I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   N o v e m b er   20 2 6 ,   p p .   6 0 9 ~ 6 1 8   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 3 . pp 6 0 9 - 618           609       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Enha ncing   netw o rk per for m a n ce  i n Io T - WSNs  thro ug h  federate d dee p re inforce m en t  lea rn ing - ba sed inte llig ent  ro u ting       Nee ru k o nd a   L a ks h m i K a ly a ni 1 ,  Sh a ila j a   M uthy a la 2 ,   Sra v a na m   Sree j a 3 ,   K o net i V a ra l a k s h m i 4 ,  Z a ra pa la   Su nitha   B a i 5 ,   M a n i   M o ha n  Dupa t y 6   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   V a l l u r u p a l l i   N a g e sw a r a   R a o   V i g n a n a   Jy o t h i   I n st i t u t e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   H y d e r a b a d ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g   ( D a t a   S c i e n c e ) ,   M a l l a   R e d d y   U n i v e r si t y ,   H y d e r a b a d ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g   ( D a t a   S c i e n c e ) ,   P r a s a d   V   P o t l u r i   S i d d h a r t h a   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   V i j a y a w a d a ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   A d i t y a   U n i v e r si t y ,   S u r a m p a l e m,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   R .   V .   R .   a n d   J.   C .   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   G u n t u r ,   I n d i a   6 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   K o n e r u   L a k sh m a i a h   E d u c a t i o n   F o u n d a t i o n ,   G u n t u r ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 3 ,   2 0 2 6   R ev i s ed   A u g   1 3 ,   2 0 2 6   A cc ep ted   Sep   1 1 ,   2 0 2 6       B y   m a k in g   it   p o ss ib le  t o   c o ll e c t  a n d   m o n it o r   d a ta  i n   re a l  ti m e ,   th e   in sta ll a ti o n   o f   w irele ss   se n so r  n e tw o rk s  ( W S Ns )  in   th e   e ra   o f   th e   in tern e t  o f   th in g s  (I o T )  h a s  b r o u g h t   a b o u t  a   tran sf o rm a ti o n   i n   a   n u m b e r  o f   d if f e re n t  in d u stries .   On   th e   o th e r  h a n d ,   e ff ici e n t  d a ta  ro u ti n g   c o n ti n u e s   to   b e   a   sig n if ica n t  c h a ll e n g e   b e c a u se   o f   th e   d y n a m ic  n a tu re   o f   W S N s  a n d   t h e   li m it a ti o n s  o f   e lec tro n ic  d e v ice s  c o n n e c ted   t o   t h e   Io T .   T h is   re se a rc h   p re se n ts   a n   in telli g e n t  d a ta  ro u t in g   tec h n i q u e   t h a t  is  b a se d   o n   f e d e ra ted   d e e p   re in f o rc e m e n t  lea rn in g   (F DRL ),   w it h   th e   in ten ti o n   o f   o p ti m izin g   d a ta  tran sm issio n   in   W S Ns   th a t  a re   e n a b led   b y   th e   Io T .   In   o r d e r  to   in c re a se   th e   e ff ici e n c y   o f   d a ta  ro u ti n g ,   d e c re a se   late n c y ,   a n d   e x ten d   th e   li f e ti m e   o f   th e   n e tw o rk ,   th e   m o d e l  th a t  h a s   b e e n   re c o m m e n d e d   m a k e s  u se   o f   th e   c o ll a b o ra ti v e   lea rn i n g   sk il ls  o f   f e d e ra ted   lea rn in g   (F L )   a n d   th e   d e c isio n - m a k in g   f e a tu re s  o f   d e e p   re in f o rc e m e n t  lea rn in g   (DRL ) .   T h is  is  d o n e   in   o r d e r   to   a c h iev e   th e se   g o a ls.   It   h a s  b e e n   d e m o n stra ted   t h ro u g h   e x ten siv e   sim u latio n s  th a t  th e   F DRL - b a se d   ro u ti n g   a p p r o a c h   is  su p e ri o r  to   t h e   m e th o d s  th a t  w e re   p re v io u sly   u ti li z e d   in   term s  o f   e n e r g y   e ff ici e n c y ,   th e   a c c u ra c y   o f   d a ta  tran sf e r,   a n d   th e   re sp o n siv e n e ss   to   c h a n g e s  in   t h e   n e tw o rk .   A s  a   c o n se q u e n c e   o f   th is,   it   is   a   so l u ti o n   th a t   is   c o n c e iv a b le  f o r  f u tu re   a p p li c a ti o n s in c l u d in g   th e   I o T .   K ey w o r d s :   Data   r o u tin g   Dee p   r ein f o r ce m e n t le ar n in g   Fed er ated   lear n in g   I n ter n et  o f   t h i n g s   Net w o r k   li f eti m e   W ir eless   s en s o r   n et w o r k s   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 :   Sh ailaj a  Mu t h y ala   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g   ( Data   Sci en ce ) ,  Ma lla  R ed d y   U n iv er s it y   H y d er ab ad ,   T elan g an a,   I n d ia   E m ail:  s h ailaj a. m u t h y a la@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n ter n et  o f   t h in g s   ( I o T ) - en ab led   d ev ices  h av e  led   to   th e  w i d esp r ea d   u s e  o f   w ir eles s   s en s o r   n et w o r k s   ( W SNs )   in   e n v ir o n m e n tal  m o n ito r in g ,   s m ar t  citie s ,   an d   h e alth ca r e  s y s te m s .   Mu ltip le  s e n s o r   n o d es  co llect,   an al y s e,   a n d   s en d   d ata  to   ce n t r al  s er v er s   i n   t h ese   n et w o r k s .   Du e  to   s e n s o r   n o d es '   li m ited   en er g y ,   p r o ce s s in g ,   an d   b an d w id t h ,   an d   th e  n etw o r k 's  d y n a m ic  to p o lo g y ,   W SN s '   d ata  r o u tin g   r e m ai n s   d if f ic u lt  [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T r a d itio n al  d ata  r o u tin g   s y s t e m s   s o m et i m e s   s tr u g g le  to   ad d r ess   th ese  is s u es,  r e s u l tin g   in   h ig h er   e n er g y   co n s u m p tio n ,   laten c y ,   a n d   n e t w o r k   li f esp an .   B y   e n ab li n g   d y n a m ic  a n d   ad ap tiv e  r o u ti n g   tactic s ,   a d v an ce d   lear n in g   m eth o d s   li k e  d ee p   r e in f o r ce m en t  lear n i n g   ( DR L )   c an   ad d r ess   th ese  ch a llen g es.  Ho w e v er ,   s tan d ar d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  No v e m b er   202 6 :   609 - 618   610   DR L   ap p r o ac h es'   ce n tr alis ed   s tr u ct u r e  m a y   g e n er ate  p r iv ac y   a n d   s ca lab ilit y   d if f ic u ltie s ,   esp ec iall y   i n   lar g e   I o T   n et w o r k s   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   T h is   p ap e r   p r o p o s es  an   in n o v at i v e  d ata  r o u tin g   s tr ateg y   u s i n g   f ed er ated   d ee p   r ein f o r ce m en t   lear n i n g   ( FD R L )   to   o v er co m e   t h ese  li m i tati o n s .   Fed er ated   lear n i n g   ( F L )   allo w s   d ec en tr ali s ed   m o d el   tr ain i n g   ac r o s s   n o d es,  p r o tectin g   d ata  p r i v ac y   an d   e n h an cin g   s ca lab ilit y ,   w h ile   D R L   p r o v id es  th e  b a s is   f o r   d y n a m ic  r o u ti n g   s tr ateg y   o p ti m is a tio n .   T h is   m et h o d   ad d r ess es  t h e  m ai n   d ata  r o u tin g   ch allen g es  f o r   W SN s  an d   i m p r o v es  n et w o r k   p er f o r m an ce   [ 5 ] ,   [ 6 ] .   W SN   d ata  r o u tin g   h as  b ee n   i n ten s i v el y   e x p lo r ed ,   w it h   m a n y   w a y s   o f f er ed   to   ad d r ess   I o T - en ab led   n et w o r k   i s s u es.  T r ad itio n al  r o u ti n g   p r o to co ls   li k e  A OD V  a n d   DSDV  u s e  s tat ic  o r   h e u r is tic - b ased   m et h o d s   th at  d o   n o t   ac co u n t  f o r   W SN s '   d y n a m ic  ch ar ac ter is tic s ,   r esu ltin g   in   s u b o p ti m al  p er f o r m a n ce   [ 7 ] ,   [ 8 ] .   R ec en t  ap p r o ac h es  e m p h asi s e  m ac h i n e  lear n i n g   to   i m p r o v e  r o u ti n g   e f f icie n c y .   R ei n f o r ce m e n t   lear n in g   ( RL )   h a s   b ee n   u s ed   to   co n s tr u ct  ad ap ti v e  r o u ti n g   p r o to co ls   th at  lear n   b est  p ath s   b ased   o n   n et w o r k   co n d itio n s .   