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.  14 ,   No .   1 Ma r ch   20 25 ,   p p .   26 ~ 34   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 4 . i 1 . p p 2 6 - 34          26       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Integ ra tion o K - M ea ns a nd  Silho u ett e   sco re f o r  ene rg y   eff icie ncy  of w ireless  senso r net w o rk s       Adil H il m a ni 1 ,   Ya s s ine  Sa bri 2 ,   Abderra hi m   M a iza t e 3 Sih a m   Ao ua d 4 , M o ha mm ed  K o un di 5   1 S y st e m   A n a l y si s,  I n f o r mat i o n   P r o c e s si n g   a n d   I n d u s t r i a l   M a n a g e me n t   L a b o r a t o r y   ( L A S TI M I ) ,   H i g h   S c h o o l   o f   T e c h n o l o g y   S a l é ,   M o h a mm e d   V   U n i v e r si t y ,   R a b a t ,   M o r o c c o   2 L a b o r a t o r y   L a b S i v   F S A ,   F a c u I t y   o f   S c i e n c e s,  I b n   Z o h r   U n i v e r si t y ,   A g a d i r ,   M o r o c c o   3 R e se a r c h   a n d   I n n o v a t i o n   T e c h n o l o g y   M a n a g e me n t   ( R I T M ) EST C / C ED - E N S EM ,   U n i v e r si t y   H a ssa n   I I ,   C a sab l a n c a ,   M o r o c c o   4 S mart   S y st e ms   L a b o r a t o r y ,   EN S I A S ,   M o h a me d   V   U n i v e r si t y ,   R a b a t ,   M o r o c c o   5 A d v a n c e d   S y st e ms En g i n e e r i n g   L a b o r a t o r y EN S A ,   I b n   T o f a i l   U n i v e r si t y ,   K e n i t r a ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 ,   2 0 2 4   R ev i s ed   Sep   1 2 ,   2 0 2 4   A cc ep ted   Sep   2 8 ,   2 0 2 4       In   w irele ss   se n so n e tw o rk s   (W S Ns ),   o p ti m izin g   e n e rg y   c o n su m p ti o n ,   a n d   e n su rin g   e f f icie n d a ta  tran sm iss io n   a re   c ru c ial  f o n e tw o rk   lo n g e v it y   a n d   p e rf o r m a n c e .   T h is  p a p e in tr o d u c e a n   e n h a n c e d   c l u ste rin g   tec h n iq u e   f o W S N s   th a a i m s to   e x ten d   n e tw o rk   li fe ti m e   a n d   e n su re   re li a b le d a ta d e li v e r y .   In ste a d   o f   re g u lar  K - M e a n c lu ste rin g ,   w e   in teg ra te  th e   S il h o u e tt e   sc o re   m e th o d   t o   e v a lu a te clu ste q u a li ty   a n d   d e c id e   th e   o p ti m a n u m b e o f   c lu ste rs.   T h is  im p ro v e h o w   n o d e a re   g ro u p e d   to g e th e r   in   th e   n e tw o rk .   A d d it io n a ll y ,   w e   str a teg ic a ll y   se le c ro u ti n g   p a th f ro m   c lu ste h e a d to   t h e   b a se   sta ti o n   th a m in im ize   e n e rg y   d ra in a g e .   Co m p re h e n siv e   si m u latio n s h o w   o u d u a l   o p ti m iza ti o n   a p p ro a c h   o u t p e rf o rm sta n d a rd   K - M e a n in   term o f   e n e rg y   e ff ici e n c y ,   sta b le  n e tw o rk   o rg a n i z a ti o n   a n d   e ff e c ti v e   d a ta  tran sm issio n   a n d   o v e ra ll ,   th e   p ro p o s e d   im p ro v e m e n ts  to   c lu ste ri n g   a n d   ro u ti n g   sig n if ica n tl y   a d v a n c e   e n e rg y - c o n stra in e d   W S Ns   to w a rd   m o re   su sta in a b le  a n d   d e p e n d a b le   re a l - w o rld   a p p li c a ti o n s.   K ey w o r d s :   E n er g y   e f f icie n c y   K - Me a n s   cl u s ter i n g     P o w er   co n s u m p tio n   R o u ti n g   p r o to co l   Sil h o u ette  s co r e   W ir eless   s en s o r   n et w o r k   T h is i 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 :   A d il Hil m a n i     S y s te m   An al y s is ,   I n f o r m atio n   P r o ce s s in g   a n d   I n d u s tr ia l M an ag e m e n L ab o r ato r y   ( L A ST I MI )   Hig h   Sc h o o l o f   T ec h n o lo g y   S alé ,   Mo h a m m ed   Un i v er s i t y   R ab at,   Mo r o cc o   E m ail: a d il h il m an i@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   W ir eless   s en s o r   n et w o r k s   ( W SNs )   h a v b ig   im p ac o n   m a n y   n e w   ap p licatio n s ,   lik k ee p in g   a n   e y e   o n   th en v ir o n m e n t,  h ea lt h ca r e,   an d   m a k in g   f ac to r ies  r u n   b etter .   