T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   202 5 ,   p p .   20 1~ 210   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 2 3 i 1 . 26361           201     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   H y brid op ti m i z a t io n alg o rith m   for  reso urce - e ff ici ent  and da ta - driv en per for m a n ce in  a g ricul tural   Io T       Depa   Ra m a cha n dra ia h K u m a r  Ra j a 1 ,   Z ura ida   Aba l A b a s 2 ,  G o s htu  H e m a nth  K u m a r 3 ,  Cha k a na   Ra v ind ra   M urt hy 4 ,  Vena pp a g a ri  E s w a ri 5   1 F a c u l t y   o f   I n f o r mat i o n   a n d   C o mm u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y   ( F T M K ) ,  U n i v e r si t i   T e k n i k a l   M a l a y si a   M e l a k a   ( U T e M ) ,   M e l a k a ,   M a l a y si a   2 D e p a r t me n t   o f   I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   a n d   A n a l y t i c s ,  F a c u l t y   o f   I n f o r mat i o n   a n d   C o mm u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y   ( F T M K ) ,  U n i v e r si t i   T e k n i k a l   M a l a y si a   M e l a k a   ( U T e M ) ,  M e l a k a ,  M a l a y si a   3 D e p a r t me n t   o f   C S E   ( C y b e r se c u r i t y ) ,   D a y a n a n d a   S a g a r   U n i v e r si t y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   S c h o o l   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,  M o h a n   B a b u   U n i v e r si t y ,   T i r u p a t i ,   I n d i a   5 S c h o o l   o f   El e c t r o n i c s   a n d   C o mm u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,  D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s  a n d   C o mm u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,  R EV A   U n i v e r si t y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 6 ,  2024   R ev i s ed   No v   6 ,  2024   A cc ep ted   No v   2 6 ,  2024       T h e   a g ricu lt u ra l  se c to r  is  u n d e rg o in g   a   sig n if ica n t  tran sf o rm a ti o n   w it h   th e   a d o p t io n   o f   th e   a g ricu lt u ra l  in ter n e t   of   th i n g s  (Io T ),   y e t  it   fa c e s  p e rsiste n t   c h a ll e n g e s  in   o p ti m izin g   re so u rc e   e ff ici e n c y   a n d   d a ta - d riv e n   p e rf o rm a n c e   d u e   to   li m it a ti o n s  in   c u rre n t  o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m s.  T h is  re se a r c h   a s se ss e s   th e   e ffe c ti v e n e ss   o f   f o u r  p ro m in e n t  a lg o rit h m s  su c h   a s  a n t  c o lo n y   o p ti m iza ti o n   (A CO),  g e n e ti c   a lg o rit h m s  ( GA ) ,   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iza ti o n   (P S O),  a n d   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   ( A BC)   in   a d d re ss in g   th e se   c h a ll e n g e s w it h in   a g r icu lt u ra l   Io T   (A Io T ) .   In tro d u c in g   a   n o v e l  h y b rid   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (HO A ),   we   a im   to   o v e rc o m e   th e se   li m it a ti o n s  b y   p rio rit izi n g   b o th   re so u rc e   e ff ic ien c y   a n d   d a ta - d riv e n   p e rf o rm a n c e .   T h ro u g h   a   th o ro u g h   e v a lu a ti o n ,   HO A   d e m o n stra tes   it s  su p e ri o rit y   in   e n h a n c in g   b o t h   a sp e c ts,  t h e re b y   e sta b li sh in g   i tse lf   a s  a   c o m p e ll in g   so lu ti o n   f o r  A Io T   a p p li c a ti o n s.   T h e   in tro d u c ti o n   o f   HO A   se ts  th e   sta g e   f o r  su sta in a b le,   c o st - e f f e c t iv e ,   a n d   d a ta - d riv e n   p re c isio n   a g ricu lt u re ,   sig n if ica n tl y   e n h a n c in g   re so u rc e   e ff ici e n c y   a n d   d a ta  a c c u ra c y   w it h in   th e   I o T   n e tw o rk .   K ey w o r d s :   Data   ac cu r ac y   Data   d r iv en   p er f o r m a n ce   I n ter n et  o f   t h i n g s   n e t w o r k   Op ti m izatio n   alg o r it h m s   R eso u r ce   e f f icien c y   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 :   Z u r aid a  A b al   A b as   Dep ar t m en t o f   I n tell ig e n t Co m p u ti n g   an d   An al y tics   Facu lt y   o f   I n f o r m a tio n   a n d   C o m m u n icatio n   T ec h n o lo g y   ( FT MK )   Un i v er s iti T ek n ik al  Ma la y s ia  Me lak a  ( UT eM )   Han g   T u ah   J a y a,   7 6 1 0 0   Du r ian   T u n g g al,   Me la k a,   Ma la y s ia   E m ail:  z u r aid aa @ u te m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   Mo d er n   in ter n et  o f   t h in g s   ( I o T )   s y s te m s   ar e  d es ig n ed   to   co lle ct  an d   a n al y ze   d ata  f r o m   v ar io u s   s o u r ce s   to   m ak e  m o r e  in f o r m ed   d ec i s io n s .   T h is   id ea   h as  b ee n   ap p lied   in   m a n y   s etti n g s ,   i n clu d in g   t h e  h ea lth ca r e   in d u s tr y ,   s m ar t  h o m es,  a n d   ag r icu l tu r e   [ 1 ] .   I n   ag r icu lt u r e,   d ata  is   co llected   f r o m   f ie ld   m o n ito r in g   an d   ti m e - s ta m p ed   s e n s o r y   d ata  f r o m   v ar io u s   m ac h i n er y   a n d   co m b in ed   w it h   co n te x t u al  d ata.   T h is   d ata  ca n   b e  u tili ze d   to   m ak e  n u m er o u s   d ec is io n s ,   f r o m   m atc h i n g   f er tili ze r   r ates  to   f ield   v ar iab ilit y   to   au to m atio n   o f   a  till ag e  s y s te m .   T h is   ca n   lead   to   h ig h er   y ield s ,   in cr ea s ed   ef f icien c y   o f   i n p u t  u s e,   an d   m a in te n a n ce   o f   a  s u s tai n ab le  f ar m i n g   o p er atio n .   T im e - s ta m p ed   s en s o r y   d ata  ca n   also   d r iv e  d ec i s io n s   a n d   p r o v id e  r ec o m m e n d atio n s   f o r   w h e n   to   co n d u ct  v ar io u s   f ield   o p er atio n s   [ 2 ] ,  [ 3 ] .   A n   ex a m p le  w o u ld   b e  m o n ito r i n g   s o il  m o i s t u r e  lev els  an d   r ec eiv i n g   a  n o tific atio n   w h e n   ir r ig a tio n   i s   r eq u ir ed .   Desp ite  t h e  p o ten ti al  f o r   in cr ea s ed   e f f icie n c y   th r o u g h   t h e  a u to m at io n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  20 1 - 2 1 0   202   o f   th e s e  s y s te m s ,   i n cr ea s ed   d ata  co llectio n   an d   au to m ati o n   in   a g r icu lt u r e  ca n   r es u lt   in   h i g h er   en er g y   ex p en d it u r e.   T h is   is   esp ec iall y   p er tin en t  i n   th e  ca s e  o f   I o T   s y s te m s ,   w h er e  ad d itio n al  n et wo r k in g   an d   s e n s i n g   d ev ices a r e  in teg r ated   w it h   ex i s tin g   m ac h i n es a n d   s y s te m s .   Hig h   en er g y   u s e  co n f lict s   w it h   s u s tai n ab ilit y   g o al s   an d   th u s   b ec o m es  a n   i n e f f icie n c y   in   in p u t  u s e   [ 4 ] .   T h is   h as   th e  p o ten t ial  to   n eg ate   ef f ici en c y   g ai n s   o f   d ata - d r iv en   d ec is io n s   an d   a u to m at i o n   o f   th e  s y s te m .   A d ap tatio n   o f   I o T   in   f ar m i n g   i n clu d e s   i n n o v ati v e  e m p lo y m e n t o f   p r o f ic ien t   d ev ices,  s u ch   as se n s o r s ,   GP S,  r o b o ts ,   m o b ile  a p p s ,   an d   u n m an n ed   ae r ial  v e h icle   (U A V s ) ,   in   co n ce r t  w it h   in ter n e t  co n n ec ti v it y .   I o T   tech n o lo g ies h a v e  ad v a n tag eo u s l y   tr an s ce n d ed   d if f er e n t j o b   d o m ai n s ,   an d   f ar m i n g   h as n o t  b ee n   lef t o u t in   t h is   s u r g e.   Far m i n g   i n co r p o r ates  w id e  ar r a y s   o f   ac ti v it ies,  w it h   a  co n s id er ab le  p er ce n tag e  o f   it  b ein g   r elian t  o n   m an u al  lab o r .   T h er e  ar e  also   jo b - s p ec if ic  ac t iv i ties ,   li k e  t h e  u s e  o f   tr ac to r s   f o r   til lag e,   a n d   m il k i n g   m ac h i n e s   f o r   m il k in g .   I o T   in   ag r icu lt u r e  ca p tu r es  d ata  f r o m   f ar m i n g   a ctiv itie s   u s in g   d if f er en t  d ev i ce s   to   in cr ea s e  f ar m   p r o d u ctiv it y .   I o T   en ab les  f ar m s   to   g ath er   d ata  w it h   a  h i g h   d eg r ee   o f   p r ec is io n   i n   a  v ar iet y   o f   s it u atio n s ,   h e lp in g   to   m a k e  b etter   d ec is io n s .   I o T - d r iv en   d ec is io n s   ca n   ca u s e  an   i m p ac t  r an g i n g   f r o m   o p ti m a l   an d   p r ec is e  u s e  o f   f er tili ze r s   in   t h e  p lan t in g   s ea s o n   to   au to m atic   d etec tio n   a n d   tar g eted   tr ea t m en t   o f   d i s ea s es   an d   in cr ea s ed   y ie ld   d u r in g   h ar v es t.  Data   th u s   g e n er ated   f r o m   f ar m in g   o p er atio n s   h av e  th e  p o ten tial  to   r ad ical l y   ch an g e  d ec is io n   alg o r ith m s   u s ed   u p   u n til   n o w  in to   p o w er f u l  p r ed ictio n s   a n d   p r escr ip tio n s   f o r   r aisi n g   f ar m   p r o d u cti v it y .   T h e  d ata  g ath er ed   f r o m   I o T   d ev ices  in   ag r ic u lt u r al  f ar m s ,   s h o w n   in   F ig u r e  1 ,   en co m p ass e s   b o th   s tr u ctu r ed   an d   u n s tr u ct u r ed   d ata.   