T h ese  m et h o d s   o f te n   r eq u ir e  ce n tr a lis ed   tr ain i n g ,   w h ich   r aises   p r iv ac y   a n d   s ca lab ilit y   co n ce r n s   [ 9 ] .   FL  allo w s   d ec en tr alis ed   m ac h in e  lear n in g   m o d el  tr ain in g   ac r o s s   d ev i ce s ,   ad d r ess in g   th e s e  is s u es.  Ma n y   s t u d ies  h av e   ex a m in ed   h o w   FL   an d   W SN s   i m p r o v e  d ata  r o u tin g   ef f icie n c y   a n d   p r iv ac y .   T h e  in te g r atio n   o f   FL   an d   D R L   i n   W SN s   is   u n d er s t u d ied   [ 1 0 ] .   A n   FD R L   f r a m e w o r k   f o r   I o T - en ab led   W SN s   is   p r esen te d   in   th is   s t u d y .   FL 's  d ec en tr alis atio n   an d   DR L 's ad ap tab ilit y   i m p r o v e  d ata  r o u ti n g   in   d y n a m ic  a n d   r eso u r ce - li m ited   en v ir o n m e n ts .   T h is   s tu d y 's  n et w o r k   m o d el   f o r   th e  I o T - en ab led   W SN   r ep r ese n ts   t h ese  n et w o r k s '  s tan d ar d   ch ar ac ter is tic s   an d   li m itatio n s   w h ile  m ee t in g   th e  F DR L   f r a m e w o r k 's  r eq u ir e m e n ts   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   N o d es  m o n i to r   en v ir o n m e n tal  co n d it io n s   o r   co llect  d ata.   Dep en d in g   o n   t h e  ap p licatio n ,   th is   d ata  m a y   in clu d e  te m p er atu r e ,   h u m id it y ,   p r es s u r e,   lig h t  in te n s it y ,   an d   o th er s .   L o ca l  d ata  p r o ce s s in g   at  ea ch   n o d e  f ilt er s ,   ag g r e g ates,  o r   p r ep r o ce s s es  d ata  b ef o r e  tr a n s m i s s io n .   T h is   r ed u ce s   e n er g y - in te n s iv e   d ata  tr an s m i s s io n   [ 1 3 ] .   Sen s o r   n o d es  co m m u n icate   w it h   ea ch   o th er   to   s en d   d ata  to   th e   b ase  s ta tio n   ( BS )   o r   g ate w a y .   T h e  m u lti - h o p   co m m u n icatio n   m o d el  s e n d s   d ata  to   th e  BS   v ia  in ter m ed iar y   n o d es.  B atter y - p o w er ed   s en s o r   n o d es  h av e  li m i ted   en er g y .   E n er g y   co n s er v atio n   is   cr u c ial   to   n et w o r k   lo n g e v it y   b ec au s e   n o d es  m u s t  w o r k   ef f icie n tl y   [ 1 4 ] .   No d es  ca n   b e  d is tr ib u ted   r an d o m l y   o r   s tr ate g icall y   i n   t h e  tar g e t a r ea .   I t d ep en d s   o n   t h e  ap p licatio n .   C h a n g e s   i n   n o d e  d en s it y   an d   d is tr ib u tio n   ca n   af f ec t  n e t w o r k   co n n ec ti v it y   an d   d ata  r o u ti n g .   Mo b ile  n o d es  m a y   ca u s e  f r eq u en t  n et w o r k   to p o lo g y   c h a n g e s .   Du e  to   m o b ilit y ,   ad ap tiv e  r o u ti n g   al g o r ith m s   ar e  n ee d ed   to   h a n d le  co n n ec t iv i t y   c h a n g e s .   E n v ir o n m e n tal  f ac to r s   lik e  s i g n al  atte n u atio n ,   i n ter f er e n ce ,   an d   n o is e  ca n   af f ec t  co m m u n icatio n   n et w o r k s .   T h e  n et w o r k   o p er ates i n   m a n y   s ettin g s .   D u e  to   th e s e  f ac to r s ,   r o u tin g   d ec is io n s   m u s t b e  m ad e  [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ] .   W SN  n o d es  u s e  m u lti - h o p   d ata  tr an s f er   to   s en d   d ata  to   t h e  BS .   Data   p ac k ets  ar e  r o u t ed   th r o u g h   in ter m ed iar y   n o d es  b ef o r e  r ea ch in g   t h e  BS .   Selectin g   i n ter m ed iar y   n o d es  is   cr u cial  f o r   l aten c y   r ed u ct io n   an d   en er g y   e f f icien c y .   Di s ta n ce ,   i n ter f er e n ce ,   an d   s ig n al  in te n s i t y   a f f ec t  n o d e  co m m u n icatio n   lin k s .   L i n k   q u ali t y   m u s t  b e  i n clu d ed   in   th e  r o u ti n g   p la n   to   en s u r e  d ata  tr an s m is s io n   r eliab ili t y .   No d es  ca n   co m b i n e  d ata  f r o m   m u ltip le  s o u r ce s   b ef o r e  s en d i n g   it.  T h is   r ed u ce s   d ata  v o lu m e  an d   s a v e s   s p ac e  an d   en er g y   [ 1 7 ] .   Giv en   th e   s h o r t  b atter y   lif e  o f   s e n s o r   n o d es,  en er g y   e f f ic ien c y   is   cr u ci al  to   th e  n et w o r k   co n ce p t.  C h o o s e  r o u tes  w it h   less   tr an s m is s io n   p o w er   to   s av e  e n er g y   an d   r ed u ce   co n s u m p t io n .   I m p le m e n tin g   a  r o u ti n g   lo ad   d is tr ib u tio n   s y s te m   to   p r ev en t  n o d e  f ail u r es  a n d   o v er lo ad .   Op tim i s i n g   e n er g y   u s e  ac r o s s   all  n o d es  is   cr u cia l  to   ex ten d   n et w o r k   lif eti m e  [ 1 8 ] .   T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  u s e s   FL   to   tr ain   D R L   m o d els  d ec e n tr alis ed   ac r o s s   t h e  n et w o r k .   E ac h   s en s o r   n o d e  cr ea tes  a  lo ca l  DR L   m o d el  u s in g   d ata  an d   n et w o r k   s tate.   T h e  lo ca l  m o d el  lear n s   to   i m p r o v e  d ata  tr an s m is s io n   p ath w a y s   b y   r o u tin g .   No d es  p er io d icall y   s en d   lo ca ll y   tr ain ed   m o d el  p ar a m eter s   to   a  s er v er   o r   BS   [ 1 9 ] .   T h e  s er v er   co n s o lid ates  th e s e  p ar a m eter s   to   co n s tr u ct  a  g lo b al  m o d el  th a t  r ep r esen ts   t h e  co llecti v e   lear n in g   o f   t h e  n et w o r k .   R ed is tr ib u ti n g   th e   g lo b al  m o d el  to   n o d es  allo w s   th e m   to   i m p r o v e  th eir   lo ca l  m o d el s   w it h   n et w o r k   k n o w led g e.   No d es  ca n   r o u te  m o r e  e f f ic ien t l y   an d   i n telli g e n tl y .   T h e  F L   f r a m e w o r k   p r o tects  p r iv ac y   b y   k ee p in g   r a w   d ata  in   n o d es.  S h ar in g   o n l y   m o d e l  p ar a m eter s   r ed u ce s   d ata  b r e ac h es  a n d   e n s u r es   p r iv ac y   [ 2 0 ] .   T h e  s en s o r   n o d es  p r o v id e  ad eq u ate  n et w o r k   co v er ag e  w ith   f e w   d ea d   zo n es.  T h e  n et w o r k   i s   co n s ta n tl y   c h an g i n g ,   y et  t h e  co m m u n icatio n   r o u tes  s h o u ld   r e m ai n   s tab le  en o u g h   f o r   p atter n   tr ain in g   an d   d ata  tr an s f er .   T o   k ee p   th e  g lo b al  m o d el  cu r r en t,  n o d es  w ill  p er io d icall y   s y n c h r o n is e  w it h   th e  B S  to   r ec eiv e  m o d el   m o d i f icat io n s .   T h ese  co m p o n en ts   cr ea te  a  r o b u s t  an d   ad a p tab le  n et w o r k   m o d el  in   th e  F DR L   ar ch itect u r e.   T h is   m o d el  p r o v id es in telli g e n t a n d   ef f icie n t d ata  r o u tin g   i n   I o T - en ab led   W SN s   [ 2 1 ] .   E x is ti n g   in telli g en t  r o u tin g   m et h o d s   m ai n l y   r el y   o n   ce n tr alize d   RL   m o d el s ,   w h ic h   s u f f er   f r o m   p r iv ac y   co n ce r n s ,   co m m u n ic atio n   o v er h ea d ,   an d   li m ited   s ca lab ilit y   in   lar g e  I o T - en ab led   W SNs .   T h e   p r o p o s ed   FDR L   f r a m e w o r k   a d d r ess es  th e s e  li m itatio n s   b y   co m b i n i n g   d ec en tr alize d   FL   w it h   ad ap ti v e  DR L - b ased   r o u tin g .   T h is   i n teg r atio n   en ab le s   p r iv ac y - p r eser v in g   co llab o r ativ e  lear n in g   w h ile  i m p r o v in g   r o u t in g   ef f icien c y ,   e n er g y   u t ilizatio n ,   an d   n et w o r k   s ca lab ilit y .   T h e  p r o p o s ed   FDR L   f r a m e w o r k   is   d esi g n ed   f o r   d ep lo y m en t  i n   e m b ed d ed   I o T   s en s o r   n o d es  w h er e  r o u ti n g   i n tellig e n ce   ca n   b e  ex ec u ted   lo ca ll y   w it h   m i n i m al   co m p u tatio n al  o v er h ea d .   