T h ese  n et w o r k s   li n k   u p   s en s o r s   th at  g at h er   d ata  an d   s e n d   it   to   m ai n   s ta tio n .   B u t   m a n a g i n g   p o w er   i s   s till   a   to u g h   p r o b le m ,   s i n ce   s en s o r s   o f te n   r u n   o n   b atter ies  th at  d o n ' last   lo n g .   T h latest  r esear ch   s h o w s   t h at   p eo p le  h av tr ied   d if f er en wa y s   to   m a k W SNs   u s less   en er g y   s u ch   as  g r o u p i n g   s e n s o r s   to g et h er   an d   f i n d in g   b etter   w a y s   to   s e n d   d ata.   E v e n   w it h   th e s s tep s   f o r w ar d   m a n y   s y s te m s   s till   d o n ' t la s t a s   lo n g   as t h e y   s h o u ld   o r   w o r k   as  w ell  as  w e ' d   li k [ 1 ] [ 5 ] .   T h m ai n   is s u r ev o l v es  ar o u n d   th n ee d   to   cu d o w n   o n   en er g y   u s w h ile  k ee p in g   d ata  m o v i n g .   Old - s c h o o g r o u p in g   m et h o d s ,   w h ile  h elp f u o f te n   ca n   no t   s p r ea d   th en er g y   lo ad   am o n g   n o d es.  T h is   ca n   ca u s s o m s e n s o r s   to   f ail  to o   s o o n   an d   m a k t h n et w o r k   wo r k .   So ,   it ' s   cr u cial  to   co m u p   w ith   n e w   id ea s   to   tack le  t h ese  p r o b le m s   [ 6 ] [ 9 ] .   Giv e n   th i s   s it u atio n ,   o u r   r esea r ch   p u ts   f o r w ar d   f r esh   ap p r o ac h .   I co m b in e s   f in e - t u n e d   g r o u p in g   m et h o d   b ased   o n   K - Me an s   an d   Sil h o u ette  s co r p air ed   w ith   b etter   w a y   to   r o u te  d ata.   T h is   m e th o d   ai m s   to   f o r m   s e n s o r   clu s ter s   m o r ef f icien tl y ,   w h i le  m i n i m izi n g   e n er g y   co n s u m p tio n   d u r i n g   d ata   tr an s m is s io n s .   B y   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       I n teg r a tio n   o f K - Mea n s   a n d   s i lh o u ette  s co r fo r   en erg efficien cy   o f wi r eless   s en s o r     ( A d il Hi lma n i )   27   d em o n s tr ati n g   th ef f ec ti v e n e s s   o f   o u r   ap p r o ac h   th r o u g h   s i m u latio n s ,   w h i g h l i g h th s i g n i f ica n b en e f its   i n   ter m s   o f   d u r ab ilit y   a n d   p er f o r m an ce   o f   W SN s.   T h o r g an izatio n   o f   t h d o cu m en is   d escr ib ed   as  f o llo w s s ec tio n   2   d is cu s s e s   r elate d   w o r k   a n d   p r o v id es  ess en tial  b ac k g r o u n d   in f o r m atio n   r elev an to   th is   s tu d y .   I n   s ec t io n   3 ,   w o u tlin u n d er li n in g   ap p r o ac h   o f   th p r o p o s ed   s y s te m .   I n   th i s   s ec tio n   4 ,   w p r esen v ar io u s   f ea tu r e s   o f   th s p ec if ied   p r o to co l,   w h ic h   in cl u d es  its   p ar ts   as  w e ll.  Fin all y ,   in   t h last   s ec tio n   5 ,   w p r o v id th an al y s is   o f   t h s i m u latio n   o f   t h p r o p o s ed   p r o to co l a n d   its   ef f ic ien c y .   I n   th la s t p ar t,  th co n c lu s io n   o f   t h r esear ch   is   m ad e.       2.   RE L AT E WO RK S   nu m b er   o f   s tu d ie s   h a v b ee n   co n d u cted   in   o r d er   to   o p tim ize  r o u tin g   p r o to co ls   in   W SNs   b y   u s i n g   th K - Me a n s   al g o r ith m .   T r a d i tio n al  K - Me a n s   clu s ter i n g   h a s   m ad e   it  p o s s ib le  to   im p r o v en er g y   e f f icie n c y   b y   s ep ar atin g   s e n s o r   n o d es  i n to   clu s ter s   ea ch   w it h   cl u s ter   h ea d   ( C H)   th at  f ac il itates  co m m u n icat io n   w i th   th e   b ase  s tatio n   ( B S) .   Ho w e v er ,   th er h as  r ec en tl y   b ee n   an   atte m p to   m a k th is   ap p r o ac h   ev en   m o r o p tim a b y   m i x in g   ad d itio n al  al g o r ith m s   an d   m etr ics   [ 1 0 ] [ 1 4 ] .   K a d im   e t   a l .   [ 1 5 ]   p r o p o s e s   to   r e d u c e   th e   n u m b e r   o f   r e d u n d an t   CH s   i n   W SN s   b y   r e p la c i n g   t w o   n e ig h b o r in g   CH s   w ith   a   s in g l e   o n e ,   u s in g   g en e ti c   a lg o r i th m s .   