Str u ct u r ed   d ata  is   u s u all y   ti m e - s ta m p ed   a n d   g eo - lo ca ted   d ata  f r o m   s en s o r s ,   y ie ld   m o n ito r s ,   an d   o th er   p r ec is io n   ag   tech n o l o g y ,   w h ile  u n s tr u ct u r ed   d ata  c an   tak e  th e  f o r m   o f   i m ag e s ,   g e o g r ap h ic  i n f o r m atio n   s y s te m   ( GI S )  m ap s   o f   f ield s ,   an d   r ec o r d s   o f   ag r icu lt u r al  p r ac tices.  W ith   d ata  an al y s is ,   d ec is i o n s ,   an d   u lti m atel y   ac tio n s   b ei n g   th e  m ai n   g o al,   it  is   a  m u s t  to   h a v e  h ig h - q u a lit y   d ata  a n d   a  clea r   p lan   f o r   u s i n g   u p   t h e  d ata   ef f ec tiv e l y .   H ig h - q u ali t y   d ata  p air ed   w it h   t h e  r ig h t a n al y s i s   an d   s u b s eq u e n t a ctio n s   ca n   le ad   to   in cr ea s ed   f ar m   p r o d u ctiv it y .           Fig u r e  1 .   I o T - en ab led   w ir eles s   s en s o r   n et w o r k       Hig h - q u alit y   d ata  an a l y s is   ca n   lead   to   d ec is io n s   t h at  ca n   b r i n g   ab o u t  a  p o s itiv e  c h an g e  f r o m   t h e  p r esen t   s itu a tio n   to   a  d esire d   s itu atio n .   T h is   is   p er f o r m an ce   w h er e  an   ac tio n   ca u s es  a  ch an g e  in   t h e  s tatu s   o f   an   en tit y .   T h o u g h   o p ti m izatio n   p r o b lem s   p r o v id e  a  s o lu tio n   in   a  s h o r ter   p er io d   co m p ar ed   to   tr a d itio n al  m et h o d s ,   f o r   lar g e - s ca le  co m p le x   p r o b lem s ,   th e  co m p u tatio n al  b u r d en   is   m u c h   h i g h er .   Si n ce   t h er e  is   a  h u g e  a m o u n t o f   d ata   g en er ated   in   ag r ic u lt u r al  I o T   ( A I oT ) ,   a   d em a n d   is   cr ea ted   f o r   in tellig e n t  d ec is io n - m a k in g   b y   d ata - d r iv e n   alg o r ith m s .   Fo r   lar g e  p r o b le m s ,   it  m a y   b e  th e   ca s e  t h at  r e s o u r ce - e f f icie n t  al g o r ith m s   m a y   tak e  a  lo n g er   ti m e .   T h is   ar ti cle  is   o r g an ized   as  f o llo w s :  se ctio n   2 ,   p r o v id es  a  co m p r e h e n s i v e  o v er v ie w   o f   cu r r en t  r esear ch   in   th i s   f ield .   Sectio n   3 ,   an al y ze s   a n d   ass es s es  p r o m in e n t  al g o r ith m s   u s ed   f o r   r eso u r ce   m a n ag e m e n t.  Sectio n   4 ,   d iv es   in to   th e  d etails  o f   a  n e w   ap p r o ac h ,   th e  h y b r id   o p ti m izatio n   alg o r ith m   ( HO A ) ,   d esi g n ed   t o   im p r o v e  r eso u r ce   ef f icien c y .   Sectio n   5 ,   co m p ar es  v ar io u s   o p ti m izat io n   al g o r ith m s ,   d etail s   th e  e x p er i m e n tal  s e tu p   u s ed   to   ev alu ate   th e m ,   an d   p r esen ts   t h e  ac h iev ed   i m p r o v e m e n t s   in   b o t h   en er g y   a n d   n e t w o r k   e f f icien c y .   Se ctio n   6 ,   s u m m ar ize s   th e  k e y   f in d i n g s   an d   m ai n   co n clu s io n s   d r a w n   f r o m   t h e  d is c u s s io n s   th r o u g h o u t t h e  ar ticle.       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   R eso u r ce - e f f ic ien t  a n d   d ata - d r iv en   p er f o r m a n ce   in   A I o T   is   cr u cial  f o r   o p ti m izi n g   cr o p   p r o d u ctio n   an d   i m p r o v i n g   e f f icie n c y .   T h e  u s e  o f   I o T   s en s o r s   an d   s m ar t  tech n iq u es  ca n   co n tr ib u te  t o   s u s tai n ab le  cr o p   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Hyb r id   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   fo r   r eso u r ce - efficien t a n d   …   ( Dep a   R a ma c h a n d r a ia h   K u ma r   R a ja )   203   p r o d u ctio n   b y   m o n ito r in g   s o il  n u tr ie n t s ,   w ater   d y n a m ic s ,   an d   cli m ate  f l u ctu a tio n s   [ 5 ] .   Dee p   lear n in g   an d   s en s o r   d ata  ca n   i m p r o v e  t h e  ac c u r ac y   an d   p er f o r m an ce   o f   m ea s u r in g   s o il  m o is tu r e  a n d   en ab le  r e m e d ial  m ea s u r es  s u c h   as  ir r ig atio n   [ 6 ] .   W ir eless   s en s o r   n et w o r k s   in   a g r ic u lt u r e  ca n   p r o v id e  r ea l - ti m e  d ata  o n   th e  co n d itio n   o f   cr o p s   an d   liv e s to ck ,   s u p p o r tin g   e f f icien t  m o n i to r in g   a n d   m a n a g e m e n t  s o lu tio n s   [ 7 ] .   I n teg r atin g   I o T ,   m ac h i n e   lear n in g ,   an d   d ata  an al y tics   i n to   s m ar t  ag r ic u lt u r e  ca n   o p ti m ize  th e  f o o d   p r o d u ctio n   p r o ce s s ,   i m p r o v e  q u alit y ,   an d   h elp   f ar m er s   a v o id   lo s s e s   [ 8 ] .   Fu r th er m o r e,   th e  co n ce p t   o f   au to m atic  m o n i to r in g   an d   co n tr o l  to o ls   u s i n g   I o T   s y s te m s   s u c h   as  lo n g   r an g e  ( L o R a )   an d   A r d u in o   ca n   co n tr ib u te  to   th e  ef f ec tiv e n e s s   an d   in cr ea s e  o f   ag r icu l tu r al  p r o d u ctio n   [ 9 ] .   E f f icie n t  n o d e  d ep lo y m e n t  a n d   d ata  ag g r eg atio n   tec h n iq u es   ca n   i m p r o v e  r eso u r ce   u tili za t io n   i n   Ag r i - I o T   ( A I oT )   ap p licat io n s .   T h e  S AR E C   p r o to co l  is   p r o p o s ed   as  a  clu s t er in g   ap p r o ac h   f o r   h eter o g e n eo u s   s ce n ar io s ,   w h ic h   is   2 5 %  m o r e  ef f icie n t i n   en e r g y   u t ilizatio n   an d   n et w o r k   li f eti m e  t h an   t h e   lo w - en er g y   ad ap ti v e  clu s ter i n g   h i er ar ch y   ( L E AC H )   p r o to co l   [ 1 0 ] .   A n   au to m ated   A I o T   s y s te m   is   d esig n ed   to   o p tim ize  t h e  u s e  o f   n at u r al  r e s o u r ce s   li k e  w ater   a n d   s o lar   e n er g y   w h ile  p r ev e n ti n g   th e   o v er u s e  o f   e lectr icit y   an d   w ater   [ 1 1 ] .   A n   I o T - b ased   p r o to ty p e  is   i m p le m e n ted   to   au to m ate  ir r ig atio n   b ased   o n   s o il  m o is t u r e,   te m p er atu r e,   an d   h u m id it y   le v els,  ai m in g   to   s av e  w ater   an d   in cr ea s e  p r o d u ctio n   ef f icie n c y   [ 1 2 ] ,  [ 1 3 ] .   T h e   C u l tiv Data   p lat f o r m   i n te g r ate s   I o T   d ev ices  an d   o p en   d ata  s o u r ce s   to   s u p p o r t  d ec is io n - m a k in g   i n   a g r ic u lt u r e,   i m p r o v i n g   p r o d u ct  q u alit y   a n d   f ar m   p r o d u ctiv it y   [ 1 4 ] .   Me tah eu r is tic  o p ti m izatio n   tec h n iq u es   h av e  b ee n   ap p lied   in   A I o T   to   i m p r o v e  v ar io u s   as p ec ts   o f   t h e  s y s te m .   O n e  s tu d y   p r o p o s ed   a  h y b r id   m eta h eu r i s t ic  alg o r it h m ,   w h a le  o p tim izatio n   al g o r ith m   ( W O A)   w ith   s i m u lated   an n ea li n g   ( S A ) ,   to   o p tim ize  th e  en er g y   co n s u m p tio n   o f   s e n s o r s   in   t h e  I o T   n et w o r k   a n d   s elec t   th e  o p ti m al  cl u s ter   h ea d   ( C H )   [ 1 5 ] .   A n o th er   s tu d y   i n v esti g ated   an d   co m p ar ed   d if f er e n t  d ata  r ed u ctio n   tech n iq u e s   f o r   o p ti m iz in g   I o T   d ata  tr an s m i s s io n   in   s m ar t  ag r icu lt u r e,   in cl u d in g   s a m p li n g ,   q u an tizat io n ,   an d   d ed u p licatio n   [ 1 6 ] .   A d d itio n ally ,   a  s w ar m - o p ti m izatio n   tech n iq u e  u s i n g   t h e  I o T   w a s   p r o p o s ed   t o   ch o o s e  s ec u r e  C H  an d   en s u r e  ef f icie n t d ata   tr an s m is s io n   i n   an   I o T - b ased   ag r icu l tu r e  w ir eles s   s en s o r   n et w o r k   [ 1 7 ] .   Fu r th er m o r e,   a  tu to r ial  p ap er   p r o v id ed   an   in - d ep th   o v er v ie w   o f   r o u tin g   ar ch itect u r es,   p r o to co ls ,   an d   p er f o r m an ce   o p tim izatio n   tec h n iq u e s   in   A I o T ,   ad d r ess in g   t h e  s p ec i f i c  r eq u ir e m en ts   a n d   co n s tr ain ts   o f   t h e  ag r ic u lt u r al   s etti n g   [ 1 8 ] .   Fin a ll y ,   a n   o p ti m izatio n   m o d el  f o r   m i n i m u m   s er v ice  co s t   w as   estab lis h ed ,   an d   a  co l lab o r ativ e  Mu lt  o b j ec tiv e  o p tim izatio n   alg o r ith m   w as  p r o p o s ed   f o r   in tellig e n t  ag r ic u lt u r al   d y n a m ic  s er v ices  in   th e  I o T   en v ir o n m e n t  [ 1 9 ] .   T h e  p r o b lem   b ein g   ad d r ess ed   i s   a  m in i m iz atio n   o f   co s t  o v er   a   co n s tr ain ed   f ea s ib ilit y   r eg io n .   A   g e n etic  al g o r ith m   ca n   b e   p ar ticu lar l y   e f f ec ti v e  o n   s u c h   a  p r o b lem   d u e  to   th e   ab ilit y   to   en co d e  n o n - b i n ar y   co n s tr ain ts   as  p en alt y   f u n c tio n s   an d   th e  u s e  o f   r ep air   alg o r ith m s ,   w h ic h   ca n   b e   ap p lied   w i th i n   a n   in d i v id u al  g en er atio n   a n d   at  th e  en d .       3.   