T h e  d ec en tr alize d   ar ch itectu r e  e n ab les  ad ap tiv e  f ir m w ar e  u p d ates  an d   s u p p o r ts   r ec o n f i g u r ab le  e m b ed d ed   p latf o r m s   o p er atin g   u n d er   d y n a m ic   n et w o r k   en v ir o n m e n ts .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E n h a n ci n g   n etw o r k  p erfo r ma n ce   in   I o T - W S N s   th r o u g h   fed era ted   d ee p   …   ( N ee r u ko n d a   La k s h mi  K a lya n i )   611   2.   M E T H O D   T h e  co o r d in ated   FDR L   m o d el   th at  h as  b ee n   s u g g ested   is   in t en d ed   to   i m p r o v e  th e  r o u t in g   o f   d ata  i n   W SN s   th at  ar e  en ab led   b y   t h e  I o T .   I n   o r d er   to   d ev elo p   a   r o u tin g   s tr ate g y   t h at  is   b o th   cl ev er   an d   ad ap tab le ,   th is   m o d el  m a k es  u s e  o f   t h e  d ec en tr alize d   l ea r n in g   tec h n iq u e  o f   FL   a n d   th e  d ec is io n - m a k in g   ca p ab ilit ie s   o f   DR L   [ 2 2 ] .   I n   o r d er   to   o v er co m e  t h e  d i f f icu lties   o f   d y n a m ic   to p o lo g y ,   en er g y   li m it s ,   a n d   s ca lab ilit y   in   W SNs ,   th e  FD R L   ar ch i tectu r e  i n v o lv es  th e  i n te g r atio n   o f   FL   w i th   DR L .   T h e  f r a m e w o r k   f u n cti o n s   i n   a  co o r d in ated   m an n er ,   w i th   s e v er al  s en s o r   n o d es  w o r k i n g   to g eth er   to   tr ain   a  g lo b al  DR L   m o d el  th at  m a y   b e  u tili ze d   f o r   i m p r o v i n g   t h e  ef f icie n c y   o f   d ata  r o u tin g .   T h e  f o llo w in g   ar e  th e  p r im ar y   ele m e n t s   th at  m ak e  u p   th e  FDR L   f r a m e w o r k :  ev er y   s i n g le  s e n s o r   n o d e  f u n ct io n s   a s   a  lo ca l  DR L   ag e n t,  an d   it  tr ai n s   it s   m o d el  b y   u t ilizi n g   t h e   o b s er v atio n s   a n d   ex p er ien ce s   th at  ar e  s p ec if ic  to   t h e  ar ea   [ 2 3 ] .   T h e  lo ca l  m o d el  ac q u ir es  t h e  ab ilit y   to   m ak e   r o u tin g   d ec is io n s   t h at  i m p r o v e  n et w o r k   p er f o r m an ce   m ea s u r es  s u c h   as  e n er g y   e f f icie n c y ,   late n c y ,   a n d   th e   ac cu r ac y   o f   d ata  tr an s f er .   I n   a   FL   en v ir o n m e n t,  t h e  lo ca l  m o d els  ar e  s y n c h r o n ized   w it h   a   ce n tr al  s er v er   ( f o r   ex a m p le,   t h e  BS )   o n   a  r e g u lar   b asis .   A   g lo b al  m o d el  is   cr ea t ed   b y   t h e  s er v er   b y   a g g r eg ati n g   t h e  lo ca l  m o d els .  T h is   g lo b al  m o d el  is   th e n   s e n t  b ac k   to   th e  s e n s o r   n o d es  f o r   ad d itio n al  tr ain i n g   a n d   d ec is io n - m ak i n g .   I t  is   n ec es s ar y   to   d esig n   a  s y s te m   f o r   co o r d in atio n   in   o r d er   to   g u ar an tee  t h at  th e  lo ca l  m o d els   ar e  in   ac co r d an ce   w it h   t h e  g lo b al  m o d el,   w h ile  at  th e  s a m e  ti m e  allo w i n g   f o r   s p ec if ic  ad j u s t m e n t s   b ased   o n   th e  co n d itio n s   o f   th e  lo ca l  en v ir o n m en t  [ 2 4 ] .   T h e  co m p u tat io n al  co m p le x it y   m ai n l y   d ep en d s   o n   lo ca l  n e u r al  n et w o r k   in f er e n ce   an d   p er io d ic  p ar am eter   ag g r eg atio n .   Si n ce   o n l y   m o d el  p ar am eter s   ar e  e x ch a n g ed ,   co m m u n icatio n   co m p lex it y   is   co n s id er ab l y   lo w er   t h a n   ce n tr alize d   lear n in g   ap p r o ac h es ,   m a k in g   th e   f r a m e w o r k   s ca l ab le  f o r   d en s e   I o T   n et w o r k s .   T h e  co o r d in ated   FDR L   ap p r o ac h   th at  h as  b ee n   r ec o m m en d ed   f o r   h ig h - s p ee d   r o u tin g   i n   I o T - en ab led   W SN  m ak e s   an   e f f o r t  to   m a k e  u s e  o f   th e  ca p ab ilit ies  o f   FDR L   i n   o r d er   to   m a x i m ize  th e  ef f ec ti v e n ess   o f   r o u tin g   d ec is io n s .   As  s h o w n   i n   Fi g u r e  1 ,   th is   p ar ad ig m   co m b in es  d ec en tr alize d   d ec is io n - m ak in g   at  in d i v id u a l   s en s o r   n o d es  w ith   ce n tr alize d   co o r d in atio n   in   o r d er   t o   p r o d u ce   r o u tin g   m et h o d s   th at  ar e  b o th   o p tim u m   a n d   ad ap tiv e.   T h er e  is   a  co m p r e h en s i v e  f r a m e w o r k   f o r   th e  c o o p er ativ e  FDR L   r o u ti n g   m o d el  in   I o T - en ab led   W SN s   th at  is   p r ese n ted   b y   t h is   m et h o d .   T h er e  is   a  p o s s ib ilit y   th a t  th e  ex ec u tio n   in f o r m a tio n   an d   v ar iatio n s   w il l  ch a n g e  d ep en d in g   o n   th e  ap p r o ac h es  th at  ar e  u s ed ,   as  w e ll  as  th e  s p ec i f ic   r eq u ir em e n t s   an d   ch ar ac ter is tic s   o f   t h e  co m m u n icatio n   n et w o r k   th a t is i n d icat ed   in   Fig u r e  2 .   E v er y   s i n g le  s e n s o r   n o d e  in d i v id u all y   tr ai n s   a  lo ca l  DR L   m o d el  b y   m a k i n g   u s e  o f   t h e  o b s er v atio n s   i t  m ak e s   r e g ar d in g   t h e  co n d itio n   o f   t h e  n et w o r k .   T h e  f o llo w i n g   ar e  t h e  s ta g e s   t h at  ar e  i n cl u d ed   in   th e   tr ain i n g   p r o ce s s :  a  co llectio n   o f   ch ar ac ter is tics ,   i n c lu d i n g   th e  a m o u n t  o f   r esid u al  e n er g y   th at  i s   p r esen t  in   n o d es,  th e   q u alit y   o f   t h e  li n k ,   th e  le n g t h   o f   th e  d ata  q u eu e,   a n d   th e  d i s t an ce   to   th e  BS   ar e  u s ed   to   i n d icate   th e  co n d itio n   o f   th e  n et w o r k   at  a n y   in s ta n ce .   B ec au s e  o f   t h ese  ca p ab ilit ies ,   th e  DR L   a g en t   is   ab le  to   o b tain   t h e  in f o r m at io n   th at  is   r eq u ir ed   to   m a k e  w ell - i n f o r m ed   d ec is io n s   o n   r o u tin g .   T h e  ac tio n   s p ac e   f o r   ea ch   n o d e  is   m ad e  u p   o f   th e  p r o s p ec tiv e  n o d es  th at  co u ld   b e  th e  n ex t  h o p   f o r   th e  tr an s m is s io n   o f   d ata  [ 2 5 ] .   Giv en   th e  p r esen t  s tate  o f   th e   n et w o r k ,   th e  DR L   ag e n t  w ill  ch o o s e  th e  n ex t - h o p   n o d e  th at  is   m o s t  s u itab le  f o r   th e  n et wo r k .   T h e  p u r p o s e  o f   th e  r e w ar d   f u n ctio n   is   to   p r o v id e  an   in ce n ti v e  f o r   r o u ti n g   d ec i s io n s   th at  i n cr ea s e  o v er all  n et w o r k   p er f o r m a n ce ,   r ed u ce   laten c y ,   an d   b o o s t  en er g y   ef f i cie n c y .   I n   o r d er   to   estab lis h   th e  r ew ar d   f u n ct io n ,   it  is   d ef in ed   as  a  w ei g h ted   s u m   o f   th ese  o b j ec tiv es,  w it h   p en altie s   f o r   b eh av io r s   t h at  co n tr ib u te   to   th e  d ep letio n   o f   en er g y   o r   h i g h   laten c y .   A   p o lic y   th at  cr ea tes  a  m ap p in g   b et w ee n   n et w o r k   s tates  a n d   r o u t i n g   ac tio n s   is   lear n ed   b y   th e  lo ca l  DR L   m o d el.   T h e  ag en t   iter ati v el y   i m p r o v e s   it s   r o u tin g   s tr ate g y   d ep en d in g   o n   th e  r e w ar d s   t h at  i t   r ec eiv es  [ 2 6 ] .   T h is   p o licy   i s   u p d ated   u s i n g   RL   al g o r ith m s   s u c h   as  Q - lear n in g   o r   d ee p   Q - n et w o r k s   ( D QN) ,   w h ic h   ar e  ex a m p le s   o f   al g o r ith m ic  ap p r o ac h es to   RL .   E ac h   s e n s o r   n o d e  p er f o r m s   l o ca l  m o d el  tr ain in g   u s i n g   it s   o w n   o b s er v at io n s   w it h o u t   s h ar in g   r a w  d ata.   A f ter   ev er y   co m m u n ica tio n   r o u n d ,   lo ca ll y   u p d ated   m o d el  p ar a m eter s   ar e  tr an s m itted   to   th e  ce n tr al   s er v er ,   w h er e  f ed er ated   av er a g in g   ( Fed Av g )   g e n er ates  a  g l o b al  m o d el.   