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.  24 ,   No .   5 ,  Octo b er   20 26 ,   p p .   1 5 8 1 ~ 1 5 9 6   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 24 i 5 . 27916          1581       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   M a chine  lea rning - ba sed joint  opti m i z a tion   for Lo R a WAN  relia bility a nd e n ergy  ef fici ency       Na na   Rus dia na ,   No v i In driy a ni,  Adi Nug ro ho ,   Riri  F it ri  Sa ri,   Dino   B ud i P ra k o s o   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,  U n i v e r si t y   o f   I n d o n e si a ,   D e p o k ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   4 ,  2026   R ev i s ed   J u n   3 ,  2026   A cc ep ted   J u n   30 ,  2026       De n se   lo n g - ra n g e   w id e   a re a   n e tw o rk   ( L o Ra WAN )   d e p lo y m e n ts  o f ten   e x p e rien c e   re d u c e d   p a c k e t  d e li v e r y   re li a b il it y   (P DR)   a n d   in c re a se d   e n e rg y   c o n su m p ti o n   d u e   to   su b o p ti m a l  a d a p ti v e   d a ta  ra te  (A DR)  m e c h a n is m s.  T h is   stu d y   p ro p o se s  a   m a c h in e   lea rn in g   (M L )   b a s e d   jo in t  o p t im iza ti o n   m e th o d   t o   im p ro v e   P DR  o r  re li a b il it y   w h il e   m in i m izin g   n o d e   e n e rg y   c o n su m p ti o n .   T h e   p ro p o se d   so l u ti o n   e m p lo y s  ra n d o m   f o re st   (RF )   a n d   l ig h t   g ra d ien t  b o o st in g   m a c h in e   ( L ig h t G BM )   m o d e ls,  wh ich   a re   su it a b le  f o r  re so u rc e   c o n stra in e d   e n d   d e v ice s   (ED) .   Us in g   c o m b in a ti o n s  o f   d a ta  ra te  (DR),  f re q u e n c y   c h a n n e l,   a n d   tran sm issio n   p o w e r  (T x P o w e r)  f ro m   5 0 0   ED ,   th e   m o d e l  e x trac ts  1 4   f e a tu re s  f o r  p a ra m e ter  o p ti m iz a ti o n .   U n li k e   c o n v e n ti o n a l  A DR,  th e   p ro p o se d   a p p ro a c h   c a n   lea rn   c o m p lex   r e latio n sh i p s  b e y o n d   th e   re c e iv e d   sig n a l  stre n g th   in d ica to r  (RS S I)  a n d   si g n a l - to - n o ise   ra ti o   (S NR)  p a ra m e ters .   T h e   m o d e l  a c h iev e s  h ig h e r  p re d ictio n   a c c u ra c y   w it h in   a   5   k m   c o v e ra g e   a re a .   Ne tw o rk   s i m u lato r  3   (NS - 3 )   sim u latio n   re su lt s  d e m o n str a te  b e tt e r   p e rf o r m a n c e   a n d   e n e rg y   e ff icie n c y   c o m p a re d   to   c o n v e n ti o n a l   A DR.  T h e   p ro p o se d   a p p r o a c h   im p ro v e s  P D R   b y   6 . 1 – 1 1 . 6 %   a n d   re d u c e s  n o d e   e n e rg y   c o n su m p ti o n   b y   2 0 – 2 5 % ,   p ro v id i n g   a   b e tt e r  b a lan c e   b e tw e e n   c o m m u n ica ti o n   re li a b il it y   a n d   e n e rg y   e ff ici e n c y   in   sc a lab le  Lo Ra WAN   n e tw o rk s.   K ey w o r d s :   E n er g y   e f f icie n c y   I n ter n et  o f   t h i n g s   n e t w o r k   L i g h t g r ad ien t b o o s ti n g   m ac h in e   L o n g - r an g e  w id e  ar ea   n et w o r k     Net w o r k   s i m u lato r   3   s i m u latio n   P ac k et  d eliv er y   r atio   R an d o m   f o r est   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 :   Nan a  R u s d ia n a   Dep ar t m en t   o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Fac u lt y   o f   E n g i n ee r in g ,  Un i v er s i t y   o f   I n d o n esia   W est J av a,   Dep o k   1 6 4 2 4 ,   I n d o n esia   E m ail:  n an a. r u s d ia n a5 1 @ u i.a c . id       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  p o p u latio n   o f   in ter n et  o f   th i n g s   ( I o T )   d ev ices  is   ex p ec ted   to   in cr ea s e  f r o m   2 2 . 3   b illi o n   in   2 0 2 5   to   4 7 . 1   b illi o n   in   2 0 3 1   b ased   o n   th e  d e m an d   f o r   s m ar t  citie s ,   b u ild in g s ,   m o n ito r in g ,   an d   ag r icu l tu r e   [ 1 ] .   T h e  lo n g - r an g e  co m m u n icatio n   a n d   lo w   p o w er   co n s u m p tio n   o f   lo n g - r an g e  w id e  ar ea   n et w o r k   ( L o R aW AN)   tech n o lo g y   h a v e  led   to   it s   id e n ti f icatio n   as  p ar t  o f   th e   m o s t  p o p u lar   tech n o lo g ies  i n   ter m s   o f   lo w - p o w er   w id e   ar ea   n et w o r k   ( L P W AN) .   Me an w h ile,   th e  d en s e  d ep lo y m en ts   h a v e  r eliab ilit y   p r o b lem s   d u e  to   th e  p u r e   AL OH A   p r o to co l  w h ich   i s   r elate d   to   th e  li m itatio n   o f   th e  p ac k et  d eliv er y   r atio   ( P DR )   u n d er   6 0 %  d u e  to   co llis io n   w h en   t h er e  ar e  m o r e  th an   1 0 0   d ev ice s  [ 2 ] – [ 4 ] .   L o R aW A N  t h eo r etica ll y   s u p p o r ts   1 0 - y ea r   b atter y   li f e  b u t   th e  r ea l - w o r ld   i m p le m e n tat i o n s   r ar el y   ac h iev e  th i s   d u e  to   i n e f f icien t   p ar am eter   s elec tio n   [ 5 ] .   C o n v en t io n al  ad ap tiv e  d ata  r ate  ( A D R )   ad d r ess es  t h e   p r o b lem   b y   ad j u s tin g   tr an s m i s s io n   p o w er   ( T x Po w er )   an d   s p r ea d in g   f ac to r   ( SF )   b ased   o n   th e  last   2 0   u p lin k   tr an s ac tio n s   [ 6 ]   b u t  th e  co n v er g en ce   r e m ai n s   s lo w .   C u r r e n t  s t u d ies  p r i m ar il y   o p ti m ize   SF   an d   T x Po w er   in d ep en d en tl y   w it h   li m ited   w o r k   o n   f r eq u e n c y - c h an n el   allo ca tio n   [ 7 ]   o r   s y s te m at ic  m u lti - p ar a m eter   o p tim izatio n   [ 8 ] .   Ho w ev er ,   t h e  ap p r o ac h es  t h at  ac h iev e  b alan ce d   P DR - e n er g y   tr ad e - o f f s   ac r o s s   all  t h r ee   p ar am eter s   r e m ai n   r ar e.   A lt h o u g h   e x is t in g   L o R aW A N  o p ti m izatio n   s t u d ies  h a v e  i m p r o v ed   eith er   r eliab ilit y   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.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 5 8 1 - 1596   1582   o r   en er g y   ef f icie n c y ,   m o s t   ap p r o ac h es  s till   tr ea t  SF ,  T x Po w er ,   an d   ch an n el  all o ca tio n   as  s ep ar ate   o p tim izatio n   p r o b le m s .   T h is   s ep ar atio n   li m i ts   th e  ab ilit y   o f   th e  n et w o r k   to   ac h iev e  a   b alan ce d   tr ad e - o f f   b et w ee n   P DR   an d   en er g y   co n s u m p t io n ,   esp ec iall y   i n   d en s e  d ep lo y m en t s   w h er e  co llis i o n   p r o b a b ilit y ,   lin k   q u alit y   v ar iatio n ,   an d   air ti m e   u s ag e  i n ter ac t  w it h   ea ch   o th er .   