M E T H O D   T o   co m p ar e  HO A   w ith   e x is ti n g   al g o r ith m s ,   it  i s   n ec e s s ar y   to   ev alu ate  t h e  s tr en g t h s   a n d   w ea k n ess e s   o f   th e  s p ec if ic  estab li s h ed   alg o r ith m s .   T h er ef o r e,   th is   s ec t io n   d is cu s s es  a  co m p r eh e n s iv e  ev alu atio n   o f   th e   s tr en g th s   a n d   w ea k n es s es  o f   a n t  co lo n y   o p ti m izat io n  ( A C O ) ,   w h ic h   is   a  t y p ical  al g o r ith m   p r o p o s ed   f o r   s o lv in g   o p tim izatio n   p r o b le m s   b y   s i m u lati n g   t h e  n at u r al  ac tiv i ties   o f   an t c o lo n ies.  A cc o r d in g   to   th e  ex is ti n g   liter at u r e,   AC O  s h o w s   ad v a n ta g es   in   ter m s   o f   g lo b al  o p ti m izat io n ,   co m b i n atio n al   an d   m o d u lar   o p t i m izatio n   m et h o d o lo g y ,   an d   a u to n o m o u s   d is tr ib u ted   o p ti m izatio n   p r o ce s s   [ 2 0 ] .   Ho w ev er ,   t h i s   k in d   o f   alg o r ith m   r eq u ir es   ex ten s i v e  m e m o r y   an d   co m p u t atio n al  ef f o r ts ,   an d   it  is   m o r e  s u itab le  to   s o lv e  s to ch a s tic  o p tim izatio n   p r o b lem s .   T h en   co m es  t h e  s ec o n d   ex is t i n g   al g o r ith m   g e n etic  al g o r ith m s   ( GA ) ,   w h ic h   is   b ased   o n   t h e  th eo r y   o f   n a tu r al   s elec tio n   a n d   ev o lu tio n .   C o m p ar ed   w it h   th e  tr ad itio n al  AC O,   G A   h a s   a  w id er   ad ap tatio n   f o r   s o lv i n g   co m b i n ato r ial  an d   o p tim izatio n   p r o b lem s   d u e  to   its   s o p h is ti ca ted   an d   in tellig e n t  g en e tic  o p er ato r s .   H o w ev er ,   u n d er   t h e  cu r r e n t  s i tu atio n ,   t h e  m ai n   d r a w b ac k   o f   G A  is   th e  r elativ el y   h ig h   d e m an d   f o r   co m p u tatio n al  e f f o r t   an d   m e m o r y   s p ac e,   an d   it  is   n o t  s u itab le  f o r   r ea l - ti m e  o p ti m i za tio n   p r ac tices w h ic h   r eq u ir e  h ig h   ef f ic ien c y   a n d   r eliab le  p er f o r m a n ce   an d   th e  s a m e  p r o b lem   i s   f ac ed   in   p ar tic le  s w ar m   o p ti m iza tio n   ( P SO )  [ 2 1 ] ,  [ 2 2 ] .   P SO is a  p o p u latio n - b ased   s to ch a s tic  o p ti m izatio n   alg o r ith m ,   an d   it  is   a  k in d   o f   s w ar m   i n telli g en ce   tech n iq u e.   I t  h a s   b ee n   ex te n s i v el y   s t u d ied   an d   w id el y   r ec o g n iz ed   b y   r esea r ch er s   an d   ex p er ts   i n   th e  f ie ld   o f   o p tim iza tio n   alg o r ith m s .   T h e  g o o d   th i n g   ab o u t  P SO  i s   it s   s i m p le  p r o ce d u r e.   Ho w e v er ,   j u s t lik e   t h e  i n h er en t  d e f ec ts   in   A C O   an d   G A ,   P SO  al s o   h a s   it s   m ai n   li m ita tio n s   -   it  i s   q u ite  ea s y   f o r   th e   alg o r it h m   to   f all  i n to   l o ca l  o p ti m a  an d   th e   ca lcu latio n   o f   p ar am eter s   c1   an d   c2   is   n o t stra ig h tf o r w ar d   f o r   v ar io u s   k in d s   o f   o p tim iza tio n   p r o b lem s .   Fi n all y ,   th e  liter at u r e  r ev ie w   d is cu s s e s   a  b r ief   d r a w b ac k   o f   a r ti f ici al  b ee   co lo n y   ( A B C ) .   A B C   i s   a  r elativ el y   n e w ,   p o p u latio n - ba s ed   s to ch ast ic  o p tim izatio n   al g o r ith m .   J u s t   lik e  AC O,   it  i s   f ea tu r ed   b y   s u p er io r   s w ar m   in d ep en d en ce   an d   in tr i n s ic  d is tr ib u ted   s tr u ct u r e   [ 2 3 ] .   Ho w e v er ,   th e  m ai n   d r a w b ac k   o f   A B C   is   it s   s lo w   co n v er g e n ce   s p ee d ,   an d   it  is   d if f ic u lt  to   b alan ce   b et w ee n   t h e  ex p lo r atio n   an d   e x p lo itati o n   ab ilit ies .  W h e n   r ev ie w i n g   t h e  s tr en g t h s   a n d   wea k n e s s e s   o f   all  e s tab lis h ed   al g o r ith m s ,   i t  is   n o te w o r th y   t h at  d if f er e n t  al g o r ith m s   s h o w   t h eir   u n iq u e  ad v an tag e s   f o r   v ar io u s   k i n d s   o f   o p ti m iza tio n   p r o b lem s .   T h e  p r o p o s ed   HO A   in teg r ate s   th e   m er its   o f   ex i s ti n g   p r o m i n e n t a lg o r ith m s   a n d   eli m in a tes t h e  p r ev alen ce   o f   ce r tai n   li m itat io n s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  20 1 - 2 1 0   204   3 .1 .    P r o po s ed  hy brid o pti m i za t io n a lg o ri t h m   T h e  co n ce p t  o f   a   HOA   in v o lv es  t h e  in te g r atio n   o f   m u l ti p le  o p tim izatio n   tech n iq u e s   to   ad d r ess   co m p le x   c h allen g e s   m o r e  ef f e ctiv el y .   I n   t h e  co n te x t  o f   e n h a n cin g   e n er g y   ef f icie n c y   i n   A I o T ,   HOA   co m b i n e s   th e  s tr en g t h s   o f   v ar io u s   o p ti m izat io n   alg o r it h m s ,   in cl u d in g   A C O,   GA ,   P SO,  an d   A B C ,   to   cr ea te  a   co m p r e h en s iv e   an d   v er s atile  a p p r o ac h .   HOA   le v er ag e s   th e   s t r en g t h s   o f   i n d iv id u al  o p ti m izat io n   alg o r it h m s   s u c h   as  A C O,   G A ,   P SO,  an d   A B C   to   cr ea te  a  r o b u s t  a n d   v er s atile  ap p r o ac h .   E ac h   al g o r ith m   b r in g s   its   u n iq u e   ex p er tis e :  A C O  ef f icie n tl y   e x p lo r es  d if f er en t  s o l u tio n s   an d   ex ce ls   at  g lo b al  s ea r ch ,   GA   i m p r o v es  ad ap tab ilit y   th r o u g h   it s   s elec tio n ,   cr o s s o v er ,   an d   m u tatio n   m ec h an is m s ,   P SO  o p ti m ize s   co n ti n u o u s   p ar a m eter s   b y   m i m ic k in g   p ar ticle  b e h av io r ,   an d   A B C   e x p lo its   t h e  f o r ag in g   b e h av io r   o f   b ee s   f o r   e f f ec ti v e  ex p lo r atio n   p u r p o s es,  d ea lin g   w it h   d is cr ete  an d   co n tin u o u s   v ar iab les.  H OA   d ev i s es  t h ese  alg o r it h m s   i n   a  s er ies  o f   s tep s ,   s tar tin g   w it h   d e f in in g   t h e  o p ti m izatio n   g o al s   an d   ad j u s tab l e  p ar am eter s .   So lu t io n s   ar e  t h en   r ep r ese n te d   as   d ev ice  co n f i g u r atio n   d ec is io n   s ets,  f o llo w ed   b y   in itial izati o n   w it h   a  d iv er s e  p o p u latio n   s p ec if ic  to   ea ch   alg o r ith m .   At  ea ch   iter atio n ,   in d i v id u al   alg o r it h m s   cr ea te   s o lu t io n s   b ased   o n   t h eir   m ec h an i s m s ,   u p d ate   in f o r m atio n   b ased   o n   s o lu tio n   q u alit y ,   a n d   b alan ce   lo ca l  ex p lo r atio n   w it h   g lo b al  u s a g e.   T h is   p r o ce s s   co n tin u e s   u n t il  th e  al g o r ith m   r ea ch e s   o p ti m al  o r   n ea r - o p ti m a l  co n f i g u r atio n s   f o r   en er g y - e f f icie n t   I o T   o p er atio n s   in   ag r icu l tu r e.   Fi n all y ,   t h e  s o lu ti o n s   ar e  e v alu ated   b ased   o n   e n er g y   e f f icien c y ,   d at a  q u a lit y ,   an d   o th er   r ele v an t   m etr ics.  B y   co m b i n i n g   t h e  s tr en g t h s   o f   in d i v id u al  al g o r ith m s ,   HO A   o f f er s   s ev er al  ad v a n ta g es.  I t  ex p lo r es  th e   s o lu tio n   s p ac e  m o r e  co m p r eh en s i v el y   t h r o u g h   th e  d if f er en t  ap p r o ac h es  o f   ea ch   alg o r ith m ,   r es u lti n g   in   i m p r o v ed   co n v er g e n ce   to w ar d   o p tim al  s o l u tio n s .   Fu r t h er m o r e,   co m p ar ed   to   in d iv id u al  alg o r ith m s ,   HO A   o f f er s   a  m o r e  r o b u s t  an d   v er s a tile  a p p r o ac h   ca p ab le  o f   tack li n g   c o m p le x   o p ti m izatio n   c h alle n g es  in   t h e  co n te x t  o f   A I o T .   HOA   r ep r ese n ts   a  p o wer f u l   to o l  f o r   i m p r o v in g   t h e  e n er g y   e f f icie n c y   o f   I o T   d ev ices   w h ile   en s u r i n g   t h e  r eliab ilit y   a n d   q u alit y   o f   d a ta,   co n tr ib u ti n g   to   s u s ta in ab le  ag r ic u lt u r al  p r ac tices  a n d   ef f icie n t  r eso u r ce   m an a g e m e n t.     Alg o rit h m   1.   