T h e  u p d ated   g lo b al  p ar am eter s   ar e  r ed is tr ib u ted   to   all  n o d es,  en a b lin g   co llab o r ativ e  lear n in g   wh ile  p r eser v i n g   d ata  p r iv ac y .   T h e  DR L   a g en t   e m p lo y s   a   D QN  ar ch itec tu r e  co n s i s ti n g   o f   in p u t,  h id d en ,   an d   o u tp u t   la y er s .   T h e   in p u t  s ta te  in cl u d es  r esid u al  e n er g y ,   lin k   q u alit y ,   q u eu e  len g th ,   n ei g h b o u r   av ai lab ilit y ,   an d   d is tan ce   to   th e  BS .  T h e  ac tio n   s p ac e   r ep r esen ts   t h e  s elec tio n   o f   t h e  o p ti m al  n ex t - h o p   n o d e.   T h e  r e w ar d   f u n ctio n   m a x i m izes   p ac k et  d eliv er y   w h ile   m in i m i zin g   late n c y ,   en er g y   co n s u m p tio n ,   an d   r o u ti n g   o v er h ea d .   T h e  FL   p r o ce s s   is   at   th e  co r e  o f   t h e  FD R L   s y s te m ,   w h ic h   en ab le s   d ec en tr alize d   m o d el  tr ai n i n g   w h ile  s i m u lta n eo u s l y   p r eser v i n g   a   g lo b al  p er s p ec tiv e:  th e  p ar a m eter s   o f   ea c h   s e n s o r   n o d e's  lo ca ll y   lear n ed   m o d el,   s u c h   as   th e  w ei g h ts   o f   t h e  n eu r al  n et w o r k ,   ar e  p er i o d ical l y   co m m u n icate d   to   a  ce n tr al  s er v er   v ia  th e  s en s o r   n o d es.  Fo r   th e  p u r p o s e  o f   r ed u cin g   th e  a m o u n t  o f   co m m u n ica tio n   o v er h ea d ,   th i s   s h ar in g   is   ca r r ied   o u t  in   a  s af e  an d   ef f ec tiv e  m an n er .   A  n u m b er   o f   m e th o d s ,   i n cl u d in g   Fed Av g ,   ar e  u tili ze d   b y   t h e  c en tr al  s er v er   i n   o r d er   to   ag g r eg ate  t h e  lo ca l  m o d el   p ar am eter s .   An   all - e n co m p as s in g   co m p r eh e n s io n   o f   t h e  n et w o r k   i s   r ep r esen ted   b y   th e   ag g r e g ated   m o d el,   w h ic h   in co r p o r ates  th e  i n f o r m atio n   f r o m   all  o f   th e  n o d es   th a t  ar e  p ar ticip atin g .   Fo llo w i n g   th i s ,   th e  g lo b al  m o d el  is   s en t   b ac k   to   t h e  s e n s o r   n o d es  f o r   d is tr ib u tio n .   T h e  g lo b al  p ar a m eter s   ar e  i n co r p o r ated   in to   th e  lo ca l   m o d el  o f   ev er y   n o d e,   w h ic h   en ab les  th e  n o d e  to   tak e  a d v an ta g e  o f   th e  co llectiv e  le ar n in g   th at  o cc u r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  No v e m b er   202 6 :   609 - 618   612   th r o u g h o u t  th e  e n tire   n e t w o r k .   T h e  f r eq u en c y   w i th   w h ic h   m o d el  c h an g e s   ar e  tr an s m itte d   is   d ec r ea s ed ,   an d   tech n iq u es  s u c h   as  m o d el  co m p r ess io n   an d   s elec ti v e  p ar a m et er   s h ar in g   ar e  u tili ze d   [ 2 7 ] .   T h is   is   d o n e  in   o r d er   to   r ed u ce   th e  a m o u n t  o f   co m m u n icat io n   o v er h ea d .   T h e  FL   m ec h an i s m   s i g n i f ican tl y   r ed u ce s   co m m u n icat io n   o v er h ea d   b y   e x c h an g i n g   m o d el  p ar am eter s   i n s tead   o f   r a w   s e n s i n g   d ata.   L o ca l  DR L   in f er e n ce   r eq u ir es  li m ited   p r o ce s s in g   a n d   m e m o r y   r eso u r ce s ,   m a k i n g   t h e  p r o p o s ed   f r a m e w o r k   s u itab le  f o r   lo w - p o w er   e m b ed d ed   I o T   d ev i ce s .           Fig u r e  1 .   T h e  f lo w   d iag r a m   f o r   th e  co llab o r ated   FDR L   r o u ti n g   m o d el           Fig u r e  2 .   T h e  f lo w   ill u s tr at io n   f o r   in tr a - cl u s ter   an d   in ter - cl u s ter   r o u tin g   i n   co llab o r ated   FDR L       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   E x ten s i v e  s i m u latio n s   w er e  co n d u cted   i n   a  s tan d ar d   W SN   s i m u la tio n   e n v ir o n m en t  to   e v alu a te  t h e   p er f o r m a n ce   o f   th e  p r o p o s ed   FDR L - b ased   r o u tin g   s tr ate g y .   T h e  m etr ics  co n s id er ed   in clu d e:  th e  FDR L   m o d el   d em o n s tr ate s   a  s ig n i f ica n t  r ed u ctio n   in   e n er g y   co n s u m p tio n   r elativ e  to   co n v e n tio n a l   r o u tin g   p r o to co ls ,   th er eb y   co n tr ib u ti n g   to   an   ex t en d ed   n et w o r k   lif eti m e.   T h e  ad ap tiv e  ch ar ac ter is tics   o f   t h e  FDR L   m o d el  lead   to   r ed u ce d   laten c y   b y   r o u ti n g   d ata  p ac k ets  th r o u g h   t h e  m o s t   ef f icie n t  p ath w a y s .   T h e  m o d el  en h an ce s   d ata  t r an s m is s io n   ac c u r ac y   b y   ch o o s in g   r o u te s   ch ar ac ter ized   b y   s u p er io r   lin k   q u alit y   an d   r ed u ce d   p ac k et  lo s s   r ates.  T h e  f i n d in g s   d e m o n s tr ate  th at  th e  FDR L - b ased   r o u ti n g   s tr ate g y   s u r p as s es  co n v en t io n al  m et h o d s ,   esp ec iall y   in   co n te x ts   c h ar a cter ized   b y   d y n a m ic   n e t w o r k   co n d itio n s   a n d   s tr ict  en er g y   li m itatio n s .   T h e   p r o p o s ed   f r am e w o r k   w a s   ev al u ated   u s i n g   m u ltip le  I o T - W SN  s ce n ar io s   w i th   v ar y i n g   n e t wo r k   s izes  an d   tr af f ic   co n d itio n s .   P er f o r m a n ce   w as  ass es s ed   u s in g   en er g y   co n s u m p tio n ,   late n c y ,   p ac k et  d eliv er y   r atio ,   q u ali t y   o f   s er v ice   ( Qo S )   p r o b a b ilit y ,   an d   n et w o r k   li f eti m e.   T h e  p r o p o s ed   FDR L   w a s   co m p ar ed   w ith   m u lt i - h o p   s tate - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E n h a n ci n g   n etw o r k  p erfo r ma n ce   in   I o T - W S N s   th r o u g h   fed era ted   d ee p   …   ( N ee r u ko n d a   La k s h mi  K a lya n i )   613   a w ar e  r o u ti n g   s tr ate g y   b ased   o n   tr af f ic  f lo w   f o r ec asti n g   ( MH S A - T FF ) ,  co o p er ativ e  d ee p   r ein f o r ce m en t  lear n in g   ( C D R L ) ,  r ein f o r ce m en t  lear n i n g - b ase d   r o u tin g   s c h e m e s   co m b in ed   w ith   m u lti - o p tim a lit y   r o u ti n g   cr iter ia  ( R L R - M ) ,   an d   d ec en tr alize d   p ar tially   o b s er v ab le  Ma r k o v   d ec is io n   p r o ce s s   ( Dec - P OM DP )   u n d er   id en tical  s i m u latio n   s et tin g s .   T h e  p r o p o s ed   r o u tin g   f r a m e w o r k   i s   s u itab le  f o r   s m ar t  cit y ,   i n d u s tr ial   I o T ,   en v ir o n m e n tal  m o n ito r i n g ,   an d   h ea lth ca r e  ap p licatio n s   r eq u ir in g   r eliab le  an d   en er g y - ef f icie n t   co m m u n icatio n .   T h e  d ec en tr alize d   lear n in g   s tr ate g y   en s u r es  r o b u s t  o p er atio n   u n d er   d y n a m ic  n e t w o r k   co n d itio n s .   Fig u r e  3   p r esen ts   a n   ev al u atio n   o f   t h e  p r o p o s e d   an d   ex is ti n g   ap p r o ac h es  b y   ca lcu latin g   t h e  av er a g e   en er g y   co n s u m p tio n   p er   n o d e   f o r   i n tr a - cl u s ter   r o u ti n g   ac r o s s   1 0   p air s   o f   cl u s ter s .   T h e  en er g y   co n s u m p tio n   v alu e s   f o r   ea ch   c lu s ter   p air   ar e  p r esen ted   i n   m illi j o u les   ( m J ) .   T h e  FDR L   ap p r o ac h   ex h ib i ts   en h a n ce d   en er g y   ef f icien c y ,   c h ar ac ter ized   b y   t h e  lo w est  a v er ag e  e n er g y   co n s u m p tio n   p er   n o d e  w it h in   th e   s a m p les  a n al y ze d .   