T h er ef o r e,   a  j o in t  o p tim iz atio n   f r a m e w o r k   is   r eq u ir ed   to   s elec t L o R aW A N  p ar am eter s   b y   co n s id er i n g   r eli ab ilit y   an d   e n er g y   ef f icie n c y   s i m u lta n eo u s l y .   T h is   p ap er   in tr o d u ce s   a  lig h t w ei g h t,  m ac h i n e  lear n i n g   ( ML ) - b a s ed   m u lti - o b j ec tiv e  f r a m e w o r k   f o r   o p tim izin g   ch a n n el - a w ar e  L o R aW A N.   T h is   s t u d y   co n c u r r en tl y   o p ti m ize s   t h r ee   cr itic al  p ar am eter s :  SF ,  T x P o w er ,   an d   f r eq u e n c y   c h a n n el,   in   co n tr ast  to   ea r lier   ap p r o ac h es  th a t  p r i m ar il y   m a x i m i ze   SF  o r   T x Po w er   in d ep en d en tl y .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   co n c u r r en tl y   e v a lu ates  P D R   an d   e n er g y   ef f icie n c y   v ia  a  w e ig h ted   m u lti - o b j ec tiv e  p e r f o r m a n ce   m etr ic.   T h e  u tili za t io n   o f   r a n d o m   f o r est  ( R F)  an d   li g h t   g r ad ien t  b o o s tin g   m ac h in e   ( L ig h tGB M )   f ac i lita tes  lo w - co m p le x it y   in f er e n ce ,   r en d er in g   th e  m et h o d   ap p r o p r iate  f o r   p r ac tical   i m p le m en ta tio n   in   r eso u r ce - li m ited   L o R aW AN  g ate w a y s   ( GW s )   o r   e d g e  d e v ices.   Ma in   co n tr ib u tio n s :   ( i)   a   ML   ap p r o ac h   th a t  j o in tl y   o p ti m izes  th r ee   cr itical   p ar a m eter s   in c lu d i n g   SF ,  T x P o w er ,   an d   f r eq u e n c y   c h a n n el.   Me an w h ile,   m o s t  ex i s ti n g   w o r k s   o p ti m ize  o n l y   o n e  o r   t w o   in d ep en d en tl y ;  ( ii)  a   m u lti - o b j ec tiv e  o p ti m izatio n   s tr ateg y   t h at  b ala n ce s   P DR   a n d   en er g y   ef f icie n c y   t h r o u g h   w ei g h ted   p er f o r m a n ce   s co r in g   to   e n ab le  r eliab le  co m m u n icatio n   w h ile  ex te n d in g   b atter y   li f eti m e ;  ( iii)  s y s te m a tic  ev al u atio n   a n d   co m p ar is o n   o f   t w o   lig h t w ei g h t  en s e m b le  m o d el s   in   th e  f o r m   o f   RF   a n d   L i g h t GB M  f o r   p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   en er g y   e f f icie n c y ,   s ca lab ilit y ,   a n d   in f er en ce   late n c y   i n   r eso u r ce - co n s tr ai n ed   d ep lo y m e n ts ;  a n d   ( iv )   v alid atio n   th r o u g h   ex te n s i v e   n et w o r k   s i m u la to r   3   ( NS - 3 )   s i m u lat io n s   ac r o s s   m u ltip le  n et w o r k   d e n s itie s   to   q u a n ti f y   i m p r o v e m e n t s   i n   r eliab ilit y ,   en er g y   co n s u m p tio n ,   an d   s ca lab ilit y   o v er   co n v en t io n al  A DR .   L o R aW A N  i s   a  w ir eless   co m m u n icat io n   p r o to co l  d esig n ed   f o r   lo w - p o w er   I o T / en d - d ev ic e   s y s te m s   th at  r eq u ir e  lo n g - d is ta n ce   co n n ec ti v it y   w it h   m in i m a l  en er g y   u s e.   T h e  t y p ical  ar c h itect u r e  s h o w n   in   Fi g u r e  1   u s e s   a  s tar   to p o l o g y   w ith   o n e   o r   m o r e  GW s .   T h is   is   n ec es s ar y   b ec au s e  each   en d   d ev ice s   ( ED )   p e r io d ically   s en d   d ata  to   GW s   w h ic h   s u b s eq u en tl y   tr an s f er   p ac k et s   to   a  n et w o r k   s er v er   f o r   th e  p u r p o s e  o f   h an d li n g   t h e   au th e n tica tio n ,   d ata  m a n a g e m en t,  an d   s y s te m   co n tr o l   [ 3 ] .   T h e  p r o to co l  is   co n s id er ed   o p ti m al  w h en   d ep lo y i n g   in   en er g y - co n s tr ai n ed   s it u atio n s   b ec au s e  th e  E D  i s   in   s leep   m o d e  a n d   w a k es  u p   u p o n   tr a n s m i s s io n .           Fig u r e  1 .   L o R aW A N  ar ch itec t u r e       T h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  L o R a W A N  i s   d eter m in ed   b y   a  n u m b er   o f   n et w o r k   p ar a m eter s   t h at  ca n   b e   co n f i g u r ed   as f o llo w s :   −   S F   an d   d a ta   r a t e   ( D R ) :  t h e r e   a r e   a   d i r e c t   r e l a ti o n s h i p   b e t w e en   S F   an d   D R   a s   o b s e r v e d   in   S F7   =   D R 5 .   T h e  am p lif i c a ti o n   o f   SF   en h an c es  t h e  r an g e   an d   s en s it iv i ty   o f   r e c e iv e r s   b u t  d e c r e as e s   th e   DR .   T h e   l o w e s t  p o s s i b le   l im it   f o r   s ig n a l - to - n o is e   r a ti o   ( S NR )   r an g es   b e tw ee n   7 . 5   d B   ( S F 7 )   a n d   2 0   d B   ( SF 1 2 )   [ 3 ] ,   [ 9 ] .   D R   r e p r e s en t s   th e  in h e r en t   t r a d e - o f f   b etw e en   r an g e  an d   th r o u g h p u t .   T h i s   i s   b a s e d   o n   th e   c r i t er i o n   t h a t   l o w er   D R   u s e s   l a r g e   S Fs   t o   b e   r o b u s t   an d   c o v e r   l a r g e   a r e a s   w h i l e  h ig h   DR   a p p l i es   s m al l   SF s   to   p r o v i d e   h ig h   t h r o u g h p u t   a s   w e l l   as   en e r g y   ef f i ci en cy .   T a b l e   1   i s   u s e d   t o   p r e s en t   th e   m a p   f o r   th e   S F - DR   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] .   −   T x P o w e r :  I o T   d e v i c e s   r e g u l a t e   t h e   T x P o w e r   (2 - 1 4   d B m   i n   E U 8 6 8 )   i n   o r d e r   t o   a c h i e v e   r e l i a b i l i t y   a n d   e n e r g y   u s a g e .   T h e   m o r e   p o w e r   a v a i l a b l e   l e a d s   t o   t h e   c o v e r a g e   o f   a   w i d e r   r a n g e   a t   t h e   c o s t   o f   t h e   b a t t e r y   l i f e   [ 9 ] .   −   Fre q u en c y   c h an n el:   m u ltip le   ch an n el s   allo w   s i m u l tan eo u s   tr an s m is s io n s ,   a  d ec r ea s e  i n   c o llis io n s ,   an d   m ax i m izatio n   o f   th r o u g h p u t  wh ile  ad h er i n g   to   n atio n al  r e g u l atio n s   [ 1 1 ] .   −   C h a n n el  m o d eli n g :  a  p ath - lo s s   m o d el  t h at  is   b ased   o n   a  lo g - d i s tan ce   i s   o f te n   u s ed   to   m o d el  s ig n al   atten u atio n .   R ec ei v ed   s i g n al  s tr en g t h   in d icato r   ( R SS I )   at  th e  GW   is   ca lcu lated   b ased   o n   th e  T x P o w er   an d   th e  p r o p ag atio n   lo s s   b u t  t h e  SN R   is   a s s o ciate d   w it h   th e   q u alit y   o f   th e  s i g n al  w h e n   co m p ar ed   w it h   n o is e.   T h e  s en s i tiv it y   o f   a  r ec eiv er   is   also   d ep en d en t  o n   SF   an d   b an d w id t h .   