H y brid o pti m iz a t io n a lg o ri t h m     Da t a :   N etw o r k  Ter r a in ,   in itia l e n erg y,   E fs ,   E elec ,   E a mp ,   Dc r itica l,  Dma x     Resul t :   b estS o lu tio n ,   b estC o s t,  h y b r id Me tr ics   1   I n itialize  p ar a m eter s   an d   v ar ia b les   2       -   I n itial ize  b estS o lut io n   to   an   e m p t y   s o lu tio n     -   I n itial ize  b estC o s t   to   a  h ig h - v alu e     -   I n itial ize  p her o m o neMa tr ix   f o r   AC O     -   I n itial ize  p ar ticle  p o s itio n s   f o r   P SO     -   I n itial ize  p o p u latio n   f o r   G A     -   I n itial ize  co lo n y   f o r   A B C     -   I n itial ize  o th er   alg o r it h m - s p ec if ic  p ar a m eter s   3   f o r   iter atio n   ←  1   to   h y b r id I tera tio n s   do   4     R u n   AC O  A l g o r ith m   to   o b tain   a co B estS o lut io n,  a co B est C o s t   5         P h er o m o n e  Ma tr ix Up d ate  ←  C alcu late  p h er o m o n e  u p d ates   6   E nd   f o r   7   R u n   P SO  A lg o r it h m   to   o b tain   p s o B estS o lu tio n,  p s o B est C o s t   8     p ar ticleUp d ateE q u atio n ( p ,   d )   9     p ar ticleVe lo cities(p ,   d )   ←  p ar t icleUp d ateE q u atio n ( p ,   d )   10     p ar ticleP o s itio n s ( p ,   d )   ←  p a r ticleP o s itio n s ( p ,   d )   +  p a r ticleV  elo cities(p ,   d )   11   R u n   G A   A l g o r ith m   to   o b tain   g a B estS o lut io n,  g a B es tC o s t   12     to u r n a m en tSelectio n ( ) , cr o s s o v er ( ) , m u tatio n ( )   13   R u n   A B C   A l g o r ith m   to   o b tain   a b cBes tSo lut io n,  a b cBes t C o s t   14     co lo n y Size  ←  Size  o f   t h e  b ee   co lo n y   15     co lo n y   ←  I n i tialize  b ee   co lo n y   16   C o m b i n e  th e  r es u lt s   u s in g   t h e  h y b r id   s tr ate g y   17     h y b r id B estS o l u tio n   =  C o m b in eSo lu tio n s ( A C O,   P   SO,  GA ,   A B C )   18     h y b r id B estC o s t =   C o s tF u n ctio n ( )   19       if   h y b r id B estC o s t <   b est C o s t  t hen   20       b estS o lu tio n   ←  h y b r id B estS o l u tio n   21       b estC o s t ←  h y b r id B estC o s t   22       end if   23   C alcu late  h y b r id Me tr ics   24     h y b r id Me tr ics =  C a lcu la teM et r ics()   25   R etu r n   b estS o lu tio n,  b estC o s t,  hyb r id Me tr ics     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Hyb r id   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   fo r   r eso u r ce - efficien t a n d   …   ( Dep a   R a ma c h a n d r a ia h   K u ma r   R a ja )   205   T h e  HOA   p r esen ted   h er e  aim s   to   ad d r ess   th e  c h alle n g e s   o f   r eso u r ce   ef f icie n c y   a n d   d ata - d r iv e n   p er f o r m a n ce   i n   A I o T   ap p licatio n s .   T h e  al g o r ith m   co m b i n e s   f o u r   p r o m in e n t  o p ti m izatio n   al g o r ith m s   A C O,   P SO,  GA ,   an d   A B C   to   f in d   an   o p tim al  s o lu t io n   f o r   A I o T   s y s te m s .   −   I n itializatio n :  t h e  al g o r ith m   in i tializes  n ec e s s ar y   p ar a m eter s   an d   v ar iab les,  in cl u d in g   th e  s o l u tio n   s p ac e  an d   alg o r ith m - s p ec i f ic  p ar a m eter s   f o r   AC O,   P SO,  G A ,   a nd   A B C .   −   I ter ativ e  op ti m izatio n :   a.   AC O  p h a s e:  A C O  i s   ex ec u ted   in   ea ch   iter atio n   to   f i n d   th e  b es t  s o lu tio n   an d   its   co s t.  P h er o m o n e  u p d ates  ar e   ca lcu lated   to   g u id e  th e  s ea r c h   p r o ce s s .   b.   P SO  p h ase:  P SO  is   em p lo y ed   to   u p d ate   p ar ticle   p o s itio n s   b ased   o n   a  p r ed ef in ed   eq u atio n ,   o p tim izi n g   t h e   s o lu tio n   s p ac e.   c.   GA   p h ase :  GA   u t ilizes  to u r n a m en t  s elec tio n ,   cr o s s o v er ,   an d   m u tatio n   o p er atio n s   to   ev o lv e  th e  p o p u latio n   to w ar d s   b etter   s o lu tio n s .   d.   A B C   p h a s e:  A B C   is   ex ec u ted   to   ex p lo r e  th e  s o lu tio n   s p ac e  u s i n g   e m p lo y ed ,   o n lo o k er ,   an d   s co u t  b ee s   to   f i n d   o p ti m al  s o lu tio n s .   e.   H y b r id   s tr ateg y :  th e  r es u lts   f r o m   AC O,   P SO,  G A ,   an d   A B C   a r e  co m b in ed   u s i n g   a  h y b r id   s tr ateg y   to   o b tain   th e  b est   s o l u tio n   an d   it s   co s t.   I f   t h e  h y b r id   s o l u tio n   i m p r o v e s   u p o n   t h e  cu r r e n t  b est   s o l u tio n ,   it  is   u p d ated   alo n g   w it h   it s   co s t.   f.   Me tr ics  ca lcu lat io n :  a f ter   co m b in in g   t h e  r esu l ts ,   h y b r id   m etr ics  ar e  ca lcu lated   to   ev al u ate  t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  h y b r id   alg o r it h m .   g.   Ou tp u t :  t h e  alg o r it h m   r etu r n s   th e  b est  s o lu tio n   f o u n d ,   its   co s t,  an d   h y b r id   m etr ic s ,   p r o v id in g   in s ig h t s   i n to   th e  ef f icie n c y   an d   p er f o r m a n c e  o f   th e  A I o T   s y s te m .     3 .2 .    E nh a nced  re s o urce   ef f iciency   in  inte rnet   o f   t hin g s   ne t w o rk   T h e  p r o p o s ed   HOA   alg o r it h m   p r o v id es  a  s o lu tio n   f o r   en h a n cin g   t h e  r eso u r ce   ef f icien c y   in   th e  I o T   n et w o r k .  R eso u r ce   m a n ag e m e n t  i n   t h e  I o T   n et w o r k   e n v ir o n m en t  f o c u s e s   o n   t h e  allo ca tio n   o f   li m ited   r eso u r ce s   to   n et w o r k   s er v ices   ef f ec ti v el y .   W ith   t h e  ad v en t  o f   m o r e  a n d   s m aller   d ev ices,  s u c h   as  s en s o r s   an d   ac t u ato r s ,   b ein g   co n n ec ted   to   t h e  I o T   n et w o r k ,   r eso u r ce   m a n ag e m e n t  b ec o m es  m o r e  ch al len g i n g .   T r ad itio n all y ,   t h e   r eso u r ce s   in   th e  I o T   n et w o r k   w er e  allo ca ted   b ased   o n   eith er   a  s tatic  m a n n er   -   u s i n g   a  p r ed ef i n ed   s ch ed u le  -   o r   a  ce n tr alize d   d y n a m ic  m an n e r   th e  r eso u r ce   al lo ca tio n   d ec i s io n   i s   m ad e  b y   a  ce n tr al  co n tr o ll er   b ased   o n   th e   cu r r en t  n et w o r k   tr an s m is s io n   co n d itio n s .   W ith   s tat ic  r eso u r ce   allo ca tio n ,   th e   m a x i m u m   d ela y   i n cu r r ed   is   p r ed ictab le,   b u t th e  r eso u r ce   is   u n d er - u til ized .   On   th e  o th er   h an d ,   th e  s c h ed u led   r eso u r ce   r e - allo ca tio n   p r o ce s s   in   a  ce n tr alize d   m a n n er   ca u s es  a  lo n g   in itial  d ela y   an d   f r eq u en t  d is r u p tio n   to   th e  n et wo r k   s er v ices.  T h ese  p r o b lem s   h av e  b ee n   u n r eso l v ed   f o r   a  w h ile  u n t il  t h e  p r o p o s al  o f   ap p l y i n g   t h e  HO A  al g o r ith m   to   r eso u r ce   ef f icien c y   o p ti m izatio n .   F ir s t ,   th e  s tr u c tu r e  o f   t h e  I o T   n et w o r k   f o r   r eso u r ce   allo ca tio n   is   r ed ef i n ed .   B y   in tr o d u ci n g   a  s er v ice  e n ca p s u l atio n   an d   d ec o u p lin g   co n tr o l  p lan e  f r o m   t h e  d ata  p lan e,   th e  I o T   n et w o r k   ca n   b e  v ir tu a ll y   d i v id ed   to   s ev er al  r eso u r ce   m an a g e m en t  d o m ain s   [ 2 4 ] ,  [ 2 5 ] .   E ac h   d o m ain   h as  it s   d o m ai n   h ea d   an d   a   d y n a m ic  r eso u r ce   m an a g er .   T h is   allo w s   a  d is tr ib u ted   m an n e r   f o r   th e  ap p licatio n   o f   t h e  HO A   al g o r ith m   as w e ll   as  an   is o lated   en v ir o n m e n t  f o r   th e  u s ag e  o f   r eso u r ce   allo ca ti o n   s tr ateg ie s :  i f   o n e  s tr ate g y   f a ils ,   th e  n et w o r k   ca n   s till   r ec o n f ig u r e  an d   ad ap t  to   t h e  c h a n g e s .   Seco n d l y ,   t h e  HOA   al g o r ith m   ca n   in itialize  t h e  r eso u r ce   allo ca tio n   b ased   o n   th e  h is to r ical  n et w o r k   tr af f ic  d ata  an d   t h e  s y n c h r o n izatio n ,   s o   t h at  t h e  en er g y   w a s te  i n   th e  s tatic   r eso u r ce   allo ca tio n   ca n   b e  lar g el y   r ed u ce d .   T h ir d ly ,   t h e  HO A   al g o r ith m   p r o v id es  a  s el f - ad ap tiv e  an d   d y n a m ic   allo ca tio n   m ec h a n is m .   T h e  p r o p o s ed   HOA   ca n   tr u l y   ac h ie v e  th e  g o al  o f   o p ti m izi n g   r e s o u r ce   allo ca tio n   b y   en s u r in g   m in i m u m   d ela y   a n d   m ax i m u m   u t ilizatio n   o f   r eso u r ce s .   Fin all y ,   as  th e  co n s tan t l y   c h a n g i n g   n et w o r k   co n d itio n s   ar e  m o n ito r ed   an d   r ef lecte d   in   th e  r eso u r ce   allo ca tio n   d ec is io n ,   r eso u r ce   e f f ici en c y   m ai n ten a n ce   i n   th e  lo n g   r u n   ca n   b e  g u ar an tee d .   B y   allo w i n g   th e  n et w o r k   to   ad ap t   to   th e  ch an g es,  th e  n et w o r k   ca n   en g a g e  i n   s leep   m o d e  to   s a v e  e n er g y   o r   t o   r ea llo ca te  r eso u r ce s   to   o t h er   ac tiv e  s er v ice s .   A ll th e s e  f ea t u r es m a k e  t h e  H O A   alg o r ith m   p ar ticu lar l y   s u itab le   f o r   r eso u r ce   ef f icien c y   o p ti m i za tio n   in   t h e  lar g e - s ca le  I o T   n et w o r k .       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  co m p ar ati v e  an a l y s is   o f   d if f er e n t  o p ti m izatio n   alg o r i th m s   b ased   o n   ev al u atio n   cr iter ia  an d   p er f o r m a n ce   m e tr ics.  A lth o u g h   all  th e  alg o r it h m s   ar e  w ell  e v alu a ted   b y   f o llo w in g   s ta n d ar d   p r o ce d u r es,  th ese  cr iter ia  m a y   n o t  b e  d ir ec tly   u s ed   in   p r ac tical  ap p licatio n s .   T h e  s elec tio n   o f   an   ap p r o p r iate  alg o r ith m   p r i m ar il y   d ep en d s   o n   th e  s u cc e s s f u l  i m p le m e n tat io n   o f   t h e  i n te n d ed   ap p licatio n   w h ic h   is   r e f l e cted   th r o u g h   t h e   p er f o r m a n ce   a n d   r esu l ts .   