I t   u ti l i ze s   th e   K - M e an s   a lg o r i th m   t o   g r o u p   s en s o r s   a r o u n d   C H s   an d   e n h a n c e   th s e l ec t i o n   o f   in i t i al   c en t r o i ds D i ak h a t e   e t   a l .   [ 1 6 ]   u s e   th f i r ef ly   a lg o r i th m   t o   o p t im i z e   CH   s el e c ti o n   in   W SN s ,   im p r o v in g   en e r g y   ef f i c i en cy .   T h is   m eth o d   r e q u i r e s   f in e   tu n in g   o f   p a r am e te r s ,   s u c h   as   th n u m b e r   o f   f i r ef l ie s .   T h s t u d y   [ 1 7 ]   u s es   m in - m ax   k - m e an s   t o   im p r o v e   ce n t r o i d   s el e c ti o n ,   w ith   l im i t at i o n s   r el a t e d   t o   th e   in i ti a l   c e n t r o i d   s e le c t i o n   an d   th e   d ef in i t i o n   o f   th e   n u m b e r   o f   cl u s t e r s   K .   M w a n g i   et  a l.   [ 1 8 ]   p r o p o s es  CH   s elec tio n   alg o r it h m   b as ed   o n   an   ex ten d ed   K - Me an s   ap p r o ac h   to   i m p r o v t h e n er g y   e f f icie n c y   o f   W SN s .   I ch o o s e s   n o d es  clo s to   th e   ce n tr o id s   b a s e d   o n   th e   r e m a in i n g   p o w er ,   d is tan ce   to   th BS ,   a n d   n o d d en s it y .   T h i s   p r ec is ca lib r atio n   is   cr u cial  to   a v o id   co m p r o m i s in g   p er f o r m a n ce .   P an c h al  a n d   Si n g h   [ 1 9 ]   p r o p o s ed   th en er g y   a w ar d i s tan ce - b ased   CH   s el ec t io n   a n d   r o u tin g   ( E A D C R )   p r o to co to   i m p r o v th e f f icie n c y   an d   li f eti m o f   W SN s   b y   r ed u c in g   e n er g y   c o n s u m p tio n   t h r o u g h   u n iq u cl u s ter i n g   ap p r o ac h   an d   m u lt i - h o p   r o u ti n g   s tr a teg y .   Ho w e v er ,   t h i n cr ea s ed   co m p lex it y   o f   t h e   p r o to co m a y   p o s ch al len g e s   in   r eso u r ce - co n s tr ain ed   e n v ir o n m e n ts .   P an c h al  a n d   Si n g h   [ 2 0 ]   p r esen ts   t h e   en er g y   e f f icien h y b r id   cl u s t er in g   an d   h ier ar ch ical   r o u ti n g   ( E E HC H R )   al g o r ith m ,   w h i ch   u s es   E u cl id ea n   d is tan ce ,   f u zz y   c - m ea n s   ( FC M) ,   an d   r esid u al  e n er g y   to   o p ti m ize  e n er g y   co n s u m p tio n ,   w it h   h ier ar ch ica l   r o u tin g   s tr ate g y   to   i m p r o v en er g y   e f f icien c y .   W an g   et  a l.   [ 2 1 ]   p r o p o s ed   a   h y b r id   r o u ti n g   alg o r it h m   b ased   o n   Naïv B a y e s   an d   i m p r o v e d   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izat io n   alg o r it h m s   ( HR A   NP ) .   C H s   ar s elec te d   b ased   o n   th co n d itio n al  p r o b ab ilit y   C H,   w h ic h   is   esti m ate d   b y   t h Naï v B ay es  cla s s i f ier .   Af ter   t h s e lec tio n   o f   C H s ,   th e   m u lti - h o p   r o u tin g   al g o r ith m   i s   ap p lied   to   th C Hs.  T h b est  r o u tin g   p ath   f r o m   ea ch   C to   th BS   is   o b tain ed   f r o m   an   i m p r o v ed   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   alg o r ith m .       3.   SYST E M   O VE RVI E W   T h is   s ec tio n   p r o v id es  d et ailed   d escr ip tio n   o f   o u r   p r o p o s ed   s y s te m   m o d el.   I s tar ts   w it h   a n   in tr o d u ctio n   to   th e   n et w o r k   m o d el,   f o llo w ed   b y   a n   ex p lan a ti o n   o f   th en er g y   co n s u m p tio n   m o d el.   A f ter w ar d ,   s ev er al  d ef i n it io n s   a n d   h y p o t h eses   ar o u tli n ed .     3 . 1 .     N et wo rk   m o del   Ou r   alg o r ith m   i s   d esig n ed   f o r   s tatic  n et w o r k s   co m p r is i n g   BS   an d   n   f ix ed   s e n s o r s .   W ass u m t h at   th W SN   is   i n   t w o - d i m e n s i o n al  p lan e.   A   BS   co llects  d at f r o m   n   s e n s o r s ,   w h i ch   ar r an d o m l y   s ca tter ed   to   co llect  in f o r m atio n .   