Mo r eo v er ,   th e  p o w er   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           Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   j o in t   o p timiz a tio n   fo r   Lo R a W A N   r e lia b ilit y  a n d   en erg y  efficien cy   ( N a n a   R u s d ia n a )   1583   co n s u m p tio n   is   s e n s i tiv e   to   th e  T x P o w er   a n d   ti m e - on - ai r   ( T o A )   w h ich   is   th e   p r o d u ct  o f   t h e  t w o   v ar iab les.  T h e  s elec tio n   o f   f ea tu r es  is   b ased   o n   t h e  an al y tica l  r elatio n s h ip s   b u t  s i m u lat io n   d ata  ar e  u s ed   b y   M L   m o d els to   lear n   co m p l ex   an d   n o n - lin ea r   r elatio n s h ip s .       T ab le  1 .   SF   m ap p in g   w it h   D R   DR   SF   B i t   r a t e   ( b p s)   D R 5   7   5 4 6 9   D R 4   8   3 1 2 5   D R 3   9   1 7 5 8   D R 2   10   9 7 7   D R 1   11   5 3 7   D R 0   12   2 9 3       T o   clar if y   t h e  p o s itio n   o f   t h i s   s tu d y ,   p r ev io u s   L o R aW A N  o p ti m izatio n   w o r k s   ar e  g r o u p e d   in to   th r ee   ca teg o r ies:   ( i)   tr ad itio n al  p ar a m eter   tu n in g ,   ( ii)  ad ap tiv e  o p tim izat io n   ap p r o ac h es,  an d   ( iii)  ML - b ased   o p tim izatio n   m et h o d s .   T h is   class i f icatio n   h elp s   id en tify   th e  r e m ain in g   g ap   i n   j o i n t  r eliab ilit y - e n er g y   o p tim izatio n   ac r o s s   SF ,  T x P o w er ,   a n d   f r eq u e n c y   c h a n n e l.   C o n v en t io n al  ADR  m o d u late s   SF   a n d   T x P o w er   ac co r d in g   to   th e  p r ev io u s   2 0   tr an s m is s io n s   o f   SN R  [ 3 ] .   T h is   ap p r o ac h   m i n i m ize s   th e  u s ag e  o f   air ti m e  a n d   en er g y   b u t  t h e  co n v er g e n ce   is   lo w   i n   d y n a m ic  co n d it io n s   wh ich   ca u s e s   o p ti m u m   o p er atio n   an d   u n n ec es s ar y   u s e  o f   en er g y .   A cc o r d in g   to   r ec en t  s tu d ies,  th e  co n v er g en ce   an d   o p tim iza tio n   o f   en er g y   an d   co llis io n   r ed u ctio n   n ee d   to   b e  co n d u cte d   s i m u lta n eo u s l y   a n d   f aster   [ 1 2 ] .   R ein f o r ce m e n t  lear n i n g   ( R L ) - b ased   m et h o d s   ad d r ess   L o R aW A N  o p ti m izatio n   b y   lear n in g   ad ap tiv e   p ar am eter   s elec tio n   p o licies  t h r o u g h   in ter ac tio n   w i th   th e   n et w o r k   en v ir o n m e n t.  Fo r   e x a m p le,   Q - lear n i n g   [ 9 ]   an d   lo n g   r an g e   d ee p   r ein f o r ce m en t  lear n i n g   ( L o R aDR L )   [ 1 3 ]   allo w s   th e  s elec tio n   o f   th e  ad ap tiv e  p ar am eter s   th at  b alan ce   P DR ,   air ti m e,   a n d   en er g y   co n s u m p tio n   b u t  ad o p ts   ce n tr alize d   ag e n ts   a n d   is   m o r e  co m p lex   i n   ca lcu latio n s   [ 1 0 ] ,   [ 1 4 ] .   Dee p   lear n in g   ( D L )   m o d els  s u c h   as   lo n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( L ST M )   [ 1 1 ] ,  g ated   r ec u r r en t  u n i t  ( GR U )   [ 5 ] ,   an d   co n v o lu t io n al  n e u r al  n et w o r k - L ST M   ( C NN - L ST M )   [ 3 ] ,   [ 1 5 ]   lear n   s p atial - te m p o r al  p atter n s   to   p r ed ict  p r o ac tiv e  SF   a s s i g n m e n t  a n d   co llis io n   p r ed ictio n s   w it h   g r ea t  i m p r o v e m e n t s   o v er   co n v e n tio n al  ADR.  Me an w h i l e,   th ese  m o d els  e n tail  lar g e  s i ze s ,   h u g e  tr ain in g   d ata,   an d   h i g h   i n f er en ce   co s ts .   T h e  ch allen g e s   id en ti f ied   led   to   th e  in tr o d u ctio n   o f   s u p er v is ed   o r   u n s u p er v is ed   lear n i n g   s u c h   as  K - m ea n s   clu s ter i n g   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ]   w h ic h   all o w s   e f f icie n c y   in   th e  co m p u ta tio n   o f   lar g e - s ca le  SF   allo ca ti o n   b u t  t h e  f o cu s   i s   p r im ar il y   o n   s in g le - p ar a m eter   o p tim iza tio n   w it h o u t  j o in t  r eliab ilit y - e n er g y   tr ad e - o f f s .   T h e   is s u e  f u r th er   lead s   to   th e  ad o p tio n   o f   h y b r id   ap p r o ac h es  s u ch   a s   m u l ti - a g e n t  R L   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ]   w h ic h   co m b i n e  d if f er en t  m o d els  f o r   in ter f er e n ce - a w ar e  allo ca tio n   w it h   d u e  co n s id er atio n   f o r   th e  co m p le x it y   as s o ciate d   w i th   t h e  i m p le m e n tat io n .   T ab le  2   ca teg o r izes  ar tif icial  in telli g e n ce   ( A I ) - b ased   o p ti m izatio n   s tr ate g ies  o f   L o R aW AN  alr ea d y   av ailab le  an d   u n v e ils   i m p o r tan t  g ap s   i n   p r ev io u s   s tu d ie s   co n d u cted .   T h e  v ast  m aj o r it y   o f   av ailab le  liter atu r e   f o cu s es  o n   t h e  in d ep en d e n t  S F  an d   T x P o w er   o p ti m izat io n   an d   d o es  n o t  p ay   m u ch   atte n tio n   to   f r eq u e n c y - ch an n el  allo ca tio n   o r   s y s te m a tic  m u l ti - p ar a m eter   o p ti m izati o n   b et w ee n   P DR   an d   en er g y   ef f icien c y .   T h e  RL   an d   DL   al g o r ith m s   h a v e  h i g h   ad ap tab ilit y   b u t  d e m a n d   s ig n i f ica n t  co m p u ta tio n al  p o w er   th at  is   n o t  f ea s ib le  to   r u n   o n   an   ed g e.   T h er ef o r e,   lig h t w eig h t  s u p er v i s ed /u n s u p er v is ed   m o d els  ar e  co n s id er ed   ef f icien t  b u t  d o   n o t  h av e  t h e  ca p ab ilit y   o f   m u lti - o b j ec tiv e  jo in t o p ti m izatio n .       T ab le  2 .   C lass if icatio n   o f   A I - b ased   L o R aW A N  o p ti m izatio n   ap p r o ac h es a n d   s tu d y   p o s itio n s   A I   c a t e g o r y   K e y   a p p r o a c h e s a n d   r e p r e se n t a t i v e   w o r k s   RL   Q - l e a r n i n g   w i t h   c a r r i e r   se n se   mu l t i p l e   a c c e ss w i t h   c o l l i si o n   a v o i d a n c e   ( C S M A / C A )   f o r   r e so u r c e   a l l o c a t i o n   a n d   e n v i r o n me n t   r e c o g n i t i o n   [ 7 ]   L o R a D R L   f o r   p h y si c a l   ( P H Y )   l a y e r   p a r a me t e r   se l e c t i o n   [ 1 3 ]   M u l t i - a r me d   b a n d i t   f o r   n e t w o r k   sl i c i n g   r e so u r c e   a l l o c a t i o n   [ 2 0 ]     DL   L S T M   f o r   t r a f f i c   p a t t e r n   p r e d i c t i o n   a n d   c o l l i si o n   f o r e c a st i n g   [ 1 1 ]     G R U - b a se d   DL   a p p r o a c h   f o r   r e so u r c e   a l l o c a t i o n   [ 5 ]   H y b r i d   C N N - L S T M   f o r   sp a t i a l - t e mp o r a l   r e s o u r c e   