T h e   ev a lu at i o n   o f   o p t im iz a t i o n   alg o r i t h m s   w i th in   th e   c o n t ex t   o f   A I o T   d e v i c e s   a im e d   t o   a d d r e s s   th e   p a r am o u n t  ch a l le n g e   o f   en h an c in g   en e r g y   ef f i c i en cy   w h i l e  p r e s e r v in g   th e   in t eg r i ty   o f   d a ta   c o ll e c ti o n   a n d   t r an s m is s i o n .   T h r o u g h   a   co m p r eh en s iv e  s e t   o f   p e r f o r m an c e  m e t r i cs ,   th e   ef f ec t iv en es s   o f   f iv e  o p t im iz a t i o n   a l g o r ith m s ,   n am ely   A C O ,   GA ,   PS O ,   A B C ,   an d   HOA ,   w as   th o r o u g h ly   a s s es s e d .   T h e   r e s u l ts   a n d   an aly s is   r ev e al  k ey   in s ig h t s   in t o   e a ch   al g o r ith m ’ s   p e r f o r m an c e   a n d   p r o v i d e   a  b a s is   f o r   i n f o r m e d   r e c o m m en d a t i o n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  20 1 - 2 1 0   206   4 .1 .   E x peri m ent a l  s et up   T h e  ex p er im e n tal  s et u p   d etaile d   in v o lv e s   th e  t h o r o u g h   co n f ig u r atio n   o f   a  m u lti tu d e  o f   p ar am eter s   an d   m etr ics  to   r ep licate  a  n et w o r k   en v ir o n m e n t  w it h i n   an   A I o T   s y s te m .   T h is   th o r o u g h l y   co n s tr u c ted   s etu p   as  s h o w n   in   T ab le  1   s er v es  as  th e  f o u n d atio n al  f r a m e w o r k   f o r   s cr u ti n i zin g   th e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  H OA ,   a s   o u tli n ed   i n   th e  al g o r ith m   o v er v ie w .   W it h in   th i s   s et u p ,   v ar io u s   n e t wo r k   p ar am eter s   ar e  estab lis h ed ,   in clu d i n g   t h e  d elin ea tio n   o f   a  2 5 0   s q u ar e  m eter   ar ea   to   en ca p s u late  th e  p h y s ical  d o m ai n   in   w h ic h   s e n s o r   n o d es  an d   th e  b ase  s tatio n   o p er ate.   Sen s o r   n o d es  ar e  en d o w ed   w ith   a n   in itia l  en er g y   le v el  o f   1 0   j o u les,  d e n o tin g   th e  a v ailab le   p o w er   f o r   d ata  tr an s m is s io n   a n d   p r o ce s s in g .   A d d itio n all y ,   p ar a m eter s   s u ch   a s   th e  p r o b ab ilit y   to   b ec o m e  C H   an d   en er g y   m o d els  f o r   tr an s m i s s io n   an d   a m p li f icatio n   ar e  d ef in ed   to   en ca p s u late  th e  in tr icac ies  o f   co m m u n icatio n   d y n a m ics  w it h in   t h e  n et w o r k .   T h e  cr itical  a n d   m ax i m u m   co m m u n icatio n   d is tan ce s   ar e  s et  at   2 0   an d   1 0 0   m ete r s ,   r esp ec tiv el y ,   w h ile  d ata  p ac k ets  ar e  s tan d ar d ized   at  5 0 0   b y tes,  af f ec tin g   b o th   en er g y   co n s u m p tio n   an d   co m m u n icat io n   ef f icien c y .   T h e  p o s itio n in g   o f   th e  b ase  s tatio n   at  co o r d i n ates  ( 1 0 0 ,   1 0 0 )   an d   th e  v ar iatio n   in   s en s o r   n o d e  n u m b er s   f r o m   1 0 0   to   5 0 0   en ab l e  th e  ass e s s m en t  o f   alg o r it h m   p er f o r m a n ce   ac r o s s   d if f er e n t  n e t w o r k   d en s ities .   F u r th er m o r e,   t h e  iter ati v e  ex ec u tio n   o f   th e  h y b r id   al g o r ith m   1 0 0   tim es  f ac il itates   th e  r ef i n e m e n t  o f   o p ti m izatio n   p r o ce s s es  a n d   th e  e v alu a tio n   o f   co n v er g e n ce   b eh a v io r   a n d   ef f icie n c y .   T h is   co m p r e h en s iv e  e x p er i m e n tal  s etu p   p r o v id es  a  s tr u ct u r ed   f o u n d atio n   f o r   ev al u ati n g   t h e   ef f ec t iv e n es s   an d   s ca lab ilit y   o f   th e   p r o p o s ed   HOA   in   en h a n cin g   r eso u r ce   u tili za tio n   a n d   d ata  tr an s m is s io n   e f f i cien c y   w it h i n   A I o T   n et w o r k s .       T ab le  1 .   Netw o r k   p ar a m eter s   P a r a me t e r   V a l u e   N e t w o r k   te r r a i n   2 5 0   m²   I n i t i a l   e n e r g y   o f   s e n so r   n o d e s   1 0   J   P r o b a b i l i t y   t o   b e c o me   CH   0 . 1   F r e e   sp a c e   e n e r g y   mo d e l   ( Ef s)   10e - 1 2   J / b i t / m²   El e c t r o n i c   e n e r g y   mo d e l   ( E e l e c )   50e - 9   J/ b i t   A mp l i f i c a t i o n   e n e r g y   mo d e l   ( Ea mp )   0 . 0 0 1 3 e - 1 2   J/ b i t / m⁴   C r i t i c a l   d i s t a n c e   ( D c r i t i c a l )   2 0   m   M a x i m u m   di st a n c e   ( D max )   1 0 0   m   D a t a   p a c k e t   si z e   5 0 0   B y t e s   B a se   st a t i o n   p o si t i o n   ( x ,   y )   [ 1 0 0 ,   1 0 0 ]   N u mb e r   o f   se n so r   n o d e s   [ 1 0 0 ,   2 0 0 ,   3 0 0 ,   4 0 0 ,   5 0 0 ]   H y b r i d I t e r a t i o n s   1 0 0         4 .2 .   E nerg y   ef f iciency   i m pro v e m ent   E n er g y   ef f ic ien c y   i s   a  cr itical  co n ce r n   i n   A I o T ,   as it d ir ec tl y   i m p ac ts   th e  l if e s p an   o f   I o T   d e v ices a n d ,   co n s eq u e n tl y ,   th e  s u s tai n ab ilit y   o f   p r ec is io n   f ar m in g   p r ac tices.  T h e  ev alu atio n   o f   th e  o p tim izatio n   alg o r ith m s ’   i m p ac t  o n   en er g y   ef f icie n c y   w a s   ce n tr al  to   th is   s t u d y .   R e s i d u al  en er g y   is   o n e  o f   th e  m o s t   ess en tia l  m etr ics  i n   s u c h   s y s te m s ,   as  th e  s en s o r   n o d es  o f ten   w o r k   in   t h e  r eso u r ce - co n s tr ain ed   en v ir o n m en t  t h at   r eq u ir es  th e  lo n g - ter m   e f f icien c y .   T h e  ab o v e  r es u lts   r ev ea l  th at   P SO  p er f o r m s   t h e  w o r s t  in   ter m s   o f   en er g y   ef f i cien c y   an d   r es id u a l   en er g y .   T h er ef o r e,   th e  o v er h ea d   o f   P SO  is   to o   h ig h   to   w o r k   in   lar g e  n et w o r k s .   Mo r e  s p ec if icall y ,   lar g er   n et w o r k s   r esu lt  in   m o r e  en er g y   co n s u m p tio n   b y   P SO,  r en d e r in g   t h is   alg o r it h m   n o t  s ca lab le.   A lth o u g h   A C O   an d   GA   p er f o r m   m o d er atel y ,   t h eir   en er g y   e f f icie n c y   d eg r ad es  in   lar g e  n et w o r k s .   T h er ef o r e ,   th e  s ca lab ilit y   o f   AC O  a n d   G A   i s   li m ite d   w h e n   it  co m e s   to   lar g e - s ca le  a g r icu ltu r al  ap p licatio n s .   O n   t h e  o th er   h an d ,   t h e  e n er g y   ef f icien c y   o f   A B C   is   p r o m o t ed   in   th e  b eg in n i n g   an d   th en   d eg r ad es  b ey o n d   2 5 0   n o d es.   I n   ter m s   o f   en er g y   ef f icien c y ,   HO A  o u tp er f o r m s   all  o th er   al g o r ith m s .   T h e  ab o v e  r esu lt   s h o w s   t h at  HO A s   p er f o r m   th e  b es t  in   ter m s   o f   th e  en er g y   ef f icie n c y   i n   lar g e  n et w o r k s .   T h e  g r ad u al  en er g y   co n s u m p tio n   b y   HO A   in   Fig u r e  2 ( a) .   clea r ly   s h o w s   th at  e v e n   i n   lar g e - s ca l e  A I o T   d ep lo y m e n t s ,   th e  r es i d u al  en er g y   r e m ai n s   h i g h .   T h er ef o r e,   HOA   is   t h e  be st - s u ited   al g o r ith m   to   o p er at e  s en s o r   n o d es  lo n g - ter m   an d   r eso u r ce - e f f icie n t ly   in   a n   ag r icu ltu r al  en v ir o n m e n t.   HO A   ca n   b ec o m e  th e  b est  al g o r ith m   to   ex te n d   th e  lif e ti m e   o f   A I o T   n et w o r k s   b y   r ed u ci n g   m ai n te n an ce   a n d   k ee p in g   th e  d ata - d r iv e n   m o n it o r in g   o p er atio n al  f o r   a  lo n g   t i m e.   A   k e y   p er f o r m a n ce   i n d icato r   f o r   s tab le  a n d   p r ed ictab le  co m m u n icatio n   i n   A I o T   n et w o r k s   i s   j itter .   Fig u r e  2 ( b )   illu s tr ates  t h e  j itter   v s   n u m b er   o f   s e n s o r   n o d e  g r ap h   f o r   th e   m e n tio n ed   alg o r ith m s ,   w h ile  it  d ep icts   th at  t h e  j itter   in cr ea s e s   w it h   t h e  n u m b er   o f   s en s o r   n o d es  f o r   all  alg o r it h m s   b u t  a t  d if f er en t  r ates,  P SO  h as  t h e   h ig h e s t  j itter ,   p ar ticu lar l y ,   it  p er f o r m s   u n s tab le  i n   a  lar g e  n etw o r k ,   esp ec iall y   a f ter   3 0 0   n o d es.  T h e  s am e  ca n   b e  o b s er v ed   f o r   AC O  an d   G A   wh ich   h a v e  a  m o d er ate  in cr ea s e  in   j itter ,   th is   m ak e s   t h e m   s u itab le  f o r   s m al l  an d   m ed iu m   n et w o r k s   b u t  n o t  m o r e  s u itab le  f o r   lar g e  o n es.  A B C   s tar ts   w ell  an d   is   o n e  o f   th e  m o s t  s tab le  alg o r ith m s   u n t il  it  r ea ch es  2 0 0   n o d es.  A f t er   th at,   it  s h ar p l y   i n cr ea s es  t h e   j itter ,   m a k i n g   it  v er y   u n s u i tab le  f o r   m a n y   n o d es,   d em o n s tr ati n g   s ca lab ilit y   is s u es.  