T h e  en er g y   co n s u m p tio n   m e tr ics  f o r   ea c h   ap p r o ac h   r ef le ct  th e  d e g r ee   o f   e n er g y   e f f i cien c y   ac h ie v ed   i n   co n d u cti n g   i n tr a - clu s ter   r o u ti n g   tas k s   ac r o s s   t h e  1 0   clu s ter   p air in g s .   T h e  p r o b a b ilit y   o f   s at i s f ac tio n   o f   t h e  Qo S  cr iter ia  f o r   in ter - cl u s ter   r o u ti n g   is   ill u s tr ated   i n   Fi g u r e  4 ,   w h ic h   il lu s tr ates  10   d i f f er e n t  co m b i n atio n s   o f  clu s ter s .   Fo r   ea ch   p air   o f   clu s ter s ,   th e  p r o b ab ilit y   v a lu e s   f o r   Qo S  ar e   s h o w n   in   th e  f o r m   o f   p er ce n tag es.  T h e  FDR L   ap p r o ac h   th at  w as  p r o p o s ed   d is p lay s   th e  h i g h est  li k elih o o d   o f   Qo S,  w h ich   co r r esp o n d s   to   th e  lar g est  m ed ian   p r o p o r tio n   o f   ef f ec ti v e  Qo S  f u l f ill m e n t  t h at  w a s   s ee n   in   in ter - cl u s ter   r o u ti n g   s a m p le s .   T h e  Qo S   p r o b a b ilit y   v al u es  p r o v id es  an   in d icatio n   o f   h o w   w ell  ea ch   s tr ateg y   p er f o r m ed   in   m ee ti n g   t h e  Qo S   r eq u ir e m en ts   f o r   in ter - cl u s ter   co m m u n icatio n   a m o n g   th e  t en   d if f er en t  cl u s ter   p air s .   T h r o u g h o u t  all  o f   t h e   s a m p les  f o r   in ter - c lu s ter   r o u tin g ,   t h e  FDR L   tec h n iq u e  th a t  w as  s u g g e s ted   h ad   th e  lo west  av er ag e  e n er g y   co n s u m p tio n   p er   n o d e,   w h ic h   in d icate s   t h at  it  h ad   th e   h i g h e s t  e n er g y   ef f icie n c y .   T h is   is   d e m o n s tr ated   in   Fig u r e  5 .   A cc o r d in g   to   Fig u r e  6 ,   th e  s u g g e s ted   FDR L   h a s   th e  h i g h e s t  av er ag e  p er ce n ta g e   o f   s u cc ess f u l  Qo S   f u lf i l m e n t  ac r o s s   s a m p les  a n d   th e  b est  Qo S  p r o b ab ilit y   w h e n   it  co m es  to   in tr a - c lu s t er   r o u tin g .   T h is   is   d em o n s tr ated   b y   t h e  f ac t th at  i t h as t h e  s u g g es ted   FDR L .           Fig u r e  3 .   P r ec is io n   o f   th e  ev al u ated   class i f ica tio n   m eth o d s           Fig u r e  4 .   A cc u r ac y   o f   t h e  ev a l u ated   class i f ica tio n   m eth o d s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  No v e m b er   202 6 :   609 - 618   614       Fig u r e  5 .   T h e  en er g ies ef f icie n c y   o f   in ter - cl u s ter   r o u ti n g   in   an   I o T - en ab led   W SN f o r   2 0   cl u s ter   p air in g s   u s i n g   MH S A - T FF ,   C DR L ,   R L R - M,  Dec - P OM DP ,   an d   th e  s u g g es t ed   FDR L           Fig u r e  6 .   I n ter - cl u s ter   r o u ti n g   q u alit y - of - s er v ice  p r o b ab ilit ies f o r   2 0   clu s ter   p air s   in   a n   I o T - en ab led   W SN  u s i n g   MH S A - T FF ,   C D R L ,   R L R - M,   Dec - P OM DP ,   an d   th e  p r o p o s ed   FDR L       Fig u r e  7   co n tain s   f o u r   s u b p l o ts   r ep r esen tin g   t h e  p er f o r m a n ce   m etr ic s   o f   t h e  p r o p o s ed   in telli g e n t     d ata  r o u tin g   s tr ate g y   f o r   I o T - en ab led   W SN s   b ased   o n   FDR L .   Her e ’ s   a  d etailed   ex p lan atio n   o f   ea ch   g r ap h :   Fig u r e  7 ( a)   d em o n s tr ates  th a t  en er g y   co n s u m p tio n   d ec r ea s e s   as  th e  n u m b er   o f   n et w o r k   n o d es  in cr ea s es.  T h is   in d icate s   t h at  t h e  p r o p o s ed   s tr ateg y   e f f ec ti v el y   o p ti m ize s   en er g y   u s e,   li k el y   d u e  to   ef f icie n t  r o u ti n g   a n d   lo ad   d is tr ib u tio n   a m o n g   n o d es ,   an d   Fig u r e  7 ( b )   s h o w s   a  d ec r ea s in g   tr e n d   in   laten c y   a s   th e   n et w o r k   s ize  g r o w s .   T h e  FL   m o d el  li k el y   r ed u ce s   d ec is io n - m ak i n g   d ela y s ,   en ab lin g   f aster   d ata  tr an s m is s io n   ev e n   in   lar g er   n et w o r k s .  Fig u r e  7 ( c)   s h o w s   t h e   p ac k et  d eliv er y   r atio   in cr ea s es  w ith   t h e  n u m b er   o f   n o d es,   in d icatin g   th at  t h e  p r o p o s ed   r o u tin g   s tr ate g y   en s u r es  r eliab le  d ata  d eliv er y .   T h is   is   a  p o s itiv e  o u tco m e ,   r ef lectin g   r o b u s t   h an d li n g   o f   n e t w o r k   tr af f ic  a n d   m in i m izi n g   p ac k et  lo s s .  Fi g u r e  7 ( d )   s h o w s   t h e  n et w o r k   li f eti m e  i m p r o v e s   as   th e  n u m b er   o f   n o d es  i n cr ea s e s .   T h is   s u g g e s ts   th at   th e   en er g y - e f f icie n t  d esi g n   o f   th e   r o u ti n g   s tr ate g y   ex te n d s   th e   o p er atio n al  lif e  o f   th e  e n tir e  n et w o r k ,   p ar ticu lar l y   in   r eso u r ce - co n s tr ai n ed   I o T   s y s te m s .   T h ese  r esu lt s   co llecti v el y   v ali d ate  th e  e f f ec ti v en e s s   o f   t h e  p r o p o s ed   f r a m e w o r k   i n   ac h ie v in g   b ette r   en er g y   e f f icien c y ,   r ed u ce d   lat en c y ,   i m p r o v ed   d eli v er y   r atio ,   an d   ex te n d ed   n et w o r k   li f eti m e  as   th e   n et w o r k   s ize  s ca les.  An   in telli g en t  d a ta  r o u tin g   s tr ate g y   t h at  is   b a s ed   o n   FDR L   f o r   I o T - en ab led   W SN s   h as  b ee n   p r o p o s ed   as a   s o lu tio n   to   t h e  ch alle n g e s   th a t a r is e  w h e n   atte m p tin g   to   r o u te  d ata  in   e n v ir o n m e n t s   th a t a r e  b o th   d y n a m ic  an d   r eso u r ce - co n s tr ain ed .   T h e  in co r p o r atio n   o f   in tellig e n t  d ec is io n - m a k in g ,   clu s ter - b ased   r o u tin g ,   an d   DR L   s tr ate g ies  r es u lt s   in   a  s ig n i f ica n t  i m p r o v e m e n t  in   th e  r eliab ilit y   t h r es h o ld ,   m ax i m u m   s u m   r ate,   en er g y   ef f icie n c y ,   an d   Qo S  li k elih o o d .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E n h a n ci n g   n etw o r k  p erfo r ma n ce   in   I o T - W S N s   th r o u g h   fed era ted   d ee p   …   ( N ee r u ko n d a   La k s h mi  K a lya n i )   615       ( a)   ( b )         ( c)   ( d )     Fig u r e  7 .   P er f o r m a n ce   cu r v e s   o f   th e  p r o p o s ed   FDR L ;   ( a)   en er g y   co n s u m p tio n ,   ( b )   laten c y ,   ( c)   p ac k et  d eliv er y   r atio ,   an d   ( d )   n et w o r k   li f eti m e   w it h   r esp ec t to   n et w o r k   s ize       4.   CO NCLU SI O N   T h e  ex p an d in g   r ea l m   o f   I o T - en ab led   W SN s   n ec ess i tate s   cr ea tiv e   ap p r o ac h es  to   ad d r ess   th e   f u n d a m en ta l  ch al len g es  o f   d at a  r o u tin g ,   in c lu d i n g   d y n a m ic  t o p o lo g y ,   e n er g y   li m itat io n s ,   a n d   th e  r eq u ir e m e n t  f o r   s ca lab le  an d   ad a p tiv e  s tr ateg ies.  T h is   p ap er   in tr o d u ce s   an   in n o v ati v e  d ata  r o u tin g   s tr at eg y   u tili zi n g   FD R L   to   ef f ec ti v el y   tac k le  th e s e  ch allen g es.  T h e  p r o p o s ed   co o r d in ated   FDR L   m o d el  in teg r ate s   th e  d ec en tr alize d   lear n in g   f ea t u r es  o f   FL   w it h   t h e  ad ap tiv e  d ec is io n - m a k i n g   a d v an ta g es  o f   D R L .   T h is   in teg r atio n   f ac ili tate s   th e   cr ea tio n   o f   a  r o u ti n g   s tr ateg y   t h at  is   b o th   e f f icie n t  an d   s ca la b le,   d y n a m icall y   ad j u s t in g   to   n et w o r k   co n d itio n s ,   o p tim izin g   en er g y   u s e,   an d   g u ar an teei n g   r eliab le  d ata  tr an s m i s s io n   th r o u g h o u t  th e  n et wo r k .   