o p t i mi z a t i o n   [ 3 ]   S u p e r v i se d   a n d   u n s u p e r v i se d   l e a r n i n g   K - m e a n s c l u s t e r i n g   f o r   l a r g e - sca l e   S F   a l l o c a t i o n   [ 1 7 ]   H y b r i d   a n d   e n se mb l e   a p p r o a c h e s   M u l t i - a g e n t   R L   f o r   i n t e r f e r e n c e - a w a r e   a l l o c a t i o n   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ]   T h i s w o r k   O p t i mi z i n g   L o R a W A N   n e t w o r k   u s i n g   3   p a r a me t e r s (S F ,   T x P o w e r ,   a n d   f r e q u e n c y   c h a n n e l )   f o r   mu l t i - o b j e c t i v e   P D R   a n d   e n e r g y   u si n g   R F   a n d   L i g h t G B M       T h is   s tu d y   ai m s   to   f ill  t h e  g ap s   id en ti f ied   w it h   a  lig h t w ei g h t  s u p er v is ed   lear n i n g   m o d el  t h at   co m b i n es  t h e  u s e  o f   R F  an d   L ig h tGB M  to   jo in tl y   o p ti m ize  t h e  SF ,   T x P o w er ,   an d   f r eq u e n cy   c h a n n el  b ased   o n   a  m u lti - o b j ec tiv e  r eliab ilit y   e n er g y   f o r m u latio n .   E x is t in g   ap p r o ac h es  r eq u ir e  o n lin e  s t u d y   o r   co m p licated   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.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 5 8 1 - 1596   1584   n eu r al  n et w o r k s   b u t  t h e  m o d el  p r o p o s ed   attain s   a  s e n s i b le  ed g e  f o r   d ep lo y m e n t  w i th   a  h i g h   lev el   o f   p er f o r m a n ce .   T h e  in p u t  f ea t u r es  in clu d e  R S SI,   SNR ,   s p atial  in f o r m a tio n ,   p ath   lo s s ,   an d   lin k   m ar g i n .   T h e   s y s te m   a s s u m es  s ta tic  en d - d ev ice  lo ca tio n s   a n d   lin e - of - s i g h t  p r o p ag atio n   to   p r o v id e  a  clea r   b aselin e  f o r   ev alu a tin g   j o in t p ar a m eter   o p ti m izatio n   ef f ec ti v e n es s .       2.   M E T H O D    2 . 1 .     Si m ula t io n  env iro n m en t   s et up   NS - 3   v er s io n   3 . 4 6   w i th   t h e  L o R aW A N  m o d u le  w a s   u s ed   i n   th is   s tu d y .   All  s i m u latio n   s c r ip ts ,   v id eo   an d   d atasets   ap p lied   ar e  av ailab le  at  h ttp s :// g it h u b . co m / n an a6 8 4 3 /cb n s _ lo r a w an .   Net wo r k   to p o lo g y :   t h e   s i m u lat io n   u s ed   a  s tar   to p o lo g y   w i th   a  s in g le  GW   at  th e  c en ter   o f   a  5 0 0 0 - m eter   r ad iu s   cir cu lar   d ep lo y m e n t   zo n e.   A   to tal  o f   5 0 0   ED   w a s   u n i f o r m l y   d is tr ib u ted   th r o u g h o u t  th e  co v er a g e  ar ea   as  p r esen ted   in   F ig u r e  2   to   r ep r esen t  d en s e   I o T   d ep l o y m en t  i n   s m ar t - cit y   o r   i n d u s tr ial - m o n ito r in g   ap p licatio n s .   T h e   ML   m o d els   w er e  tr ain ed   u s i n g   4 5 , 0 0 0   s am p les   g en er ated   f r o m   9 0   L o R aW A N  s i m u la tio n   co n f i g u r atio n s .   T h e  d ataset  w a s   d iv id ed   in to   8 0 %  tr ain i n g   d at a  an d   2 0 %  test i n g   d ata,   r esu lt in g   in   3 6 , 0 0 0   tr ain in g   s a m p le s   an d   9 , 0 0 0   test in g   s a m p les.   Fo u r tee n   i n p u t   f ea t u r es  w er e  s elec ted   f r o m   t h e  co m p lete   2 4 - attr ib u te   d ataset   b ased   o n   p h y s ica l   r elev an ce ,   co r r elatio n   an al y s i s ,   an d   av ailab ilit y   b e f o r e  tr an s m i s s io n .   RF   a n d   L i g h t GB M  w er e  th e n   tr ain ed   u s i n g   th e  s a m e  d ata  s p lit  to   e n s u r e  a  f air   co m p ar is o n .   P h y s ical  lay er   p ar a m eter s :   t h e  s i m u latio n   o p er ated   in   th e  E U8 6 8   f r eq u en c y   b an d   ac r o s s   th r ee   s ta n d ar d   u p lin k   c h an n els ( 8 6 8 . 1 ,   8 6 8 . 3 ,   an d   8 6 8 . 5   MH z)   w it h   2 0 - b y te   p ay lo ad s   r ep r esen tin g   t y p ical  s en s o r   d ata.   SF 7 – SF 1 2   co v er   th e  f u ll  DR 0 – DR 5   r an g e,   b alan ci n g   t h r o u g h p u t   an d   r an g e  w h ile  d ir ec tl y   a f f ec tin g   T o A   an d   en er g y   co n s u m p tio n .   F i v e   T x Po w e r   l ev el s   ( 6 – 1 4   d B m )   s p an   th e  p r a c t i c a l   E U 8 6 8   o p e r a t i n g   r an g e ,   w h e r e   h ig h e r   p o w e r   ex t en d s   c o v e r ag e   at   th e   c o s t   o f   u p   t o   1 7 8 ×   g r e a t e r   en e r g y   e x p en d i tu r e .   S ig n a l   p r o p ag a ti o n   w as   m o d e ll e d   u s in g   a   l o g - d is t a n ce   p a th - l o s s   m o d e l   ( = 3 . 76 ,   ₀ = 7 . 7   d B   a t  1   m ) .   T h e   f u l l   s im u l at i o n   p a r am e te r s   a r e   p r es en t e d   i n   T a b l e   3 .           Fig u r e  2 .   5 0 0   ED   p o s itio n   in   d ataset  g e n er atio n s       T ab le  3 .   Data s et  s i m u latio n   p a r a m eter s   P a r a me t e r   V a l u e   NS   NS - 3   v e r si o n   3 . 4 6   L o R a W A N   m o d u l e   L o R a W A N - NS 3   N u mb e r   o f   ED   5 0 0   N u mb e r   o f   GW s   1   ( a t   o r i g i n )   D e p l o y m e n t   r a d i u s   5 0 0 0   m   D e v i c e   d i st r i b u t i o n   U n i f o r m ra n d o m   F r e q u e n c y   b a n d   EU 8 6 8   C h a n n e l s   8 6 8 . 1 ,   8 6 8 . 3 ,   8 6 8 . 5   M H z   SF s   S F 7   -   S F 1 2   T x P o w e r   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4   d B m   P a y l o a d   s i z e   2 0   b y t e s   C o d i n g   r a t e   4 / 5   P a t h   l o ss e x p o n e n t   ( )   3 . 7 6   R e f e r e n c e   p a t h   l o ss (  ₀ )   7 . 7   d B   @   1 m   N o i se   f l o or   - 1 1 7 . 0 3   d B m   A p p   p e r i o d s   ( se c o n d )   6 0 0   s   S i mu l a t i o n   t i me   ( se c o n d )   3 6 0 0   s   P a c k e t s   p e r   de v i c e   6   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           Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   j o in t   o p timiz a tio n   fo r   Lo R a W A N   r e lia b ilit y  a n d   en erg y  efficien cy   ( N a n a   R u s d ia n a )   1585   2 . 2 .     Da t a s et   ge nera t io n   NS - 3   s i m u latio n s   e v al u ated   9 0   L o R aW A N  co n f i g u r atio n s   b y   co m b in i n g   s i x   DR s   ( D R 0 – DR 5 ) ,   f i v e   T x P o w er   lev el s   ( 6 – 1 4   d B m ) ,   an d   th r ee   u p lin k   ch a n n el s .   E ac h   co n f i g u r atio n   i n v o l v ed   5 0 0   ED   g en er atin g   p o is s o n - d i s tr ib u ted   tr a f f ic,   r es u lti n g   i n   4 5 , 0 0 0   s a m p les.  