I n   co n tr ast,  HO A   s h o w s   th e  least  j itter   f o r   all  s izes  o f   n et w o r k s ,   h e n ce   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Hyb r id   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   fo r   r eso u r ce - efficien t a n d   …   ( Dep a   R a ma c h a n d r a ia h   K u ma r   R a ja )   207   d em o n s tr ati n g   it s   s tab ilit y   e v e n   as  t h e  s ize  o f   t h e  n o d es  in c r ea s es.  T h u s ,   it  is   t h e  m o s t  e f f ec ti v e  i n   r ed u ci n g   j itter ,   m a k in g   it s u itab le  f o r   lar g e,   lo w   late n c y ,   an d   h i g h l y   e n er g y - e f f ic ien t  A I o T   n et w o r k s .           ( a)   ( b )     Fig u r e  2 .   E n er g y   e f f icie n c y   a n al y s i s :  ( a)   r esid u al  en er g y   a n d   ( b )   j itter       4 .3 .   Net wo rk   ef f iciency   A I o T   n et w o r k s   m u s t  b e  ef f ic ie n t  in   tr a n s m itt in g   d ata  w h ile  c o n s er v i n g   en er g y .   T h e   s tu d y   as s ess e d   th e  o p t im i z a ti o n   a lg o r i th m s ’   im p ac t   o n   n e t w o r k   ef f i ci en cy ,   as   ch a r a ct e r i z e d   b y   m e t r ic s   s u ch   as   th r o u g h p u t ,   p a ck e t  d e l i v e r y   r a t i o   ( PDR ) ,  an d   p a c k e t   l o s s   r a ti o   ( PL R ) .   HOA   en h an c es   n e tw o r k   ef f ic i en cy ,   d em o n s t r a t in g   s ig n if ic an t  a d v an t ag es   in   t e r m s   o f   th r o u g h p u t   an d   r e d u c e d   p a ck e t   l o s s .   I t s   a b il i ty   t o   f in d   o p t im a l   c o n f ig u r a ti o n s   f o r   d a t a  t r a n s m is s i o n   s ch e d u l es   en s u r es   t h at   d a t a   is   d e l iv e r e d   ef f e ct iv e ly   an d   w i th   m in im a l   l o s s es .   A s   s h o w n   in   Fi g u r e   3 ( a)   a s   th e  n u m b e r   o f   s en s o r   n o d e s   i n c r ea s es   f r o m   1 0 0   t o   5 0 0 ,   all   alg o r ith m s   ex h ib it a n   u p w ar d   tr en d   in   th r o u g h p u t,   b u t  th eir   p er f o r m a n ce   v ar ies  s i g n i f ica n tl y .   T h e  HO A   d e m o n s t r ates  th e  b est  s ca lab ilit y ,   ac h ie v in g   ar o u n d   9   Kb p s   at  5 0 0   s en s o r   n o d es,  m ak in g   it   th e  m o s t e f f icie n t a m o n g   th e  alg o r ith m s .   T h e  A B C   alg o r it h m   f o llo w s ,   s h o w in g   a  s tead y   i n cr ea s e  an d   r ea ch i n g   ap p r o x i m atel y   7   Kb p s   at  5 0 0   n o d es,  in d icatin g   s tr o n g   p er f o r m an ce   w i th   h ig h er   n o d e  d en s ities .   P SO  p er f o r m s   m o d er atel y ,   ac h ie v i n g   ab o u t  6   Kb p s   w ith   5 0 0   n o d es,  s lig h tl y   b eh in d   A B C .   T h e  GA   s h o w s   lo w er   th r o u g h p u t,  r ea ch in g   ar o u n d   4 - 5   Kb p s   at  5 0 0   n o d es,  w i th   r elati v el y   s ta b le  p er f o r m an ce   b u t   lag g in g   t h e  to p - p er f o r m i n g   al g o r ith m s .   T h e  A C O  al g o r ith m   co n s is te n tl y   p r o v id es  th e  lo w e s t  th r o u g h p u t,  p ea k i n g   at  ap p r o x i m atel y   4   Kb p s ,   in d icati n g   it s   li m ited   s ca lab ilit y   co m p ar ed   to   th e  o th er   alg o r ith m s .   A s   s h o w n   i n   Fi g u r e  3 ( b )   T h e  HOA   ac h ie v e s   th e  h ig h e s t  P DR ,   n ea r in g   0 . 9   as  th e  n et w o r k   g r o w s ,   s h o w ca s in g   e x ce lle n t  r eliab ilit y   e v en   in   d en s e  n e t w o r k s .  A B C   f o llo w s   clo s el y   w it h   a  PDR   o f   ar o u n d   0 . 8   at  5 0 0   n o d es ,   m a k i n g   it  t h e  s ec o n d   m o s t  r eliab le.   P SO  p e r f o r m s   m o d er atel y ,   r ea ch in g   ab o u t   0 . 7 ,   w h ile  G A  la g s   s li g h tl y   b eh i n d   w it h   a  P D R   o f   0 . 6 .   AC O  s t r u g g les   w it h   lo w er   P DR ,   p ar ticu lar l y   at  s m aller   n o d e  co u n ts ,   i m p r o v i n g   to   0 . 5   a t 5 0 0   n o d es.   Ov er all,   HO A   o u tp er f o r m s   o th er s   in   lar g e - s ca le  n et w o r k s ,   w it h   b o th   HO A   an d   A B C   p r o v in g   h ig h l y   r eliab le,   w h i le  all  alg o r ith m s   i m p r o v e  in   P DR   as  th e  n o d e  co u n t  i n cr ea s es.  A s   s h o w n   i n   F ig u r e  3 ( c)   th e  HO A  h as  t h e  lo w est  P L R ,   s t a y i n g   b e lo w   2 %  e v en   w i th   5 0 0   n o d es,  m ak in g   it  t h e  m o s t  ef f icie n t  a n d   r eliab le  alg o r ith m .   A B C   p er f o r m s   w e ll  b u t  r ea c h es  a  5 %  P L R   at  5 0 0   n o d es,  w h ile  P SO  s h o w s   m o d er ate  p er f o r m a n ce   w it h   a  7 %   P L R .   G A   e x p er ien ce s   h i g h er   p ac k et  lo s s ,   r ea ch i n g   8 %,  an d   AC O  h a s   t h e  w o r s t  p er f o r m a n ce ,   p ea k i n g   at  9 %.   Ov er all,   HO A  ex ce l s   i n   m i n i m izin g   p ac k et  lo s s ,   m a k in g   it   id ea l  f o r   ap p licatio n s   r eq u ir in g   l o w   d ata  lo s s ,   w h ile   o th er   alg o r ith m s   s tr u g g le  as  n o d e  d en s it y   i n cr ea s es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  20 1 - 2 1 0   208       ( a)   ( b )         ( c)     Fig u r e  3 .  Net w o r k   e f f icie n c y   an al y s is :   ( a)   th r o u g h p u t ,  ( b )   p ac k et  d eliv er   r atio ,   an d   ( c)   p ac k et  lo s s   r atio       T h e  co m p r eh e n s i v e  e v al u ati o n   o f   o p ti m izatio n   al g o r ith m s   w ith in   th e  co n tex t  o f   AI o T   d ev ices   d em o n s tr ate s   th e  r e m ar k ab le  ef f ec tiv e n e s s   o f   th e  HO A   as  s h o w n   in   T ab le  2 .   HOA   o f f er s   s u b s tan tial  en er g y   ef f icien c y ,   d ata  ac cu r ac y ,   an d   n et w o r k   ef f ic ien c y   b en e f its .   T h is   m ak e s   it  th e  m o s t  s u itab le  c h o ice  f o r   o p tim izin g   en er g y   ef f icie n c y   in   A I o T   ap p l icatio n s .       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   p er f o r m an ce   m etr ic s   P e r f o r man c e   me t r i c s   A C O   PSO   GA   A B C   HOA   ( p r o p o se d )   T h r o u g h p u t   ( K b p s)   8 . 1 6     8 . 2 3     6 . 9 0     5 . 6 6     9 . 6 7   P D R   ( %)   0 . 9 3   0 . 7 9   0 . 9 1   0 . 9 2   0 . 9 6   P L R   ( %)   9 . 5 0   9 . 6 9   8 . 1 0   9 . 3 2   8 . 8 1   R e si d u a l   e n e r g y   ( J)   0 . 6 7   0 . 8 3   0 . 9 6   0 . 8 0   0 . 6 4   Ji t t e r ( ms)   0 . 8 4 4   0 . 9 4   0 . 8 5   0 . 8 8   0 . 6 1       5.   CO NCLU SI O N   T h e  A I o T   is   p o is ed   to   r ev o l u ti o n ize  f ar m i n g ,   y e t c h alle n g e s   p er s is t i n   o p ti m izin g   r e s o u r ce   ef f icien c y   an d   d ata - d r iv en   p er f o r m a n ce   d u e  to   lim i tatio n s   in   cu r r en t  a lg o r ith m s .   T h is   s t u d y   ev al u at es  AC O,   G A ,   P SO,  an d   A B C   in   A I o T   c o n tex t s .   I n tr o d u cin g   a  HOA ,   th is   r es ea r ch   ai m s   to   o v er co m e  ex is tin g   li m i tatio n s   b y   p r io r itizin g   r eso u r ce   ef f icien c y   a n d   d ata - d r iv en   p er f o r m a n ce .   T h r o u g h   r ig o r o u s   ev a lu at io n ,   HOA   e m er g es  as  a  s u p er io r   s o lu t io n ,   p r o m i s in g   s u s tai n ab le,   co s t - e f f ec tiv e,   an d   p r ec is e  ag r icu ltu r al   p r ac tices.  I n teg r atio n   o f   HO A  in to   A I o T   s y s te m s   h o ld s   g r ea t   p o ten tial  f o r   en h a n ci n g   r eso u r ce   u tili za tio n   a n d   d ata  ac cu r ac y .   Fu t u r e  r esear ch   m a y   f o cu s   o n   r ef i n i n g   HO A   f o r   s p ec if ic  ag r ic u lt u r al  co n tex ts   an d   ex p lo r in g   i ts   b r o ad er   ap p licatio n s .   C o n ti n u ed   d ev elo p m en t  a n d   i m p le m e n tat i o n   o f   ad v an ce d   o p ti m iza tio n   alg o r ith m s   l ik e  HO A   ar e  cr u c ial  f o r   m ax i m izin g   th e  b en e f its   o f   A I o T ,   u lti m atel y   i m p r o v i n g   p r o d u ctiv it y   an d   s u s tai n ab ilit y   i n   f ar m i n g   p r ac tices.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         Hyb r id   o p timiz a tio n   a lg o r ith m   fo r   r eso u r ce - efficien t a n d   …   ( Dep a   R a ma c h a n d r a ia h   K u ma r   R a ja )   209   ACK NO WL E D G E M E NT   T h e  au th o r s   w o u ld   li k e  to   th a n k   t h e  Fac u lt y   o f   I n f o r m atio n   an d   C o m m u n icatio n   T ec h n o lo g y   a n d   th e   C en ter   f o r   R esear c h   an d   I n n o v atio n   Ma n ag e m e n t  o f   Un i v er s iti  T ek n ik al  Ma la y s ia  M elak a  ( UT eM )   f o r   ass is tan ce   a n d   s u p p o r t f o r   th i s   r esear ch .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   D.   S a t h y a ,   R .   T h a n g a ma n i ,   a n d   B .   S .   B a l a j i ,   “ T h e   R e v o l u t i o n   o f   E d g e   C o mp u t i n g   i n   S m a r t   F a r mi n g ,”   I n t e l l i g e n t   Ro b o t s  a n d   D r o n e s   f o r   Pre c i s i o n   Ag r i c u l t u re .   C h a m:   S p r i n g e r   N a t u r e   S w i t z e r l a n d ,   3 5 1 - 389 ,   2 0 2 4 ,  d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 031 - 5 1 1 9 5 - 0 _ 1 7 .   [ 2 ]   N .   T so l a k i s,  T .   S .   H a r r i n g t o n ,   a n d   J.  S .   S r a i ,   “ L e v e r a g i n g   A u t o mat i o n   a n d   D a t a - d r i v e n   L o g i st i c s fo r   S u s t a i n a b l e   F a r mi n g   o f   H i g h - v a l u e   C r o p s i n   Eme r g i n g   E c o n o mi e s, ”   S m a rt   A g ri c u l t u r a l   T e c h n o l o g y ,   v o l .   4 ,   p p .   1 – 1 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a t e c h . 2 0 2 2 . 1 0 0 1 3 9 .   [ 3 ]   H .   A n w a r ,   G .   M a h mo o d ,   a n d   T .   A n w a r ,   “ N o u r i sh i n g   t h e   F u t u r e :   A I - D r i v e n   O p t i mi z a t i o n   o f   F a r m - to - C o n s u me r   F o o d   S u p p l y   C h a i n   f o r   En h a n c e d   B u si n e ss  P e r f o r man c e , ”   I n n o v a t i v e   C o m p u t i n g   Re v i e w   ( I C R) ,   v o l .   3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 5 – 29 ,   2 0 2 3 ,  d o i :   1 0 . 3 2 3 5 0 / i c r . 3 2 . 0 2 .   [ 4 ]   E.   K .   G y a mf i ,   Z .   El say e d ,   J.   K r o p c z y n sk i ,   M .   A .   Y a k u b u ,   a n d   N .   El say e d ,   “ A g r i c u l t u r a l   4 . 0   L e v e r a g i n g   o n   T e c h n o l o g i c a l   S o l u t i o n s:   S t u d y   f o r   S mart  F a r mi n g   S e c t o r , ”   i n   2 0 2 4   I EEE   3 r d   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 i n g   a n d   M a c h i n e   I n t e l l i g e n c e ,   I C MI   2 0 2 4   -   Pro c e e d i n g s ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C M I 6 0 7 9 0 . 2 0 2 4 . 1 0 5 8 5 9 1 0 .   [ 5 ]   A .   A l i ,   T .   H u ssa i n ,   N .   T a n t a sh u t i k u n ,   N .   H u s sai n ,   a n d   G .   C o c e t t a ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   S mar t   T e c h n i q u e s,  I n t e r n e t   o f   T h i n g s   a n d   D a t a   M i n i n g   f o r   R e so u r c e   U se   Ef f i c i e n t   a n d   S u st a i n a b l e   C r o p   P r o d u c t i o n , ”   A g r i c u l t u r e   ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 – 1 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g r i c u l t u r e 1 3 0 2 0 3 9 7 .   [ 6 ]   S .   K h a t t a r   a n d   T .   V e r ma,   “ E n h a n c e me n t   o f   t h e   P e r f o r man c e   a n d   A c c u r a c y   o f   S o i l   M o i st u r e   D a t a   T r a n sm i ssi o n   i n   I O T , ”   i n   I O P   C o n f e re n c e   S e r i e s:   E a r t h   a n d   E n v i r o n m e n t a l   S c i e n c e ,   F e b .   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 17 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 5 - 1 3 1 5 / 1 1 1 0 / 1 / 0 1 2 0 0 1 .   [ 7 ]   S .   A t a l l a   e t   a l . ,  “ I o T - En a b l e d   P r e c i s i o n   A g r i c u l t u r e :   D e v e l o p i n g   a n   Ec o sy st e m  f o r   O p t i m i z e d   C r o p   M a n a g e men t , ”   I n f o rm a t i o n   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 – 2 3 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 4 0 4 0 2 0 5 .   [ 8 ]   B .   P a u l c h a my ,   M .   A r c h a n a ,   R .   B h u v a n e sw a r i ,   B .   K a r t h i c k ,   a n d   S .   K a r t h i k ,   “ I mp l e me n t a t i o n   o f   P r o f i c i e n t   A g r i c u l t u r e   U si n g   I o T   w i t h   M a c h i n e   L e a r n i n g   a n d   M o b i l e   A p p l i c a t i o n , ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   El e c t r o n i c s  a n d   S u s t a i n a b l e   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s,  I C ES C   2 0 2 1 ,   I EEE,   A u g .   2 0 2 1 ,   p p .   1 8 6 0 – 1 8 7 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C ESC5 1 4 2 2 . 2 0 2 1 . 9 5 3 2 6 6 4 .   [ 9 ]   H .   R .   G u n a w a n ,   W .   A .   R i z a l d i ,   N .   E.   P u t r i ,   D .   F .   M a u l a n a ,   a n d   A .   W i k a r t a ,   “ D a t a - D r i v e n   L o R a   P r e c i si o n   A g r i c u l t u r e   a s  a   F a r m   M o n i t o r i n g   S o l u t i o n   a n d   I n c r e a si n g   E f f i c i e n c y   o f   W a t e r   U s e   a n d   C o n su m p t i o n   o f   N P K   F e r t i l i z e r , ”   i n   L e c t u r e   N o t e s  i n   Me c h a n i c a l   En g i n e e ri n g ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 6 9 – 3 7 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 19 - 0 8 6 7 - 5 _ 4 4 .   [ 1 0 ]   S .   Z a h o o r   a n d   R .   N a a z ,   “ R e so u r c e   Ef f i c i e n t   D e p l o y me n t   a n d   D a t a   A g g r e g a t i o n   i n   P e r v a si v e   I o T  A p p l i c a t i o n s  ( S m a r t   A g r i c u l t u r e ) , ”   Re c e n t   A d v a n c e s  i n   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 1 – 1 5 6 ,   A p r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 1 7 4 / 2 6 6 6 2 5 5 8 1 3 9 9 9 2 0 0 8 3 1 1 2 2 8 4 6 .   [ 1 1 ]   V .   V .   R e d d y   S ,   B .   J a i so n ,   A .   B a l a j i ,   D .   I n d u ma t h y ,   S .   V a n a j a ,   a n d   J.  J .   J .   S h e e l a ,   “ A g r i - I o T :   A   F a r m  M o n i t o r i n g   a n d   A u t o ma t i o n   S y st e m  u si n g   I n t e r n e t   o f   T h i n g s, ”   i n   P ro c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 2 3   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r o n i c s   a n d   Re n e w a b l e   S y s t e m s,   I C EAR S   2 0 2 3 ,   I EEE,   M a r .   2 0 2 3 ,   p p .   6 3 9 – 642 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E A R S 5 6 3 9 2 . 2 0 2 3 . 1 0 0 8 5 2 3 5 .   [ 1 2 ]   V .   V i sw a n a t h a ,   A .   C .   R a ma c h a n d r a ,   R .   V .   S .   R e d d y ,   P .   A .   K u mari ,   R .   S .   M u r t h y ,   a n d   B .   M .   S a t h i s h a ,   “ I mp l e m e n t a t i o n   o f   I o T   i n   A g r i c u l t u r e :   A   S c i e n t i f i c   A p p r o a c h   f o r   S mart   I r r i g a t i o n , ”   i n   M y s u ru C o n   2 0 2 2   -   2 0 2 2   I E EE   2 n d   My s o r e   S u b   S e c t i o n   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e ,   I EEE,   O c t .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M y su r u C o n 5 5 7 1 4 . 2 0 2 2 . 9 9 7 2 7 3 4 .   [ 1 3 ]   F .   L e mu s - P r i e t o ,   J.  F .   B .   M a r t í n ,   J.  L .   G ó n z a l e z - S á n c h e z ,   a n d   E .   M .   S á n c h e z ,   “ C u l t i v D a t a :   A p p l i c a t i o n   o f   I o T   t o   t h e   C u l t i v a t i o n   o f   A g r i c u l t u r a l   D a t a , ”   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   2 ,   n o .   4 ,   p p .   5 6 4 – 5 8 9 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i o t 2 0 4 0 0 2 9 .   [ 1 4 ]   R .   M .   K h a l e e f a h ,   N .   A .   M .   A l - I sa w i ,   M .   K .   H u sse i n ,   a n d   N .   A .   M .   A l d u a i s ,   “ O p t i mi z i n g   I o T   D a t a   T r a n s mi ssi o n   i n   S mar t   A g r i c u l t u r e :   A   C o mp a r a t i v e   S t u d y   o f   R e d u c t i o n   T e c h n i q u e s, ”   i n   H O RA   2 0 2 3   -   2 0 2 3   5 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n g ress  o n   H u m a n - C o m p u t e r   I n t e r a c t i o n ,   O p t i m i z a t i o n   a n d   Ro b o t i c   A p p l i c a t i o n s,  Pro c e e d i n g s ,   I EEE,   J u n .   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 5 ,   d o i :  1 0 . 1 1 0 9 / H O R A 5 8 3 7 8 . 2 0 2 3 . 1 0 1 5 6 7 5 7 .   [ 1 5 ]   C .   I w e n d i ,   P .   K .   R .   M a d d i k u n t a ,   T .   R .   G a d e k a l l u ,   K .   L a k sh ma n n a ,   A .   K .   B a sh i r ,   a n d   M .   J.   P i r a n ,   “ A   me t a h e u r i st i c   o p t i mi z a t i o n   a p p r o a c h   f o r   e n e r g y   e f f i c i e n c y   i n   t h e   I o T   n e t w o r k s, ”   S o f t w a re  -   Pr a c t i c e   a n d   E x p e ri e n c e ,   v o l .   5 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 5 5 8 – 2 5 7 1 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / sp e . 2 7 9 7 .   [ 1 6 ]   Z .   T u r sk i s  a n d   V .   S n i o k i e n e ,   “ I o T - D r i v e n   T r a n sf o r mat i o n   o f   C i r c u l a r   E c o n o my   Ef f i c i e n c y :   A n   O v e r v i e w , ”   Ma t h e m a t i c a l   a n d   C o m p u t a t i o n a l   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   4 ,   p .   4 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mca 2 9 0 4 0 0 4 9 .   [ 1 7 ]   V .   S h a n k a r   a n d   S .   A .   S i r d e sh p a n d e ,   Ef f i c i e n t   a n d   S e c u r e d   I o T - B a se d   A g r i c u l t u r e   W i r e l e ss  S e n so r   N e t w o r k   U si n g   S w a r m  O p t i mi z a t i o n . ”   Ad v a n c e s  i n   S I o T   ( S o c i a l   I n t e r n e t   o f   T h i n g s) .   C R C   Pre ss ,   2 0 2 3 .   1 7 9 - 197 ,   d o i :   1 0 . 1 2 0 1 / 9 7 8 1 0 0 3 2 8 2 9 9 0 - 1 0 .   [ 1 8 ]   E.   Ef f a h ,   O .   T h i a r e ,   a n d   A .   M .   W y g l i n s k i ,   “ A   T u t o r i a l   o n   A g r i c u l t u r a l   I o T :   F u n d a me n t a l   C o n c e p t s ,   A r c h i t e c t u r e s,  R o u t i n g ,   a n d   O p t i mi z a t i o n , ”   I n t e rn e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 6 5 – 3 1 8 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i o t 4 0 3 0 0 1 4 .   [ 1 9 ]   H .   L i a n g ,   “ M u l t i o b j e c t i v e   O p t i mi z a t i o n   M e t h o d   o f   C o e v o l u t i o n   t o   I n t e l l i g e n t   A g r i c u l t u r a l   D y n a mi c   S e r v i c e s u n d e r   t h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s E n v i r o n me n t , ”   Wi re l e ss   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 1 0 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 1 / 5 5 8 5 0 6 2 .   [ 2 0 ]   M .   D o r i g o ,   M .   B i r a t t a r i ,   a n d   T .   S t u t z l e ,   “ A n t   c o l o n y   o p t i m i z a t i o n , ”   I EEE  c o m p u t a t i o n a l   i n t e l l i g e n c e   m a g a z i n e ,   v o l .   1 ,   n o .   4 ,   p p .   28 – 3 9 ,   2 0 0 6 ,  d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M C I . 2 0 0 6 . 3 2 9 6 9 1 .   [ 2 1 ]   J.  K e n n e d y   a n d   R .   E b e r h a r t ,   “ P a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n , ”   i n  Pro c e e d i n g s  o f   I C N N ’ 95   -   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e ren c e   o n   N e u r a l   N e t w o rks,   Pe rt h ,   WA ,   A u st r a l i a ,   1 9 9 5 ,   p p .   1 9 4 2 - 1 9 4 8   v o l .   4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C N N .   [ 2 2 ]   F .   G e r g e s,  G .   Z o u e i n ,   a n d   D .   A z a r ,   “ G e n e t i c   a l g o r i t h ms   w i t h   l o c a l   o p t i m a   h a n d l i n g   t o   so l v e   su d o k u   p u z z l e s, ”   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 1 8   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 i n g   a n d   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   ( I C C AI   ‘ 1 8 ) ,   N e w   Y o r k ,   N Y ,   U S A :   A C M ,   M a r .   2 0 1 8 ,   p p .   19 – 22 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 1 9 4 4 5 2 . 3 1 9 4 4 6 3 .   [ 2 3 ]   G .   H u sn 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   S c h e ma  f o r   Ef 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 E T s) , ”   En e rg i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 – 2 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 3 1 4 5 6 .   [ 2 4 ]   A .   D .   D h r u v a ,   B .   P r a sa d ,   S .   K a me p a l l i ,   a n d   S .   K u n i se t t i ,   “ A n   e f f i c i e n t   me c h a n i sm  u s i n g   I o T   a n d   w i r e l e ss  c o mm u n i c a t i o n   f o r   sm a r t   f a r mi n g , ”   M a t e r i a l s T o d a y :   Pr o c e e d i n g s ,   v o l .   8 0 ,   p p .   3 6 9 1 – 3 6 9 6 ,   2 0 2 3 ,  d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . ma t p r . 2 0 2 1 . 0 7 . 3 6 3 .   [ 2 5 ]   B .   H .   D .   D .   P r i y a n k a ,   P .   U d a y a r a j u ,   C .   S .   K o p p i r e d d y ,   a n d   A .   N e e t h i k a ,   “ D e v e l o p i n g   a   r e g i o n - b a se d   e n e r g y - e f f i c i e n t   I o T   a g r i c u l t u r e   n e t w o r k   u si n g   r e g i o n - b a se d   c l u st e r i n g   a n d   sh o r t e st   p a t h   r o u t i n g   f o r   mak i n g   su st a i n a b l e   a g r i c u l t u r e   e n v i r o n me n t , ”   M e a s u r e m e n t :   S e n so rs ,   v o l .   2 7 ,   p p .   1 – 1 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me a se n . 2 0 2 3 . 1 0 0 7 3 4 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  20 1 - 2 1 0   210   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       De p a   Ra m a c h a n d r a ia h   K u m a r   Ra ja           is  c u rre n tl y   w o rk in g   a s  P o st  D o c to ra l   Re se a rc h e r  in   th e   F a c u lt y   o f   In f o r m a ti o n   a n d   Co m m u n ica ti o n   T e c h n o l o g y   (F T M K)  a t  Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia ,   M e lak a ,   M a lay sia .   He   re c e iv e d   h is Bac h e lo r  o f   T e c h n o lo g y   (B.   T e c h )  f ro m   JN T U A   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g   a n d   M a ste r  o f   T e c h n o lo g y   (M . T e c h )  f ro m   Na ti o n a l   In stit u te   o f   T e c h n o lo g y   Ka rn a ta k a   (NIT K)  S u ra th k a l,   Ka rn a tak a ,   In d ia.   He   re c e iv e d   a   Do c to r   o f   P h il o so p h y   (P h . D.)   f ro m   S t  P e ters   Un iv e rsity ,   Ch e n n a i,   In d ia  f o r  h is  re se a rc h   o n   a n   e f f e c ti v e   c o n tex t - d riv e n   re c o m m e n d e r   s y ste m   f o r  e - c o m m e rc e   a p p li c a ti o n s.  His   re se a rc h   a re a s  in c lu d e   t h e   in ter n e t  o f   th in g s,   d a ta m in in g ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   i n telli g e n t   tran sp o rt   sy st e m s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  k u m a rra jad r@g m a il . c o m .         Zu r a id a   Aba l  Ab a s          is  c u rre n tl y   a n   A ss o c iate   P ro f e ss o r  a t  th e   De p a rtme n t  o f  In telli g e n t  C o m p u ti n g   &   A n a ly ti c s,  F a c u lt y   o f   In f o rm a ti o n   a n d   C o m m u n ica ti o n   T e c h n o l o g y ,   Un iv e rsiti   T e k n ik a l  M a la y sia   M e lak a   (UTe M ).   S h e   g ra d u a ted   w it h   a   f irst - c las s  d e g re e   in   B . Sc .   in   In d u strial  M a t h e m a ti c s  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   ( UT M ),   o b tain e d   M . Sc .   i n   Op e ra ti o n a l   Re se a rc h   f ro m   L o n d o n   S c h o o l  o f   Eco n o m ics   (L S E)  a n d   re c e iv e d   P h . D .   i n   M a th e m a ti c s  f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   (UT M ).   I n sp ired   b y   h e r  in tere st  i n   m a th e m a ti c s,  o p e ra ti o n a l  re se a rc h   a n d   a n a ly ti c s,  sh e   is  in tere ste d   in   e x p a n d in g   h e r  re se a rc h   a re a s  in   m u lt id isc ip li n a ry   f ield s  a n d   e sta b li sh i n g   c o ll a b o ra ti v e   re se a rc h   w it h   o th e r  in stit u ti o n s   a n d   i n d u stry   p a rtn e rs.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  z u ra id a a @u tem . e d u . m y .         G o s h tu   H e m a n t h   K u m a r           is  a   d ist in g u ish e d   p ro f e ss io n a l  w it h   a n   e x ten siv e   b a c k g ro u n d   in   t h e   re a l m   o f   in ter n e t  o f   th in g s  (Io T ).   A s  a   S e n io r  M e m b e r  o f   th e   In stit u te  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rs  (IE EE ),   h e   c o n siste n tl y   sh o w c a se s   re m a rk a b le  e x p e rti se   a n d   u n w a v e rin g   c o m m it m e n t  to   h is  f ield .   W it h   a   d e c a d e   o f   e x p e rie n c e   in   th e   e d u c a ti o n   se c to r,   h e   c u rre n tl y   h o l d s  th e   p o sit io n   o f   A s s o c iate   P ro f e ss o r  a t  Da y a n a n d a   S a g a r   Un iv e rsit y ,   De p a rtme n t  o f   CS E  (Cy b e rse c u rit y ) .   His  re se a r c h   a re a s  in c lu d e   th e   i n tern e t  o f   th i n g s,  Ne tw o rk   S e c u rit y ,   a n d   in telli g e n t  tra n sp o rt   sy ste m s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   h e m a n th tec h i@g m a il . c o m .         Ch a k a n a   Ra v in d r a   M u r th y           i s  c u rre n tl y   a n   A ss istan t  P r o f e ss o r  w it h   th e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g ,   M o h a n   Ba b u   U n iv e rsity ,   T iru p a ti ,   In d ia.  He   re c e iv e d   th e   B. T e c h .   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   In str u m e n tatio n   E n g in e e rin g   f ro m   D r   P a u ls  En g in e e rin g   c o ll e g e ,   T a m i ln a d u ,   In d ia  in   2 0 0 4   a n d   th e   M . T e c h .   d e g re e   in   E m b e d d e d   s y ste m s f ro m   JN T U A ,   A n a n tap u r a m u ,   In d ia,  i n   2 0 1 5 ,   a n d   P h . D.  d e g re e   f ro m   S t  p e ters   in stit u te  o f   h ig h e r  e d u c a ti o n   a n d   re se a rc h ,   Av a d i,   In d ia  i n   2 0 2 3 .   His  c u rre n t  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   m e d ica l  i m a g e   p ro c e ss in g   f o r  h e a rin g   a id ,   im a g e   a n d   v id e o   c o m p re ss io n ,  a n d   d e e p   lea rn i n g   tec h n iq u e s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  ra v in s.c h @g m a il . c o m .         V e n a p p a g a r i  Es w a r i          i s  c u rre n tl y   w o rk in g   a s  a n   A ss istan t  P r o f e ss o r  in   t h e   S c h o o l  o f   ECE   RE V A   Un iv e rsity ,   Be n g a lu ru .   S h e   c o m p lete d   h e r   B. T e c h .   a n d   M . T e c h .   d e g re e s   f ro m   JN T U A ,   A n a n tap u ra m .   W it h   a   k e e n   in tere st  i n   t h e   re a lm s  o f   th e   in tern e t  o f   th i n g s  (Io T )  a n d   m a c h in e   lea rn in g ,  sh e   ha s  a c c u m u late d   six   y e a r s  o f   v a lu a b le  e x p e rien c e   in   b o t h   tea c h in g   a n d   re se a rc h .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t     e m a il :   v e sh u 1 1 5 @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.