T h is   ap p r o ac h   p r esen ts   a  d is ti n cti v e  f r a m e wo r k   in   w h ic h   in d i v id u a l  s en s o r   n o d es  f u n ctio n   as  lo ca l  ag e n ts ,   d ev elo p in g   t h eir   m o d el s   f r o m   lo ca l  o b s er v atio n s   an d   p er io d ically   s y n c h r o n i zin g   w it h   a  ce n tr al  s er v er   v ia  th e  FL   p r o ce s s .   T h is   d ec en tr alize d   tr ain i n g   ap p r o ac h   e f f ec tiv e l y   s a f eg u ar d s   d at a  p r iv ac y   w h i le  s i m u lta n eo u s l y   i m p r o v i n g   t h e   s y s te m 's  s ca lab ilit y   b y   r ed u c in g   r elian ce   o n   ce n tr alize d   d ata  co llectio n .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  u n d er w en t   th o r o u g h   s i m u latio n s ,   s h o w ca s in g   n o tab le  en h an ce m e n ts   i n   ess e n tial  p er f o r m a n ce   m etr ic s   in cl u d i n g   e n er g y   ef f icien c y ,   late n c y ,   d ata  tr an s m is s io n   ac c u r ac y ,   an d   n et w o r k   lo n g e v it y .   T h e  f in d i n g s   d em o n s tr ate  th at  t h e   FDR L - b ased   r o u ti n g   s tr ate g y   s u r p ass e s   co n v e n tio n al   ap p r o ac h es,  esp ec iall y   i n   s i tu at io n s   c h ar ac ter ized   b y   f l u ctu a tin g   n et w o r k   co n d itio n s   a n d   s tr ict   en er g y   li m itat i o n s .   T h e  co o r d in ated   FDR L   m o d el  o f f er s   a   co m p ell in g   ap p r o ac h   f o r   in te l lig e n t  d ata  r o u ti n g   i n   I o T - en a b led   W SNs .   B y   tac k li n g   th e  ess e n tial  i s s u es  o f   en er g y   e f f icien c y ,   ad ap tab il it y ,   a n d   s ca lab ilit y ,   t h e  s u g g e s ted   ap p r o ac h   co u ld   g r ea tl y   i m p r o v e  t h e   p er f o r m a n c e  a n d   r eliab ilit y   o f   u p co m i n g   I o T   ap p licatio n s .   T h e  p r o p o s ed   r o u tin g   f r a m e wo r k   ca n   b e  ex ten d ed   to   ap p licatio n - s p ec i f ic  i n te g r ated   cir cu it  ( A SI C )   an d   v er y - lar g e - s ca le  i n teg r atio n   ( V L S I )   i m p le m e n tatio n s   th r o u g h   d ed icate d   h ar d w ar e  ac ce ler ato r s   f o r   n e u r al  n et w o r k   in f er en ce   an d   f ed er ated   ag g r eg atio n .   S u c h   i m p le m en ta tio n s   ca n   f u r th er   r ed u ce   laten c y   a n d   en er g y   co n s u m p tio n   in   lar g e - s ca le  I o T   d ep lo y m e n ts .   Fu t u r e   w o r k   w ill  i n v e s ti g ate  f ield - p r o g r am m ab le  g ate  ar r a y   ( FP GA ) - ass is ted   DR L   ac ce ler atio n ,   lig h t w eig h t   e m b ed d e d  FL   m o d u le s ,   an d   ad ap tiv e  r o u tin g   i m p le m en tatio n s   f o r   n ex t - g e n er atio n   r ec o n f i g u r ab le  I o T   p latf o r m s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  No v e m b er   202 6 :   609 - 618   616   ACK NO WL E D G M E NT S   T h e   au th o r s   g r atef u ll y   ac k n o w led g e  th e  s u p p o r t  p r o v id ed   b y   t h eir   in s titu tio n   an d   co lleag u e s   w h o   co n tr ib u ted   to   th is   w o r k .       F UNDIN G   I NF O RM AT I O N   T h e  o p en   ac ce s s   ar ticle  p r o c ess i n g   c h ar g e  w a s   p aid   b y   t h e  au t h o r s '   o r g an iza tio n s .   N o   ex ter n al   f u n d i n g   w a s   r ec eiv ed   f o r   th is   s tu d y .       AUTHO R  CO NT RIB UT I O NS ST A T E M E NT   T h is   j o u r n al  u s e s   th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d i v id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Nee r u k o n d a  L a k s h m i  Kal y a n i   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓   ✓   Sh ailaj a  Mu t h y ala     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   Sra v an a m   Sre ej a   ✓     ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   Ko n eti  Var alak s h m i   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     Z ar ap ala  Su n it h a  B ai     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       Ma n i M o h a n   D u p at y   ✓     ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓       C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y si s   I   :    I n v e st i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i si o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h e  au th o r s   d ec lar e  th at  t h er e  ar e  n o   co n f lict s   o f   i n ter est r eg ar d in g   t h is   s tu d y .       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  s u p p o r tin g   th i s   s t u d y   ar e  av ailab le  f r o m   t h e  co r r esp o n d in g   au t h o r   u p o n   r ea s o n ab l e  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   K .   G u l a t i ,   R .   S .   K .   B o d d u ,   D .   K a p i l a ,   S .   L .   B a n g a r e ,   N .   C h a n d n a n i ,   a n d   G .   S a r a v a n a n ,   “ A   r e v i e w   p a p e r   o n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k   t e c h n i q u e s  i n   I n t e r n e t   o f   T h i n g s  ( I o T ) , ”   Ma t e r .   T o d a y   Pro c . ,   v o l .   5 1 ,   p p .   1 6 1 – 1 6 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . ma t p r . 2 0 2 1 . 0 5 . 0 6 7 .   [ 2 ]   T .   Jab e e n ,   I .   Jab e e n ,   H .   A sh r a f ,   N .   Z .   J h a n j h i ,   A .   Y a ss i n e ,   a n d   M .   S .   H o ssai n ,   “ A n   I n t e l l i g e n t   H e a l t h c a r e   S y st e m  U si n g   I o T   i n   W i r e l e ss S e n so r   N e t w o r k , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 1 ,   p .   5 0 5 5 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 3 1 1 5 0 5 5 .   [ 3 ]   S .   S .   S u r e sh ,   V .   P r a b h u ,   V .   P a r t h a s a r a t h y ,   G .   S e n t h i l k u m a r ,   a n d   V .   G u n d u ,   “ I n t e l l i g e n t   d a t a   r o u t i n g   st r a t e g y   b a se d   o n   f e d e r a t e d   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   f o r   I O T - e n a b l e d   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s,”   Me a s.  S e n s o rs ,   v o l .   3 1 ,   p .   1 0 1 0 1 2 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me a se n . 2 0 2 3 . 1 0 1 0 1 2 .   [ 4 ]   S .   Y a ss i n e ,   N .   N a j i b ,   a n d   J .   A b d e l l a h ,   “ R o u t i n g   a p p r o a c h e s  i n   n a me d   d a t a   n e t w o r k :   a   s u r v e y   a n d   e me r g i n g   r e se a r c h   c h a l l e n g e s,”   I n t .   J .   C o m p u t .   A p p l . ,   v o l .   4 6 ,   n o .   1 ,   p p .   3 2 – 4 5 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 2 0 6 2 1 2 X . 2 0 2 3 . 2 2 7 9 8 1 1 .   [ 5 ]   P .   C o n g   e t   a l . ,   “ A   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g - b a se d   mu l t i - o p t i mal i t y   r o u t i n g   sc h e me   f o r   d y n a mi c   I o T   n e t w o r k s,”   C o m p u t .   N e t w o rks ,   v o l .   1 9 2 ,   p .   1 0 8 0 5 7 ,   J u n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 2 1 . 1 0 8 0 5 7 .   [ 6 ]   B .   N .   B h u k y a ,   V .   V e n k a t a i a h ,   S .   M .   K u c h i b h a t l a ,   S .   K o t e sw a r i ,   R .   V .   S .   L .   K u mari,   a n d   Y .   R .   R a j u ,   “ I n t e g r a t i n g   t h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s  t o   P r o t e c t   El e c t r i c   V e h i c l e   C o n t r o l   S y st e ms  f r o m  C y b e r   A t t a c k s, ”   I AEN G   I n t .   J .   A p p l .   M a t h . ,   v o l .   5 4 ,   n o .   3 ,   p p .   4 3 3 – 4 4 0 ,   2 0 2 4 .   [ 7 ]   R .   P r i y a d a r sh i ,   “ En e r g y - Ef f i c i e n t   R o u t i n g   i n   W i r e l e ss  S e n so r   N e t w o r k s:   A   M e t a - h e u r i st i c   a n d   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e - b a se d   A p p r o a c h :   A   C o m p r e h e n si v e   R e v i e w , ”   Arc h .   C o m p u t .   