As  illu s tr ated   in   Fi g u r e  3 ,   “ g e n er ate_ allo ca tio n . p y ”   an d   “ g en er ate_ p o s itio n s . p y ”   w er e  u s ed   to   cr ea te   tr an s m i s s io n   s c h ed u le s   an d   n o d e  d ep lo y m e n ts ,   w h il e   “ d ataset - g en . cc ”   ex ec u ted   t h e  s i m u la tio n s   an d   g en er at ed   a  d ataset  w it h   1 3   f ea tu r es.  Su b s eq u en t l y ,   “ d ataset_ r s s i_ s n r . p y ”   d er iv ed   ad d itio n al  p h y s ical - la y er   m e tr ics,  in cl u d in g   p ath   lo s s ,   R S SI,   SNR ,   an d   lin k   b u d g et,   ex p an d i n g   th e  d atase t to   2 4   attr ib u tes.           Fig u r e  3 .   5 0 0   f lo w   ca r t d ata  s e t g en er atio n       2 . 3 .     Da t a   la belin g   a nd   f ea t ure  ex t ra ct io n   E v er y   en tr y   in   t h e  d at aset  h as   2 4   f ea tu r es  b ased   o n   NS - 3   tr ac e  lo g s   as  p r esen ted   in   T ab l e  4   w h ic h   in cl u d e  s p atial  d ata,   P HY - lay er   s etti n g s ,   lin k   q u alit y   m e asu r e m en t s ,   p er f o r m an ce   m e asu r e m en t s ,   an d   th e   en er g y   asp ec ts   w it h   t h e  P DR   id en ti f ied   as  t h e  m ai n   tar g et  v ar iab le.   Mo r eo v er ,   th e  b alan ce   b et w ee n   en er g y   ef f icien c y   a n d   r eliab ilit y   w a s   u s ed   to   d eter m in e  t h e  co m p o s i te  p er f o r m a n ce   as  ( 1 ) :           = 0 . 6 × (  100 ) + 0 . 4 × ( 1 − )     ( 1 )     P ath   lo s s   m o d el:   t h e  v al u e s   o f   th e  p ath   lo s s   w er e  d eter m i n ed   th r o u g h   th e  ap p licatio n   o f   th e  ( 2 ) .   Mo r eo v er ,   th e   ( 3 )   is   f o r   th e  least - s q u ar es  cu r v e  f itti n g   w h ic h   is   in   li n e  w it h   u r b an   co n d itio n s   co n s id er ed   to   b e  o b s tr u cted   in   s u b u r b a n - to - m o d er ate  d i m en s i o n   as  o f te n   o b s er v ed   i n   t h e  p r o ce s s   o f   d ep lo y i n g   L o R aW AN.   T h e  lo g - d is ta n ce   m o d el  i s   p r esen ted   as   ( 2 ) ,   ( 3 ) :      ( ) =  (  )   −    (  )     ( 2 )     0 = 7 . 7  , = 3 . 76     ( 3 )     R SS I   ca n   b e  esti m a ted   f o r   an y   tr an s m it p o w er   a n d   d is tan ce   u s in g   t h e  ( 4 ) :      ( , ) = − ( 7 . 7 + 37 . 6 ( )   )     ( 4 )       T ab le  4 .   Data   lab elin g   C a t e g o r y   C o u n t   R e p r e se n t a t i v e   f e a t u r e s   S p a t i a l   5   D e v i c e   c o o r d i n a t e s (x ,   y ,   z ) ,   d i s t a n c e ,   a n d   n o r mal i z e d   d i st a n c e   C o n f i g u r a t i o n   4   D R ,   S F ,   T x P o w e r ,   f r e q u e n c y   P h y si c a l   l a y e r   4   R S S I ,   S N R ,   se n si t i v i t y ,   a b o v e   se n si t i v i t y   ( b i n a r y   i n d i c a t o r )   L i n k   q u a l i t y   4   L i n k   marg i n   ( R S S I   −   se n si t i v i t y ) ,   S N R   marg i n ,   p o w e r - d i st a n c e   r a t i o   P e r f o r man c e   4   P D R   ( t a r g e t ) ,   T x   p a c k e t ,   R x   p a c k e t s,  p a c k e t   l o ss   En e r g y / a i r t i me   3   A v g T o A _ ms,  T o t a l T o A _ ms,  En e r g y P e r P a c k e t _ J     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.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 5 8 1 - 1596   1586   2 . 4 .     RF   m o del a rc hite ct ure   T h e  ch o ice  o f   P DR   esti m atio n   w as  b ased   o n   th e  f ac t  th at  t h e  RF   r eg r e s s o r   w a s   n ee d ed   to   an al y ze   n o n - li n ea r   b eh a v io r ,   f ea t u r e  i n ter ac tio n s ,   an d   i n tr i n s ic   esti m ates   o f   f ea t u r e  i m p o r tan ce .   T h e  ap p r o ac h   is   also   ca p ab le  o f   o v er f itti n g   r ed u cti o n   d u e  to   en s e m b le  a v er ag i n g   [ 2 1 ] .   Mo d el  co n f ig u r atio n :   t h e  co n f ig u r atio n   o f   h y p er p ar a m eter s   w as  s e lecte d   in   a  s y s te m a tic  m an n er   t o   en s u r e  t h at  t h e  p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   co m p u tatio n a l   ef f icien c y ,   an d   t h e  ab ilit y   o f   th e  m o d el  to   g en er alize   ar e  b alan ce d .   T h e  d ataset  co n s is ts   o f   4 5 , 0 0 0   s am p le s   f r o m   9 0   NS - 3   s i m u latio n   co n f ig u r atio n s ;  d etails  o f   th e  d ataset  g e n er atio n ,   f ea tu r e  s e le ctio n ,   a n d   tr ain - tes t  p ar titi o n in g   ar e  d escr ib ed   in   s ec tio n s   2 . 2   an d   2 . 3 .   T h e  h y p er p ar a m eter s   g u ar a n t ee   s tab le  av er ag in g   o f   th e  e n s e m b le  w it h   2 0 0   tr ee s   g iv in g   <0 . 5 %  R 2   g ain s   b e y o n d   w h ich   p er m it   th e  lear n i n g   o f   co m p licated   r ela tio n s h ip s   w i th o u t  e x ce s s i v e  s e g m e n tat i o n   o f   d ata   ( d ep th s   <2 0   u n d er f it  a n d   >3 0   o v er f it).   T h e  p r o ce s s   allo w s   th e  d etec tio n   o f   p atter n s   w it h o u t  o v er l y   s p ec i f ic   s p lits ,   r ep r o d u cib ilit y ,   an d   all  ce n tr al  p r o ce s s in g   u n it  ( C P U)   c o r es  ar e   u s ed   to   r e d u ce   tr ain in g   ti m e  b y   ap p r o x im a tel y   7 5 %.  T o   p r ev en t  d a ta  leak ag e,   o n l y   f ea t u r es  co m p u tab le  p r io r   t o   p ac k e t  tr an s m is s io n   w er e   r etain ed .   P o s t - tr an s m is s io n   o u tco m e  f ea tu r e s   ( T x _ P ac k et,   R x _ P ac k ets,  P ac k et L o s s ,   an d   P DR )   w er e  e x p licitl y   ex clu d ed   as  in p u ts ,   s in ce   th ese  v al u es  ar e  o n l y   av ailab l e  af ter   tr an s m is s io n   co m p let es.  T h e  1 4   r etain ed   f ea t u r es  s p an   t h e  s p atial,   co n f i g u r atio n ,   p h y s ical  la y er ,   li n k   q u alit y ,   an d   en er g y /air ti m e  ca teg o r ies  lis ted   i n   T ab le   4 ,  all  o f   w h ic h   ar e  eith er   k n o w n   at  co n f ig u r atio n   tim e  o r   esti m ab le  f r o m   t h e  p ath - lo s s   m o d el  b ef o r e   tr an s m is s io n .   T h is   en s u r e s   th a t  th e  m o d el  p r ed icts   P DR   f r o m   ca u s al  p r e - tr an s m is s io n   in p u ts ,   p r ev en tin g   an y   leak ag e  o f   th e  tar g e t  v ar iab le   in to   th e  p r ed icto r s .   B o o ts tr ap   s a m p lin g   w as  u s ed   to   tr ain   ev er y   d ec is io n   tr ee   ( DT )   ( r an d o m   s elec tio n   w it h   r ep lace m en t   an d   ap p r o x i m a tel y   6 3 %  u n iq u e  co v er ag e   p er   tr ee ) ,   r an d o m   f ea t u r e  s u b s elec t io n   ( √ 1 4   ≈   4   p r ed ic to r s   p er   n o d e  f o r   th e  m i n i m i za tio n   o f   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE ) ) ,   r ec u r s iv e   s p litt i n g   ( u p   to   th e  m a x i m u m   d ep th   o r   m i n i m u m   s p lit  co n s tr ain ts ) ,   an d   en s e m b le  a v er ag i n g   ( m ea n   p r ed icti o n   ac r o s s   2 0 0   tr ee s ) .   