e   Dé v e lo p p e m e n t  d e s  Tec h n o l o g ies   Av a n c é e s)  fro m   2 0 1 0   to   2 0 1 6 .   He r  re se a rc h   in tere sts  a re   in d u strial  e n g in e e rin g ,   m a th e m a ti c a l  m o d e li n g ,   o p ti m iza ti o n ,   p ro d u c ti o n   p lan n in g ,   a n d   sc h e d u li n g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  s.o u ra ri@u n iv - b o u m e rd e s.d z .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.