Me t h o d s  En g . ,   v o l .   3 1 ,   n o .   4 ,   p p .   2 1 0 9 – 2 1 3 7 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 8 3 1 - 0 2 3 - 1 0 0 3 9 - 6.   [ 8 ]   S .   K a v i a r a s a n   a n d   R .   S r i n i v a sa n ,   “ D e v e l o p i n g   a   n o v e l   e n e r g y   e f f i c i e n t   r o u t i n g   p r o t o c o l   i n   W S N   u s i n g   a d a p t i v e   r e mo r a   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m, ”   E x p e rt   S y st .   Ap p l . ,   v o l .   2 4 4 ,   p .   1 2 2 8 7 3 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 2 8 7 3 .   [ 9 ]   Z .   M a mm e r i ,   “ R e i n f o r c e me n t   L e a r n i n g   B a se d   R o u t i n g   i n   N e t w o r k s:   R e v i e w   a n d   C l a ss i f i c a t i o n   o f   A p p r o a c h e s,”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   5 5 9 1 6 – 5 5 9 5 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 1 3 7 7 6 .   [ 1 0 ]   A .   T a r i q   e t   a l . ,   “ T r u st w o r t h y   F e d e r a t e d   L e a r n i n g :   A   C o mp r e h e n si v e   R e v i e w ,   A r c h i t e c t u r e ,   K e y   C h a l l e n g e s,  a n d   F u t u r e   R e se a r c h   P r o sp e c t s,”   I EEE  O p e n   J .   C o m m u n .   S o c . ,   v o l .   5 ,   p p .   4 9 2 0 – 4 9 9 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / O JC O M S . 2 0 2 4 . 3 4 3 8 2 6 4 .   [ 1 1 ]   T .   M .   G h a z a l ,   M .   K .   H a s a n ,   H .   M .   A l z o u b i ,   M .   A l sh u r i d e h ,   M .   A h ma d ,   a n d   S .   S .   A k b a r ,   “ I n t e r n e t   o f   T h i n g s  C o n n e c t e d   W i r e l e ss   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E n h a n ci n g   n etw o r k  p erfo r ma n ce   in   I o T - W S N s   th r o u g h   fed era ted   d ee p   …   ( N ee r u ko n d a   La k s h mi  K a lya n i )   617   S e n so r   N e t w o r k s  f o r   S mart  C i t i e s,”   i n   T h e   E f f e c t   o f   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   o n   B u si n e ss  a n d   M a rk e t i n g   I n t e l l i g e n c e   S y st e m s ,  S p r i n g e r ,   C h a m,  2 0 2 3 ,   p p .   1 9 5 3 – 1 9 6 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 1 2 3 8 2 - 5 _ 1 0 7 .   [ 1 2 ]   B .   C h a n d e r ,   A .   B .   N i r m a l a ,   K .   G u r a v a i a h ,   a n d   G .   K u marav e l a n ,   I n t e l l i g e n t   Wi r e l e ss  S e n so r  N e t w o r k s  a n d   t h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s:   Al g o r i t h m s,  Me t h o d o l o g i e s,   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   1 st   e d .   C R C   P r e ss,  2 0 2 4 .   [ 1 3 ]   T .   L .   N a r a y a n a   e t   a l . ,   “ A d v a n c e s i n   r e a l   t i me   smar t   mo n i t o r i n g   o f   e n v i r o n m e n t a l   p a r a me t e r s u si n g   I o T   a n d   se n so r s,”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   7 ,   p .   e 2 8 1 9 5 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 2 8 1 9 5 .   [ 1 4 ]   S .   S i n h a   a n d   P .   M a k k a r ,   “ W i r e l e ss  s e n so r   n e t w o r k s:   C o n c e p t s,  c o mp o n e n t s,  a n d   c h a l l e n g e s,”   i n   S e c u ri t y   a n d   Pri v a c y   I ssu e s  i n   I o T   D e v i c e s  a n d   S e n s o r  N e t w o rks ,   El s e v i e r ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 – 27 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B 9 7 8 - 0 - 12 - 8 2 1 2 5 5 - 4 . 0 0 0 0 1 - 8.   [ 1 5 ]   R .   P r i y a d a r sh i ,   “ Ef f i c i e n t   n o d e   d e p l o y me n t   f o r   e n h a n c i n g   c o v e r a g e   a n d   c o n n e c t i v i t y   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s,”   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   1 5 ,   p .   2 9 0 5 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 2 5 - 1 4 2 5 2 - 0 .   [ 1 6 ]   S .   R .   Jo n d h a l e ,   R .   M a h e sw a r ,   a n d   J.   L l o r e t ,   “ F u n d a me n t a l s  o f   W i r e l e ss  S e n so r   N e t w o r k s,”   i n   Re c e i v e d   S i g n a l   S t r e n g t h   B a se d   T a rg e t   L o c a l i z a t i o n   a n d   T r a c k i n g   U s i n g   W i re l e ss   S e n so r   N e t w o rks ,   S p r i n g e r ,   2 0 2 2 ,   c h .   F u n d a me n t a ,   p p .   1 – 19 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 7 4 0 6 1 - 0 _ 1 .   [ 1 7 ]   A .   S e y y e d a b b a s i ,   F .   K i a n i ,   T .   A l l a h v i r a n l o o ,   U .   F e r n a n d e z - G a mi z ,   a n d   S .   N o e i a g h d a m,  “ O p t i m a l   d a t a   t r a n sm i ssi o n   a n d   p a t h f i n d i n g   f o r   W S N   a n d   d e c e n t r a l i z e d   I o T   s y st e ms  u si n g   I - G W O   a n d   E x - G W O   a l g o r i t h ms, ”   Al e x a n d r i a   En g .   J . ,   v o l .   6 3 ,   p p .   3 3 9 – 3 5 7 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 2 2 . 0 8 . 0 0 9 .   [ 1 8 ]   R .   D o g r a ,   S .   R a n i ,   H .   B a b b a r ,   a n d   D .   K r a h ,   “ En e r g y ‐ Ef f i c i e n t   R o u t i n g   P r o t o c o l   f o r   N e x t ‐ G e n e r a t i o n   A p p l i c a t i o n   i n   t h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s  a n d   W i r e l e ss Se n so r   N e t w o r k s,”   Wi re l .   C o m m u n .   M o b .   C o m p u t . ,   v o l .   2 0 2 2 ,   n o .   1 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 8 0 0 6 7 5 1 .   [ 1 9 ]   N .   S h a n ,   X .   C u i ,   a n d   Z .   G a o ,   “ ‘ D R L   +   F L ’ :   A n   i n t e l l i g e n t   r e so u r c e   a l l o c a t i o n   mo d e l   b a se d   o n   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   f o r   M o b i l e   Ed g e   C o mp u t i n g , ”   C o m p u t .   C o m m u n . ,   v o l .   1 6 0 ,   p p .   1 4 – 2 4 ,   J u l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mco m. 2 0 2 0 . 0 5 . 0 3 7 .   [ 2 0 ]   P .   Q i ,   D .   C h i a r o ,   A .   G u z z o ,   M .   I a n n i ,   G .   F o r t i n o ,   a n d   F .   P i c c i a l l i ,   “ M o d e l   a g g r e g a t i o n   t e c h n i q u e s  i n   f e d e r a t e d   l e a r n i n g :   A   c o mp r e h e n si v e   su r v e y , ”   Fu t u r .   G e n e r .   C o m p u t .   S y s t . ,   v o l .   1 5 0 ,   p p .   2 7 2 – 2 9 3 ,   Ja n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f u t u r e . 2 0 2 3 . 0 9 . 0 0 8 .   [ 2 1 ]   S .   S h u k r y ,   “ S t a b l e   r o u t i n g   a n d   e n e r g y - c o n se r v e d   d a t a   t r a n s mi ss i o n   o v e r   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s,”   EU RAS I P  J .   Wi re l .   C o m m u n .   N e t w . ,   v o l .   2 0 2 1 ,   n o .   1 ,   p .   3 6 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 3 8 - 021 - 0 1 9 2 5 - 3.   [ 2 2 ]   S .   M e ssao u d ,   A .   B r a d a i ,   O .   B .   A h me d ,   P .   T .   A .   Q u a n g ,   M .   A t r i ,   a n d   M .   S .   H o ssai n ,   “ D e e p   F e d e r a t e d   Q - L e a r n i n g - B a se d   N e t w o r k   S l i c i n g   f o r   I n d u st r i a l   I o T , ”   I EEE  T ra n s.   I n d .   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   8 ,   p p .   5 5 7 2 – 5 5 8 2 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI I . 2 0 2 0 . 3 0 3 2 1 6 5 .   [ 2 3 ]   M .   K r i sh n a n   a n d   Y .   L i m,  “ R e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g - b a se d   d y n a mi c   r o u t i n g   u si n g   mo b i l e   si n k   f o r   d a t a   c o l l e c t i o n   i n   W S N s  a n d   I o T   a p p l i c a t i o n s, ”   J .   N e t w .   C o m p u t .   A p p l . ,   v o l .   1 9 4 ,   p .   1 0 3 2 2 3 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j n c a . 2 0 2 1 . 1 0 3 2 2 3 .   [ 2 4 ]   S .   M .   R a j a g o p a l ,   S .   M . ,   a n d   R .   