T ab le  5   p r esen ts   th e  f i n al  h y p er p ar am eter   co n f ig u r atio n   o f   th e  RF   m o d el  u s ed   i n   t h is   s tu d y .   T h e  s elec ted   v al u es  p r o v id e  a  b alan ce   b et w ee n   p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   m o d el  g e n er aliza tio n ,   an d   co m p u tatio n al   ef f icien c y .   Sp ec i f icall y ,   2 0 0   tr ee s   w er e  u s ed   to   s tab ilize  en s e m b le  p r ed ictio n s ,   a  m a x i m u m   d ep th   o f   2 5   ca p tu r ed   n o n li n ea r   r elatio n s h i p s   w h ile  li m it in g   o v er f itti n g ,   a  m i n i m u m   s p lit  s ize  o f   t h r ee   r ed u ce d   u n n ec es s ar y   tr ee   g r o w t h ,   r an d o m _ s tate  =  4 2   en s u r ed   r ep r o d u cib ilit y ,   an d   n _ j o b s   =  - 1   en ab l ed   p ar allel  co m p u tatio n   ac r o s s   all  av ailab le  C P U  co r es.       T ab le  5 .   RF   h y p er p ar a m eter   c o n f i g u r atio n   P a r a me t e r   V a l u e   n _ e st i ma t o r s     2 0 0   max _ d e p t h     25   mi n _ sa mp l e s_ s p l i t     3   r a n d o m_ s t a t e     42   n _ j o b s     - 1       2 . 5 .     L ig htG B M   m o del a rc hi t ec t ure   T h e  r ea s o n   w h y   L i g h tGB M  re g r ess o r   h as  b ee n   ch o s e n   as   an   alter n ati v e  ap p r o ac h   is   t h at  it  h a s   g r ad ien t  b o o s tin g   w it h   leaf - w i s e  g r o w t h   tr ee s ,   b etter   co m p u t atio n   p o w er   u s i n g   h is to g r a m - b ased   s p litt in g ,   lo w   tr ain i n g / in f er en ce ,   a n d   all   w it h   a   co m p etiti v e  ab ili t y   w it h   a   lo w   m e m o r y   f o o tp r in t  [ 2 2 ] .  T h e   r e c en t   a p p l i c a t i o n s   o f   I o T   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ]   p r o v e   i ts   u s e f u l n e s s   in   r e al - t im e   e d g e   d e p l o y m en t .   M o d e l   c o n f ig u r a t i o n :  T a b l e   6   s u m m a r i z es   h y p e r p a r am et e r s   ch o s en   t o   o p t im i z e   p r e d ic t i o n   a cc u r a cy ,   t r ain in g   s p e e d ,   an d   g en e r a l i z at i o n .       T ab le  6 .   L ig h t GB M  h y p er p ar am eter   co n f ig u r atio n   P a r a me t e r   V a l u e   n _ e st i ma t o r s   2 0 0   max _ d e p t h   25   l e a r n i n g _ r a t e   0 . 0 5   n u m _ l e a v e s   31   R a n d o m _ st a t e   42       T h e  p a r am eter s   ar e  f air l y   co m p ar ab le  to   th e  en s e m b le  s ize  o f   th e  RF   b y   m ain tain in g   co n s t an t  d ep th   w h ile  t h e  g r o w th   r elate d   to   th e  leaf   s to p s   o v er f itti n g .   Mo r eo v er ,   th e  s tep   s ize  is   also   co n s er v ati v e  at  5 %  to   co r r ec t  er r o r s   an d   g e n er alize   b etter ,   th e  n u m b er   o f   tr ee   n o d es  is   co n tr o lled   ( 3 1   n o d es  =  2 5 − 1 ) ,   an d   r ep r o d u cib ilit y   i s   en s u r ed .   E ac h   b o o s tin g   iter atio n   i n cl u d es   g r ad ien t  co m p u tatio n   ( ca lcu l ate  r esid u al  er r o r s ,   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           Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   j o in t   o p timiz a tio n   fo r   Lo R a W A N   r e lia b ilit y  a n d   en erg y  efficien cy   ( N a n a   R u s d ia n a )   1587   ea ch   tr ee   co r r ec ts   p r ev io u s   m is tak e s ) ,   leaf - w is e  tr ee   g r o w t h   ( s elec t  leaf   w it h   m a x i m u m   i n f o r m atio n   g ai n   p r o d u cin g   as y m m etr ic  e f f ici en t  tr ee s ) ,   f ea t u r e  s u b s a m p l in g   ( ~1 1   o f   1 4   f ea tu r es  ev alu ated   to   r ed u ce   o v er f itti n g ) ,   an d   w e ig h ted   e n s e m b le  a g g r e g atio n   ( ea ch   t r ee   co n tr ib u tes   w ei g h t   α   =  0 . 0 5 ,   f in al  P DR   =   w ei g h ted   s u m ) .       2 . 6 .   E nerg y   co ns u m ptio n  m o dellin g   T h e  en er g y   r eq u ir ed   to   tr an s m it  o n e  L o R aW A N  p ac k et  w as  co m p u ted   as  th e  p r o d u ct  o f   th e  tr an s m it   p o w er   an d   th e  co r r esp o n d in g   T o A .   T h is   w as a c h iev ed   u s i n g   ( 5 ) :     (  , ) =  ( ) ×  (  )     ( 5 )     T r an s m it  p o w er   co n v er s io n :  tr an s m it  p o w er   i n   m i lli w att s   w a s   o b tain ed   th r o u g h   t h e  f o l lo w i n g   co n v er s io n   p r o ce s s :      ( ) =   10  10     ( 6)     T h e  ex a m p le  o f   t h e  co n v er s io n   co n d u cted   is   p r ese n ted   in   T ab le  7 .       T ab le 7 .   T r an s m it  p o w er   i n   m il li w a tts   P o w e r   ( d B m)   M i l l i w a t t   1 4   d B m   10 1 . 4   =   2 5 . 1 2 mW   6   d B m   10 0 . 6   =   3 . 9 8 mW       T o A   an d   en er g y   lo o k u p :   NS - 3   w it h   a  2 0 - b y te  p a y lo ad   w as   ap p lied   to   d er iv e  T o A   v al u e s   f o r   ea ch   DR   an d   co m p u te  th e  en er g y   c o n s u m p tio n   at  6   d B m   an d   1 4   d B m   as  p r esen ted   in   T ab le  8 .   Mo r eo v er ,   a   lo o k u p   m atr i x   s to r ed   all  3 0   c o m b i n at io n s   ( 6   DR   ×  5   p o w er   lev els)   to   p r o v id e  r et r iev al  d u r in g   o p ti m izatio n .   E n er g y   i m p lic atio n s :   SF 7   @   6   d B m   u s es   0 . 1 4   m J /p ac k et;  SF 1 2   @   1 4   d B m   u s e s   2 4 . 9 0   m J /p ac k et ,  a  1 7 8 ×  en er g y   g ap   w h ic h   s h o w s   t h e  n ee d   f o r   j o in t  o p ti m izatio n   r ath er   t h an   co n s er v ati v e  s et tin g s   ( SF 1 2   +  1 4   d B m ) .   T h is   ap p r o ac h   em p h asize s   t h e  p o w er   o f   r ad io   s ig n als  in   o r d er   to   is o late  th e  e f f ec t  o f   p ar a m eter   co m p o s i tio n   o n   th e   d ep en d ab ilit y   an d   ef f ec t iv e n e s s .   E n er g etic  m ea s u r e m e n t s   ass o ciate d   w it h   th e  r ec eiv e  w i n d o w s ,   p r o ce s s in g ,   s en s in g ,   an d   s leep   s tates  ar e  o m itted .   T h e  m ea s u r e m e n t s   allo w   th e  r elati v e  co m p ar is o n   o f   th e  co n f i g u r atio n   b u t n o t a n   e s ti m ate  o f   ab s o l u te   b atter y   li f e.       T ab le  8 .   T o A   an d   en er g y   p er - p ac k et   DR   SF   T o A   ( ms)   En e r g y   @   6 d B m (m J)   En e r g y   @   1 4 d B m   ( mJ)   0   12   9 9 1 . 