Fo r   th n et w o r k   s i m u latio n ,   we  m ak t h f o llo w i n g   ass u m p t io n s n o d es  ar r an d o m l y   s ca t ter ed   in   t w o - d i m e n s io n al   p lan a n d   r em ai n   s tatio n ar y   a f ter   d ep lo y m en t;  all  s e n s o r   n o d es  i n   th m o n ito r i n g   ar ea   ar e   h o m o g en eo u s ,   w i th   eq u al  i n i tial  en er g y   an d   id en tical   p r o ce s s i n g   an d   co m m u n icatio n   ca p ab ilit ies;   s e n s o r   n o d es  ar a w ar o f   th e ir   p o s itio n   w it h in   t h n e t w o r k   an d   t h eir   r esid u al  e n er g y ,   a n d   ca n   d esig n a te  C Hs   to   m er g e   d u p lica te   d ata;  an d   th B h a s   u n li m ited   co m p u ti n g   en er g y   a n d   ca p ac it y ,   en ab li n g   d ir ec co m m u n icatio n   f r o m   ea c h   n o d e.     3 . 2 .     E nerg y   c o ns u m ptio mo del   Ou r   p ap er   u s es  th en er g y   m o d el  d ef in ed   in   l o w   e n er g y   ad a p tiv clu s ter in g   h ier ar ch y   ( L E AC H)   f o r   W SN s   [ 2 2 ] [ 2 6 ] .   T h is   m o d el  d is tin g u is h es  t w o   ca s e s   d ep en d in g   o n   t h co m m u n icat io n   d is tan ce   b et w ee n   th e   n o d es.  I f   t h is   d is ta n ce   ex ce ed s   th r e s h o ld   0 ,   th m u l tip ath   d ec ay   c h a n n e m o d el  i s   u s ed ,   w h ic h   co n s id er s   th ef f ec t s   o f   s ig n al  r ef lectio n   an d   d if f u s io n .   O n   th o t h er   h a n d ,   if   t h co m m u n icat io n   d is ta n ce   is   le s s   t h an   0 th f r ee   s p ac ch a n n el  m o d el  is   ap p lied ,   co n s id er in g   an   e n v ir o n m e n w it h o u o b s tacle s .   T h t h r esh o ld   0   is   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.  14 No .   1 Ma r c h   2 0 2 5 26 - 34   28   d eter m in ed   b y   s p ec if ic  ( 1 ) ,   allo w i n g   d y n a m icall y   c h o o s i n g   th m o s ap p r o p r iate   m o d el  to   m i n i m ize  en er g y   co n s u m p tio n :     0 =       ( 1 )     w h er    a n d      r ep r esen t s   t h tr an s m itt er   am p li f ier   p ar a m eter s   m o d el .      is   t h e   en er g y   co n s u m p t io n   o f   s en s o r   f o r   tr an s m it tin g   m   b it s   o f   d ata  to   an o t h er   s e n s o r   lo ca ted   at   d   is   g iv e n   b y :      = { +  2   ,   <   0 +  4   ,     0     ( 2 )     w h er e     r ep r esen ts   t h en er g y   n ee d ed   b y   s e n s o r   to   tr an s m i o r   r ec eiv p ac k et,   an d   d   is   th s ep ar atio n   b et w ee n   th tr a n s m itt in g   an d   r ec eiv i n g   s en s o r s .   T h en er g y   u s ed   b y   n o d e   to   r ec eiv m m m   b it s   o f   d ata  d o es  n o d ep en d   o n   th d is tan ce  b etw ee n   th tr an s m itti n g   a n d   r ec eiv i n g   n o d es.   T h is   ca n   b r ep r esen ted   b y   ( 3 ) :      =     ( 3 )     th is   eq u a tio n   i n d icate s   th a th en er g y   co n s u m p tio n   f o r   r ec eiv i n g   d ata  is   d ir ec tl y   p r o p o r t io n al  to   th n u m b er   o f   b its   r ec eiv ed   an d   d o es n o d ep en d   o n   th d is ta n ce   d   b et w e en   th n o d es.       4.   P RO T O CO L   P RO P O SE D   Ou r   p r o p o s ed   p r o to c o co n s i s ts   o f   t h r ee   m ai n   p h a s es:   th e   f o r m at io n   o f   cl u s ter s ,   t h s e lectio n   o f   clu s ter   lead er s ,   a n d   th a g g r eg atio n   a n d   tr an s m is s io n   o f   d ata .   Mo s o f   th e s p h a s es  co n tr ib u te  to w ar d s   i m p r o v i n g   t h ef f icie n c y   o f   n o d es  w it h in   n et w o r k   b y   cr ea tin g   clu s ter s   o f   n o d es,   co n tr o llin g   en er g y   co n s u m p tio n ,   an d   ef f ec tiv el y   co m b i n in g   d ata  f o r   tr an s m i s s io n .   C o m m u n icatio n s   ar f ac ilit ated   th r o u g h   ef f icien t in tr a n o d an d   in ter n o d co n n ec tio n s   an d   f i n all y   s e n d in g   t h d ata  to   th BS .     4 . 1 .     T he  clus t er   f o r m a t io n   C lu s ter   f o r m atio n   i s   cr u ci al  s tep   in   o p ti m izin g   t h e n er g y   e f f icien c y   o f   W SNs .   