B u y y a ,   “ F e d S D M :   F e d e r a t e d   l e a r n i n g   b a se d   s mart   d e c i si o n   m a k i n g   mo d u l e   f o r   EC G   d a t a   i n   I o T  i n t e g r a t e d   Ed g e – F o g – C l o u d   c o mp u t i n g   e n v i r o n me n t s, ”   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   2 2 ,   p .   1 0 0 7 8 4 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i o t . 2 0 2 3 . 1 0 0 7 8 4 .   [ 2 5 ]   B .   Z h a o   a n d   X .   Z h a o ,   “ D e e p   R e i n f o r c e me n t   L e a r n i n g   R e so u r c e   A l l o c a t i o n   i n   W i r e l e ss  S e n so r   N e t w o r k s  W i t h   E n e r g y   H a r v e st i n g   a n d   R e l a y , ”   I EEE  I n t e r n e t   T h i n g s   J . ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   2 3 3 0 – 2 3 4 5 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T . 2 0 2 1 . 3 0 9 4 4 6 5 .   [ 2 6 ]   Q .   H e   e t   a l . ,   “ R o u t i n g   O p t i m i z a t i o n   W i t h   D e e p   R e i n f o r c e me n t   L e a r n i n g   i n   K n o w l e d g e   D e f i n e d   N e t w o r k i n g , ”   I EEE   T ra n s.   Mo b .   C o m p u t . ,   v o l .   2 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 4 4 – 1 4 5 5 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M C . 2 0 2 3 . 3 2 3 5 4 4 6 .   [ 2 7 ]   B .   N .   B h u k y a ,   S .   M .   K u c h i b h a t l a ,   N .   K .   B h a g a v a t h a m,  T .   L .   N a r a y a n a ,   M .   R .   C h u n d u r u ,   a n d   B .   K .   M a d h a v i ,   “ I mp l e me n t a t i o n   o f   me t a - h e u r i s t i c   a n d   d e e p   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms  f o r   p o w e r   s y st e m  c y b e r s e c u r i t y , ”   Bu l l e t i n   o f   E l e c t r i c a l   En g i n e e r i n g   a n d   I n f o rm a t i c s ,  v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   6 4 8 – 6 5 6 ,   F e b .   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / e e i . v 1 5 i 1 . 8 5 6 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       M r s.  Ne e r u k o n d a   L a k sh m i  K a l y a n i           is  w o rk in g   a s  a n   a ss istan t  p ro f e ss o r   in   th e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,  V a ll u ru p a ll i  Na g e s wa ra   Ra o   V ig n a n a   J y o th i  I n stit u te  o f   E n g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   H y d e ra b a d ,   In d i a .   S h e   re c e iv e d   h e r  B. T e c h .   a n d   M . T e c h .   d e g re e s  in   Co m p u t e r  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   f ro m   J NTUH   a n d   is  c u rre n tl y   p u rsu i n g   a   P h . D.   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a rti f icia l  in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   d e e p   lea rn in g ,   c o m p u ter  v isio n ,   in tern e t  o f   th in g s ,   e d g e   A I,   a u g m e n ted   re a li t y ,   v irt u a l  re a li ty ,   m i x e d   re a li t y ,   e x ten d e d   re a li ty ,   sm a rt  a g ricu lt u re ,   a n d   in telli g e n t   e m b e d d e d   sy ste m s .  Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   n e e ru k o n d a it @g m a il . c o m .         S h a il a j a   M u th y a la           w o rk in g   a s  a n   a ss istan t  p ro f e ss o r  in   M a ll a   Re d d y   Un iv e rsit y ,   H y d e ra b a d ,   In d ia.  S h e   re c e iv e d   a   Ba c h e lo r  o f   Tec h n o lo g y   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   En g in e e rin g   f ro m   S rid e v i  W o m e n ’s  En g g   Co ll e g e   a n d   h e r  M a ste r  o f   T e c h n o lo g y   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   En g i n e e rin g   f ro m   In stit u te  o f   A e ro n a u ti c a l  E n g in e e rin g ,   a n d   p u rs u in g   a   P h . D.  i n   C o m p u ter  S c ien c e   En g in e e rin g   in   KL U,  V ij a y a w a d a .   H e r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   in tern e t  o f   th i n g s ,  d e e p   lea rn i n g ,   a n d   g e n e r a ti v e   A I.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  sh a il a ja.m u th y a la @ g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  No v e m b er   202 6 :   609 - 618   618     S r a v a n a m   S r e e ja           is  a n   a ss istan t  p r o f e ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   CS E  ( Da ta  S c ien c e )  a t  P ra sa d   V.  P o tl u ri  S id d h a rth a   I n stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   V ij a y a w a d a ,   In d ia.  S h e   re c e iv e 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   Ja w a h a rlal  Ne h r u   T e c h n o l o g ica l  Un iv e rsit y   Ka k in a d a .   He r  re se a rc h   in tere st s  in c lu d e   d e e p   lea rn i n g ,   c o m p u ter  v isio n ,   m e d ica l  im a g e   a n a ly sis,  g e n e ra ti v e   A I,   a n d   f u ll - sta c k   w e b   d e v e lo p m e n t .  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sre e ja@ p v p sit. a c . in .         K o n e ti  V a r a l a k s h m i           w o rk i n g   a s  a n   a ss istan t  p ro f e ss o r  in   A d it y a   Un iv e r sit y ,   S u ra m p a le m ,   In d ia.  S h e   re c e iv e d   a   Ba c h e lo r  o f   T e c h n o l o g y   d e g re e   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   E n g in e e rin g   f ro m   ASR  Co l leg e   a n d   h e r  M a ste r  o f   Tec h n o l o g y   d e g re e   in   P o w e r  El e c tro n ics   f ro m   S ri  V is h n u   W o m e n s,  a n d   p u rsu i n g   a   P h . D.   i n   E lec tr ica l  En g in e e ri n g   in   JN T U K.  He r  re s e a rc h   in tere sts  in c lu d e   p o w e r  e lec tro n ics   a n d   F A CT S .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  v a ra 1 9 8 1 @g m a il . c o m .         Dr .   Za r a p a la   S u n it h a   B a i           w o rk in g   a s a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   R. V . R .   a n d   J.C .   Co ll e g e   o f   E n g in e e rin g ,   G u n tu r,   A n d h r a   P ra d e sh ,   In d ia.  S h e   re c e iv e d   a   Ba c h e lo r  o f   Tec h n o lo g y   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   f ro m   R . V . R .  a n d   J . C .   a n d   h e r   M a ste r  o f   T e c h n o lo g y   d e g re e   in   CS E  f ro m   A c h a r y a   Na g a rju n a   Un iv e rsit y ,  a n d   c o m p lete d   in   P h . D .   f ro m   A c h a r y a   Na g a rju n a   Un iv e rsity ,   G u n tu r.   He r  re se a rc h   in tere st s   in c l u d e   t e x t  m in in g ,   m a c h in e   lea rn i n g ,   a n d   d e e p   lea rn in g .  S h e   is  a   m e m b e r  o f   ACM  p ro f e ss io n a l  a n d   li f e   m e m b e r  o f   I A E N G .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  z su n it h a b a i@g m a il . c o m .         M a n i  M o h a n   Dup a ty           w o rk i n g   a s  a n   a ss istan t  p r o f e ss o r  in   K o n e ru   L a k sh m a i a h   Ed u c a ti o n a l  F o u n d a ti o n ,   G u n t u r ,   In d ia.   He   re c e iv e d   a   Ba c h e lo r  o f   Tec h n o lo g y   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y   f ro m   J a w a h a rlal  Ne h ru   T e c h n o lo g ica l   Un iv e rsit y   H y d e ra b a d   ( JN T U H )  a n d   h is  M a ste r  o f   T e c h n o lo g y   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   f ro m   JN T UH ,   a n d   p u rsu i n g   a   P h . D.  in   Co m p u ter   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   in   Ko n e ru   L a k sh m a iah   Ed u c a ti o n   f o u n d a ti o n ,   V ij a y a w a d a ,   In d ia.  His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a rti f icia l  in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   d e e p   lea rn i n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m a n im o h a n . 2 2 3 0 @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.