2 3 2   3 . 9 5   2 4 . 9 0   1   11   4 9 5 . 6 1 6   1 . 9 7   1 2 . 4 5   2   10   2 4 7 . 8 0 8   0 . 9 9   6 . 2 2   3   9   1 2 8 . 0 0 0   0 . 5 1   3 . 2 2   4   8   6 6 . 0 4 8   0 . 2 6   1 . 6 6   5   7   3 4 . 0 4 8   0 . 1 4   0 . 8 5       2 . 7 .     M ulti - o bje ct iv e  ML   o pti m iza t io n str a t eg y   T h e  tr ad eo f f   b et w ee n   en er g y   ef f icien c y   a n d   r eliab ilit y   i n   t h e  co n tex t  o f   m u lti - o b j ec tiv e  o p ti m izatio n   h as  b ee n   w id el y   s t u d ied   in   w ir eless   s en s o r   n et w o r k s   [ 2 5 ] ,   an d   w ei g h ted - s u m   m et h o d s   h a v e   p r o v ed   to   b e  v er y   ef f ec tiv e  i n   en er g y - co n s c io u s   r o u tin g   [ 2 6 ] .   B o th   o b j ec tiv es  ar e  s ca led   to   th e  [ 0 ,   1 ]   r an g e  an d   s u m m ed   u p   w it h   s o m e  w ei g h t s   th at  co n ta in   a p p licatio n   p r io r ities .   P DR   is   n o r m alize d   th r o u g h   a  d iv is io n   b y   1 0 0   w it h   th e   en er g y   ef f icie n c y   ca lcu la ted   as  th e  co m p le m en t  o f   n o r m alize d   en er g y   co n s u m p tio n .   T h is   ap p r o ac h   is   f o r m alize d   t h r o u g h   t h e  s tep s   p r esen ted   in   A l g o r it h m   1 .   RF   as  w ell  as  L ig h tGB M  w er e  b o th   tr ain ed   f o r   th e  p r ed ictio n   o f   P DR   an d   to   im p lici tl y   lea r n   en er g y - ef f icien t  s et tin g s   t h r o u g h   t h e  E n er g y P er P ac k et_ m J   f ea t u r e.   I n   in f er e n ce ,   t h e  m o d els   s u g g est  p ar a m eter s   ( d ata   r ate,   T x P o w er ,   ch a n n e l  f r eq u en c y ) ,   w h ich   m ax i m ize  th e  w ei g h ted   s co r e  o f   p er f o r m a n ce .   T h e  co ef f icie n ts   ( = 0 . 6   r eliab ilit y ,   = 0 . 4   en er g y )   w er e  s e t  to   ac h ie v e  th e   ai m   o f   d eliv er in g   p ac k ets   i n   m is s io n - cr iti ca l   ap p licatio n s   w it h o u t   s ac r i f ici n g   th e  e f f o r ts   to   s a v e  e n er g y .   T h is   ad j u s ts   b ased   o n   d ep lo y m e n t  r eq u ir e m e n ts   w h er e  a  h i g h er     is   f o r   r eliab ilit y - cr it ical  ap p licatio n s   ( h ea lt h c ar e,   s af et y   s y s te m s )   o r   a  h i g h e r     is   f o r   en er g y - co n s tr ain ed   s ce n ar io s   ( r e m o te  s en s o r s ,   b atter y - p o w er ed   n o d 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.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 5 8 1 - 1596   1588   A l g o r ith m   1 .   Mu lt i - o b j ec tiv e  o p tim izatio n   Input:    PDR (Packet Delivery Ratio, 0 - 100%)   E (Energy per packet, millijoules)   E_max (Maximum energy in dataset)   α (PDR weight,  default: 0.6)   β (Energy weight, default: 0.4)     Output: S (multi - objective performance score, 0 - 1)   1: // Normalize PDR to [0, 1] range   2: PDR_norm ← PDR / 100.0   3: // Compute energy efficiency (inverted, higher is better)   4: E_eff ← 1  -   (E_pkt / E_max)   5: / / Compute weighted multi - objective score   6: S ← α × PDR_norm + β × E_eff   7: // Constraint: ensure weights sum to unity   8: assert α + β = 1.0   9: return S     Sev er al  A I - b ased   ap p r o ac h es  s u c h   as  r ei n f o r ce m e n t  an d   DL   m o d els  h av e  b ee n   p r o p o s ed   f o r   L o R aW A N  o p ti m iza tio n ,   b u t   d ir ec t  ex p er im e n tal  co m p ar i s o n   is   n o n - tr iv ial  d u e  to   d if f er en ce s   in   co n tr o l   ass u m p tio n s ,   tr ai n i n g   r eq u ir em en ts ,   a n d   s y s te m   ar c h itect u r es.  Mo s t  R L   ap p r o ac h es  ass u m e  ce n tr alize d   o n li n e   lear n in g   o r   co n ti n u o u s   n et w o r k   in ter ac tio n   w h ich   d i f f er s   f r o m   a  s u p er v is ed   an d   o f f l in e - t r ain ed   f r a m e w o r k .   T h is   s tu d y   b en c h m ar k s   a g ai n s t  th e  w id el y   d ep lo y ed   co n v e n tio n al  ADR  m ec h an is m   f o r   f air   an d   p r ac ticall y   r elev an t   co m p ar is o n .   Ho w e v e r ,   co m p ar ativ e  ev al u atio n   w it h   R L   ap p r o ac h es  is   id en tif ied   to   b e  c o n d u cted   in   f u tu r e  s t u d ies.     2 . 8 .     E x peri m ent a l  ev a lua t io n f ra m ew o rk   Fig u r e  4   p r esen ts   th e  co m p let e  ev alu atio n   p ip elin e  f o r   s ta n d ar d   A DR   an d   th e  p r o p o s ed   A I - p o w er ed   o p tim i za tio n .   T h e  p r o ce s s   s tar ts   w it h   d ataset_ m l.p y   g e n er ati n g   r a n d o m   d ev ice  p o s itio n s   t h at  d is tr ib u te    ED   w it h i n   a  s p ec if ied   r ad iu s .   T h e  d ataset  p a s s es   to   ML   p r ed ictio n   ( RF   an d   L i g h tGB M  p r ed ict  L o R aW A N   p ar am eter s   b ased   o n   lin k   ch ar ac ter is tics ,   lo ca tio n ,   a n d   l ea r n ed   p er f o r m a n ce )   to   p r o d u ce :   −   ex p er i m e n t_ s c h ed u le_ n Dev ic es_ n R ad i u s . c s v   ( o p ti m ized   co n f ig u r atio n s )   an d     −   n o d e_ p o s itio n _ n Dev ices_ n R a d iu s . cs v   ( n o d e  la y o u t) .   T h e  o u tp u ts   f ee d   t w o   NS - 3   s i m u latio n   p at h s   w h ic h   in cl u d e :   −   ad r _ b aselin e. cc   ex ec u ti n g   c o n v e n tio n al   L o R aW A N  AD R   to   p r o d u ce   b aseli n e  r ef e r en ce   d ataset   r esu lt_ ex p er i m e n t_ n De v ices_ n R ad i u s . cs v .   −   d ataset_ m l.c c  r u n s   e x p er i m e n t s   u s in g   RF   an d   L ig h tGB M  r ec o m m e n d ed   p ar am e ter s .   Fin all y ,   o u tp u ts   ar e  ev al u ated   in   d ata  an al y s is   w it h   th e  co n v en t io n al  A D R   r e s u l ts   d eter m i n in g   t h e  b aselin e   r eliab ilit y   a n d   en er g y   tr e n d s   wh ile  m ac h in e - lear n in g   r es u lt s   ass es s   P DR   a n d   b atter y   e f f icie n c y   i m p r o v e m e n ts .   T h e  p r o ce s s in g   o f   t h r ee   o u tp u ts   in   th e   f o r m   o f   co n v e n tio n al  A DR ,   RF ,   a n d   L i g h t GB M  s ep ar atel y   e n ab les   d ir ec t f air   co m p ar is o n   f o r   id en tical  d ev ice  to p o lo g ies.           Fig u r e  4 .   Si m u latio n   w o r k f lo w   f o r   ev al u atio n   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           Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   j o in t   o p timiz a tio n   fo r   Lo R a W A N   r e lia b ilit y  a n d   en erg y  efficien cy   ( N a n a   R u s d ia n a )   1589   2 . 9 .     