T h is   cl u s ter   f o r m atio n   w ill  b ac h iev ed   em p lo y i n g   asp ec t s   s u c h   as  K - Me an s   al g o r ith m ,   Sil h o u ette  s co r e,   an d   r esid u al  en er g y   o f   n o d es   [ 2 7 ] ,   [ 2 8 ] .   T h is   ap p r o a ch   lets   cr ea tin g   cl u s t er s   in   w a y   th at  n o o n l y   m i n i m ize s   in tr a - cl u s ter   d is tan ce s   b u also   co n s id er s   m o r eq u al  d is tr ib u tio n   o f   th en er g y   lo ad s   w h ich   w il f u r t h er   in cr ea s th e   n et w o r k   li f eti m e.   Ou r   alg o r ith m   s tar ts   b y   in itial izin g     ce n tr o id s   u s i n g   th K - Me an s ++   m e th o d .   T h ce n tr o i d s   ca n   b r ep r esen ted   b y :     =   { 1 , 2 , . , }     ( 4 )     w h er   is   t h ce n tr o id   o f   th   i - t h   clu s ter .     E ac h   n o d is   ass ig n ed   to   th clu s ter   w it h   th clo s est  ce n t r o id ,   u s in g   d is t an ce   w e ig h t ed   b y   th r esid u al  en er g y .   Fo r   n o d th as s ig n m en t is d ef i n ed   b y :      ( ) =     (   2  ( ) )     ( 5 )     w h er     is   th d is tan ce   b et w ee n   s en s o r   n   an d   ce n tr o id   ,   an d     ( )   is   th r esid u al  en er g y   o f   n o d e   n.   T h ce n tr o id s   ar u p d ated   b y   ca lcu lati n g   t h w eig h ted   av er ag o f   th n o d p o s itio n s ,   w h er th e   w ei g h ti n g   i s   b ased   o n   th r esi d u al  en er g y   o f   t h n o d es:     =   ×    ( )          ( )         ( 6 )     w h er     is   t h s et  o f   s en s o r s   in   th   i - th   cl u s ter .   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       I n teg r a tio n   o f K - Mea n s   a n d   s i lh o u ette  s co r fo r   en erg efficien cy   o f wi r eless   s en s o r     ( A d il Hi lma n i )   29   O u r   alg o r ith m   u s es  th Sil h o u ette  s co r t ec h n iq u to   ev alu a te  th q u alit y   o f   s e n s o r   n o d clu s ter i n g .   Fo r   ea ch   n o d i,  th Sil h o u ette   s co r s ( i)   is   ca lcu lated   as  ( 7 ) :     ( ) =   ( ) ( )  { ( ) , ( ) }     ( 7 )     w h er e ,   ( )   is   th e n er g y - w ei g h te d   av er ag d is tan ce   b et w ee n   n o d i a n d   all  o th er   n o d es in   t h s a m cl u s ter :     ( ) = 1 | | 1     ( )     ,     ( 8 )     ( )   is   t h e n er g y - w ei g h ted   a v er a g d is ta n ce   b et w ee n   n o d a n d   all  n o d es  i n   t h n ea r est  cl u s ter   to   w h ic h   i   d o es n o t b elo n g :     ( ) =  ( ) ( 1 | |  ( )       )     ( 9 )     th n u m b er   o f   cl u s ter s   w i th   th h ig h e s t a v er a g Si lh o u ette   s co r is   u s u all y   ch o s e n   a s   t h o p tim a l n u m b er   o f   clu s ter s .   T h f in al  clu s ter s   ar th o s th at  m a x i m ize  th o v er all  av er ag Sil h o u e tte  s co r o f   th n et w o r k ,   w ei g h ted   b y   th r e m ai n in g   e n er g y :     =   1 ( ) = 1     ( 1 0 )     w h er e,     is   th to tal  s en s o r s   i n   th W SN.     4 . 2 .     T he  clus t er   hea d select i o n   Ou r   p ap er   p r o p o s es  an   ef f icie n m eth o d   to   s elec C Hs  i n   o r d er   to   o p tim ize  th e n er g y   ef f icien c y   o f   W SNs .   T o   s elec CH ,   th r ee   cr iter ia  ar e   tak en   in to   ac co u n t,  th r esid u al  en er g y   o f   th e   n o d e,   th av er ag e   d is tan ce   b et w ee n   th ca n d id ate  n o d an d   th o th er   n o d es o f   th cl u s ter   an d   al s o   th d is ta n c o f   th n o d to   th e   B S.  T h is   m et h o d   allo w s   to   ca lcu late  s co r f o r   ea ch   n o d u s in g   f it n es s   f u n c tio n   t h a co m b i n es  th e s 3   cr iter ia  ( 1 1 ) :     =    ( ) + 1 ,  + 1 ,    ( 1 1 )     w h er e  ( )   is   th r esid u al  en er g y   o f   n o d i.    is   th in itial   en er g y   o f   th n o d ( u s ed   to   n o r m alize   th r esid u al  en er g y ) .   ,   is   th m ea n   d is tan ce   b et w ee n   s en s o r   an d   th o th er   s en s o r s   in   its   clu s ter .   ,    is   th d is ta n ce   o f   n o d   i to   th BS .   T h av er ag d is tan ce   b et w ee n   n o d i a n d   th o th er   n o d es i n   i ts   clu s ter     is   ca lcu lated   as  ( 1 2 ) :     , = 1 | | ( , )     ( 1 2 )     o n ce   th f it n es s   f u n ctio n s   ar ca lcu lated   f o r   all  s en s o r s   i n   cl u s ter ,   t h n o d w it h   t h m a x i m u m   f it n es s   m ag n it u d is   s e lecte d   as th C H:       = a r g      ( 1 3 )     b y   e m p lo y in g   t h i s   m et h o d ,   w ca n   d y n a m icall y   s e lect  CH s   w h ile  co n s id er in g   t h r em ai n in g   e n er g y ,   t h e   p r o x i m it y   o f   th e   s e n s o r s ,   a n d   th d is ta n ce   to   th BS ,   wh ich   en h a n ce s   e n er g y   b ala n c an d   e x ten d s   t h n et w o r k 's lif e s p an .     4 . 3 .     D a t a   a g g re g a t io n a nd   t r a ns m is s io n   Data   tr an s m i s s io n   to   th e   BS   is   p o s s ib le  a f ter   th p r o p er   ch o ice  o f   t h C Hs  i s   m ad e .   I n ter - clu s ter   co m m u n icatio n   w i th   t h n o d es  in   t h clu s ter   an d   co r r esp o n d in g   C H s   is ,   h o w e v er ,   d o n in   ti m d i v is io n   m u ltip le  ac ce s s   ( T DM A )   w h i ch   ass i g n s   s p ec if ic  ti m e - s lo t s   to   ea ch   clu s ter .   Fo r   ef f icie n t   tr an s f er   o f   d ata  in   b et w ee n   d if f er e n cl u s ter s   o f   n o d es  to   p r o lo n g   th e n er g y   o f   th n o d es,  m u lti - h o p   co m m u n icatio n   tech n iq u h as  b ee n   d ev i s ed   co n s id er in g   th r esid u al  e n er g y   an d   d is ta n ce   a m o n g   n ei g h b o r in g   C n o d es  an d   th BS   an d   also   th n u m b er   o f   n ei g h b o r s   o f   C Hs   [ 2 8 ] ,   [ 2 9 ] .   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.  14 No .   1 Ma r c h   2 0 2 5 26 - 34   30   T h er ar m u ltip le  r o u te s   b et w ee n   C Hs  a n d   t h BS   t h r o u g h   i n ter - cl u s ter   m u lti - h o p   co m m u n icat io n   u tili zi n g   r ela y   n o d es.  E ac h   C s h ar es  i n f o r m atio n   w it h   its   n ei g h b o r in g   n o d es  r e g ar d in g   th r e s id u al   en er g y     o f   n o d e   i,  N u m b er   o f   n ei g h b o r s     o f   n o d an d   d is tan ce   to   th BS   ( ,  ) .   O n ce   t h is   in f o r m atio n   i s   r ec eiv ed   an d   u p d ated ,   ea ch      ca lcu lates t h w ei g h    o f   ea c h   o f   it s   n ei g h b o r      u s in g   ( 1 4 ) :      = 1 + 1 +   ( ,  )   ( ,  ) > ( ,  )     ( 1 4 )     ea ch   C s elec ts   it s   o p ti m al  p a th   to   th BS   b y   c h o o s in g   t h C w it h   th m i n i m u m   w e ig h t   as  th r ela y   n o d to   th BS .   T h is   s tr ateg y   g u ar a n t ee s   t h e   o p tim al  ch o ice  o f   th n e x r ela y   n o d b y   co n s id er in g   th r esid u al  en er g y ,   th n u m b er   o f   n eig h b o r in g   n o d es,  a n d   th d is ta n ce   t o   th BS ,   ap p licab le  to   b o th   s in g le - h o p   an d   m u lti - h o p   co m m u n icatio n .   T h is   e n h an ce s   b o th   t h n et w o r k ' s   lo n g ev it y   a n d   its   o v e r all  p er f o r m a n ce .       5.   SI M UL AT I O A ND  ANA L YSI S   I n   th i s   p ar t ,   w w ill  co n d u c s i m u latio n   o f   o u r   p r o p o s ed   p r o to c o an d   p r esen th f i n d in g s .   T h s i m u lat io n   w as  p er f o r m ed   u s i n g   t h N S2   n et w o r k   s i m u latio n   s o f t w ar an d   co m p ar ed   w it h   th E ADC R   [ 1 9 ] ,   E E HC HR   [ 2 0 ] ,   an d   HR A   NP   [ 2 1 ]   p r o to c o ls .   T h ev alu a tio n   co n ce n tr ated   o n   ess e n tial  p e r f o r m an ce   m etr ic s ,   in cl u d in g   en er g y   co n s u m p tio n ,   n et w o r k   li f eti m e,   an d   p ac k et  d eliv er y   r ate,   w h ich   ar s tan d ar d   cr iter ia  f o r   ass es s i n g   an d   co m p ar in g   r o u t in g   al g o r ith m s   i n   W SN s .   T o   en s u r e   f air   co m p ar is o n   a n d   ac h iev ac cu r ate   r esu lt s ,   all  p r o to co ls   w er test ed   u n d er   th s a m co n d itio n s ,   as o u tli n ed   in   T ab le   1.   Ou r   m e th o d   e m p lo y s   a n   alg o r ith m   d er iv ed   f r o m   t h K - Me an s   al g o r ith m ,   ac co m p a n i ed   b y   t h e   Sil h o u ette  s co r to   ev alu ate  t h q u alit y   o f   th f o r m ed   clu s ter s .   T h Sil h o u et te  s co r e,   w h ic h   m ea s u r es  t h e   co h esio n   a n d   s ep ar atio n   o f   cl u s ter s ,   al lo w ed   u s   to   d eter m in th o p ti m a n u m b er   o f   clu s t er s   b y   m a x i m izi n g   th is   s co r e.   I n   o u r   s i m u latio n   en v ir o n m e n co m p r i s i n g   4 0 0   n o d es,  th i s   ap p r o ac h   allo w ed   u s   to   id en t if y   a n   o p tim a n u m b er   o f   6   cl u s ter s ,   th u s   e n s u r i n g   a n   e f f icie n d i s tr ib u tio n   o f   n o d es  an d   o p ti m izatio n   o f   n et w o r k   r eso u r ce s .   Fi g u r 1   s h o w s   th r esu lt o b tain ed .   Fig u r 1 ( a)   s h o w s   t h e v o lu t i o n   o f   t h Sil h o u ette   s co r as  f u n c tio n   o f   t h n u m b er   o f   cl u s ter s   ( K) .   T h Sil h o u ette  s co r r ea ch es  its   m a x i m u m   at  K= 6 ,   th is   p ea k   in d icate s   t h b est  co m p r o m i s b et w ee n   in ter n al   co h esio n   a n d   s ep ar atio n   b et wee n   clu s ter s .   O n   t h o th er   h a n d ,   Fig u r 1 ( b )   p r esen ts   clo u d   o f   s e n s o r   n o d es   d is tr ib u ted   in   s ix   d is t in ct  cl u s t er s   ac co r d in g   to   th r es u lt o f   t h Sil h o u ette  s co r o b tain ed   k =6 .       T ab le  1 P ar am eter s   o f   t h s i m u latio n   S e t t i n g s   M a g n i t u d e   W S N   z o n e   2 0 0 × 2 0 0   T o t a l   o f   se n so r s   4 0 0   BS   c o o r d i n a t e s   20 0 × 2 0 0   I n i t i a l   e n e r g y   p e r   se n so r   n o d e   2   j   S i z e   o f   d a t a   p a c k e t   5 0 0   b y t e s   D u r a t i o n   o f   s i mu l a t i o n   6 0 0   s   C o mm u n i c a t i o n   r a d i u s fo r   e a c h   se n so r   n o d e   30   m   M a x i m u m   i t e r a t i o n s   f o r   S i l h o u e t t e   sc o r e   c a l c u l a t i o n   3 0 0           ( a)   ( b )     Fig u r 1 .   Sil h o u e tte  s co r f o r   d eter m in at io n   o f   k   clu s ter s   f o r   ( a)   S ilh o u ette  s co r e   an d   ( b)   clu s te r s   f o r m ed   w it h   k =6   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       I n teg r a tio n   o f K - Mea n s   a n d   s i lh o u ette  s co r fo r   en erg efficien cy   o f wi r eless   s en s o r     ( A d il Hi lma n i )   31   Si m u latio n   r es u lts   o f   o u r   al g o r ith m ,   Fi g u r e s   2   an d   3 ,   in d icate   th at  it  o u tp er f o r m s   E A DC R ,   HR A   NP an d   E E HC HR ,   p ar ticu lar l y   in   ter m s   o f   en er g y   co n s u m p tio n ,   n u m b er   o f   ac tiv n o d es,  an d   p ac k et  d eliv er y   r ate.   Ou r   alg o r ith m   i s   d is tin g u i s h ed   b y   its   ab ilit y   to   o p ti m all y   d eter m i n th n u m b er   o f   clu s ter s   n ee d ed ,   w h ic h   allo w s   f o r   ef f icie n r es o u r ce   allo ca tio n   in   t h n et w o r k .   I also   u s es  r o b u s cr iter ia  t o   s elec CH s ,   ta k i n g   in to   ac co u n t th c h ar ac ter is tic s   o f   th n o d es a n d   th e ir   p o s itio n   in   t h n e t w o r k .           Fig u r 2 .   Av er ag e n er g y   co n s u m p tio n       Fig u r 2   d em o n s tr ates  t h at  t h p r o p o s ed   p r o to co l   co n s is te n tl y   co n s u m es  les s   en er g y   co m p ar ed   to   HR A   NP ,   E E HC HR ,   a n d   E ADCR   t h r o u g h o u t h s i m u latio n .   No tab l y ,   th e n er g y   ef f ic ien c y   o f   th p r o p o s ed   p r o to co r em ain s   s u p er io r ,   p ar ticu lar l y   at  t h 6 0 0 - s ec o n d   m a r k ,   in d icati n g   it s   p o ten tial   f o r   ex ten d i n g   n et w o r k   lif eti m e.   