E v a lua t i o n  m et rics   T h r ee   p r im ar y   m etr ic s   ar e  u s ed   to   ev alu ate   s y s te m   p er f o r m an ce   in   th is   s t u d y :  ( i )   P DR   q u an ti f ie s   n et w o r k   r eliab ilit y   as  th e  p er ce n tag e  o f   s u cc es s f u ll y   r ec ei v e d   p ac k ets  o u t  o f   all  tr an s m itte d   p ac k ets  ( th e  tar g et  v ar iab le  o f   th e  ML   m o d els,  f o r m al ized   in   se ctio n   2 . 3 ) ;   ( ii )  en er g y   co n s u m p tio n   p er   n o d e  ( j o u les)  m ea s u r e s   p ar am eter - s elec tio n   e f f icie n c y   u s i n g   t h e  T o A - b ased   en er g y   m o d el   d ef i n ed   in   ( 5 )   ( s ec tio n   2 . 6 ) ;  n et w o r k - w id e   to tal  en er g y   i s   also   r ep o r ted   f o r   s ca lab ilit y   ass es s m en t ;   an d   ( iii )  o p tim izatio n   e f f icie n c y   is   ca p tu r ed   b y   th e   co m p o s i te  p er f o r m a n ce   s co r e  in   ( 1 ) ,   w h ich   b ala n ce s   P DR   an d   en er g y   ef f icie n c y   v ia  w e ig h ted   ag g r eg at io n   ( = 0 . 6 ,  = 0 . 4 ) .   Fo r   ML   m o d el  q u alit y ,   t h e  co ef f icie n t o f   d eter m i n atio n   ( R ²) ,   m ea n   ab s o l u te  er r o r   ( MA E ) ,   an d   r o o t  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( R MSE )   ass e s s   p r ed ictio n   ac c u r ac y   o n   t h e  h eld - o u t  test   s et   an d   ar e  r ep o r te d   in   s ec tio n   3 . 1 .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    3 . 1 .     T ra ini ng   re s ult  a nd   m o del per f o r m a nce   T h e  co m p r eh en s i v e  p er f o r m a n ce   co m p ar is o n   i n   T ab le  9   s h o w ed   th at  L i g h t GB M  h ad   b etter   r esu lts   w it h   R 2   =  0 . 8 4 1 6   ( +  2 . 6 6   co m p ar ed   to   0 . 8 1 9 8   f o r   RF )   an d   R MSE   =  1 6 . 7 9 %  ( +6 . 2 5   co m p ar ed   to   1 7 . 9 1 %  o f   RF ) .   A t  t h e  co m p ar ab le  lev el   o f   ap p r o x i m atel y   5 . 5 %,  MA E   w as  s i m ilar   in   b o th   m o d els.  T h e  r elatio n s h i p   b et w ee n   th e  p r ed icted   an d   r ea l  v al u e  o f   P DR   o f   th e  RF   a n d   L i g h t GB M  m o d el  is   p r ese n te d   in   Fi g u r e  5 .   T h e  p r ed ictio n s   o f   th e   t w o   ap p r o ac h es  w er e  clo s e  to   th e  id ea l  d iag o n al   w h ich   r ef lecte d   g o o d   ag r ee m e n t  w i th   g r o u n d - tr u th   v al u es  b u t  L i g h t GB M  w a s   a  lit tle  clo s er   to   t h e   r ef er en ce   o f   t h e  id ea l  p r ed ictio n .   T h e   s u p e r i o r   R ²  of   L ig h t G B M   f o l l o w s   f r o m   i ts   l e a f - w i s e   g r o w th ,   w h i ch   c o n ce n t r at e s   ca p a c i ty   o n   t h e   h ig h est - r es i d u a l   r eg i o n s   o f   t h e   i n p u t   s p a c e ,  ex ac t ly   w h e r e  PD R   i s   m o s t   n o n - l in e a r   ( n e a r   t h e   s en s i t iv i ty   th r es h o l d   an d   at  i n te r m e d i a t e   SF s ) .   T h e   n ea r - i d en t i ca l   MA E   v alu e s   c o n f i r m   s im i l a r   av e r ag e   ac c u r a cy ;  th e  R M S E   g a p   in d i c at e s   th a t  L ig h t G B M  m ak es   f ew e r   l a r g e   e r r o r s ,   w h ich   d i r e ct ly   r e d u c e s   p o o r   p a r am et e r   r e c o m m en d at i o n s   at   th e   n e tw o r k   l ev el .       T ab le  9 .   P er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   o f   ML   mo d els   M e t r i c   RF   L i g h t G B M   I mp r o v e me n t   R ²  s c o r e   0 . 8 1 9 8   0 . 8 4 1 6   + 2 . 6 6 %   M A E  ( %)   5 . 5 1   5 . 5 2   − 0 . 1 8 %   R M S E   ( %)   1 7 . 9 1   1 6 . 7 9   + 6 . 2 5 %   I n f e r e n c e   t i me   ( ms)   0 . 0 1 0 0   0 . 0 0 3 2   + 6 7 . 9 %         Fig u r e  5 .   Mo d el  c o m p ar is o n       Fig u r e  6   is   a  co m p ar is o n   o f   th e  q u an tita tiv e  p er f o r m an ce   o f   b o th   m o d els  b ased   o n   th e  R 2 ,   MA E ,   a n d   R MSE .   L i g h tGB M  h a s   a  b et ter   R 2   a n d   lo w er   R MSE   co m p ar ed   to   RF   w it h   b etter   ex p l an ato r y   p o w er   an d   s tab ilit y   i n   th e  er r o r ,   an d   b o th   m o d els  h av e  al m o s t  th e   s a m e  MA E   w h ich   co n f ir m s   an   eq u al  av er ag e   p r ed ictiv e  p o w er .   T h e  ed g e  d ep lo y m en t  o f   r eso u r ce - co n s tr ain ed   d ev ices  is   d ep en d en t   o n   co m p u tatio n a l   ef f icien c y .   F ig u r e  7   s h o w s   t h a t  L i g h tGB M  is   3 . 1 1 ×  f aster   ( 6 7 . 9 %  f aster )   th a n   R F  w it h   0 . 0 0 3 2   m s   p er   s a m p le   v er s u s   0 . 0 1 0 0   m s .   T h is   e f f icie n c y   allo w s   p ar a m eter   ad ap tatio n   m o r e  o f ten   in   th e  ca s e  o f   a   ch a n g e  in   lo ca tio 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.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 5 8 1 - 1596   1590   an d   w ir ele s s   f ea t u r es.  T h e  in f er en ce   ti m e  o f   b o th   m o d els  is   lo w   e n o u g h   to   b e  s u p p o r ted   b y   p r o ce s s i n g   u n it s   o f   co m m o n   L o R aW A N  GW   s y s te m s   ( R asp b er r y   P i  4 ,   A R M  C o r tex   p r o ce s s o r s )   w h ich   r ef lects  t h er e  is   n o   n ee d   to   u s e  a  g r ap h ic s   p r o ce s s in g   u n it ( GP U )   ac ce ler ato r .           Fig u r e  6 .   B ar   p e r f o r m a n ce   m e tr ic           Fig u r e  7 .   Mo d el  in f er en ce   s p e ed       T h e  o v er all  ass es s m e n t  i n   Fi g u r e  8   lead s   to   th e  d ep lo y m e n t  o f   L i g h tGB M  f o r   p r o d u ctio n   b ec au s e  o f   th r ee   asp ec ts .   T h e  f ir s t  asp ec t   is   b etter   ac cu r ac y   w h ic h   i s   a s s o ciate d   w it h   2 . 7 %  h i g h er   R 2   an d   6 7 . 9 %  lo w er   R MSE   r es u lt s   to   ap p r o x i m atel y   1 5 0   m o r e  n o d es  o u t   o f   9 , 0 0 0   test   s a m p le s .   T h is   led   to   o p ti m al   r ec o m m e n d atio n s   an d   i m p r o v e m e n t   in   th e   q u alit y - of - s er v ice  o f   a  n et w o r k - w id e.   T h e  s ec o n d   asp ec t  i s   co m p u tatio n al  ef f icie n c y   w h ic h   is   r elate d   to   6 7 . 9 %  f aster   in t er f er en ce   w h ich   allo w ed   o p tim izi n g   ab o v e  1 0 0 0   n o d e  n et w o r k s   in   r ea l ti m e  u s i n g   s ta n d ar d   h ar d w ar e  at  3 . 2   s   v s .   1 0   s   f o r   f u l l n et w o r k   u p d at es.  T h e  th ir d   asp ec t  w id er   g en er aliza tio n   w h ic h   i s   co n n ec ted   to   t h e  ab ilit y   to   p er f o r m   b etter   i n   S F1 1   co n f i g u r atio n s   n o t  f u l l y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.