I n   co n tr a s t,  E A D C R   s h o w s   t h h ig h e s e n er g y   c o n s u m p tio n ,   m a k i n g   it  less   e f f icien f o r   en er g y   m an a g e m e n t.   Fig u r 3 ( a)   s h o w s   t h at  th e   p r o p o s ed   p r o t o c o co n s is te n tl y   ac h iev e s   t h h i g h est  p ac k et  d eli v er y   r ate s   ac r o s s   d if f er en n o d d en s iti es,  th u s   m ai n tai n i n g   e f f icie n c y   ev e n   i n   t h d en s est  n et w o r k s .   I n   co n tr ast,   E A D C R   e x h ib its   th lo w es t   p er f o r m a n ce ,   esp ec iall y   w it h   m o r n o d es.  HR A   NP   an d   E E HC HR   h a v e   m o d er ate  p er f o r m an ce   b u s t il d ec lin as  th n o d d en s it y   i n cr ea s es.   T h r es u lts   in d icate   th at  o u r   ap p r o ac h   n o o n l y   o p ti m ize s   en er g y   co n s u m p t io n   b u al s o   i m p r o v e s   th p ac k et  d eli v er y   r ate,   en s u r in g   r eliab le  d ata  tr an s m is s io n .   T h is   h i g h lig h t s   th i m p o r tan c o f   j u d icio u s   s elec tio n   o f   C n o d es  an d   ef f icie n clu s ter   m an a g e m e n t,  w h ic h   ar k e y   el e m en ts   o f   o u r   m et h o d .   Fig u r 3 ( b )   s h o w s   th at  th e   p r o p o s ed   p r o to co l   m ai n tai n s   th h i g h e s n u m b er   o f   ac tiv n o d es   th r o u g h o u th s i m u latio n ,   o u tp er f o r m i n g   HR A   NP ,   E E H C HR ,   an d   E A DC R .   HR A   N P   f o llo w s   b u d r o p s   b elo w   3 0 0   n o d es  af ter   2 5 0   s ec o n d s ,   w h ile  E E HC H R   an d   E A DC R   s h o w   s ig n i f ica n tl y   lo w er   ac tiv n o d co u n t s .   T h is   s u g g est s   t h p r o p o s ed   p r o to c o is   m o s ef f ici en i n   r eso u r ce   m a n a g e m en t,  m ak in g   it  id ea f o r   ap p licatio n s   r eq u ir in g   s u s tai n ed   n et w o r k   ac ti v it y .   T h is   is   d u to   th q u alit y   o f   clu s ter   f o r m atio n   estab li s h ed   b y   o u r   p r o p o s ed   p r o t o co l.           ( a)   ( b )     Fig u r 3 .   P er f o r m a n ce   m etr ic s   f o r   ( a)   p ac k et  d eliv er y   r ate  an d   ( b )   n u m b er   o f   aliv n o d es   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.  14 No .   1 Ma r c h   2 0 2 5 26 - 34   32   C o m p ar in g   o u r   r esu lts   w it h   p r ev i o u s   s tu d ies,  w f i n d   th at  w h ile  p r ev io u s   w o r k s   h av also   ex p lo r ed   r o u tin g   p r o to co o p tim izatio n ,   f e w   h a v i n te g r ated   clu s ter   q u alit y   a s s e s s m e n m e th o d s   s u c h   as  S ilh o u ette   s co r e.   T h is   is   s tr en g th   o f   o u r   s tu d y ,   as  it  allo w s   f o r   b etter   clu s ter   f o r m at io n   an d   m o r ef f icien r ela y   n o d e   s elec tio n .   Ho w e v er ,   li m i tat io n   o f   o u r   r esear ch   i s   t h at  t h s i m u latio n s   w er p er f o r m ed   in   co n tr o lled   en v ir o n m e n t,  w h ic h   m a y   n o r ef lect   al t h co m p le x itie s   o f   r ea l - w o r ld   d ep lo y m e n ts .   Mo r eo v er ,   s o m e   u n e x p ec ted   r esu lts ,   s u ch   as   i m p r o v ed   p ac k et  d eliv er y   r ate  u n d er   lo w   en er g y   co n d it io n s ,   d eser v to   b e   ex p lo r ed   f u r th er .       6.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   d e m o n s tr ated   th e   ef f ec ti v e n es s   o f   an   in n o v at iv ap p r o ac h   to   im p r o v th en er g y   ef f icien c y   o f   W SN s .   B y   i n te g r atin g   a n   o p ti m ized   clu s ter i n g   a l g o r it h m   b ased   o n   K - Me an s   a n d   Sil h o u et te  s co r e,   w s u cc ess f u ll y   f o r m ed   s en s o r   g r o u p s   in   m o r j u d icio u s   m a n n er ,   w h ic h   r ed u ce d   th en er g y   co n s u m p tio n   d u r i n g   d ata  tr a n s m i s s io n .   T h s i m u latio n s   p er f o r m ed   r ev ea led   th a o u r   m et h o d   o u tp er f o r m s   tr ad itio n al  tech n i q u e s   in   ter m s   o f   n et w o r k   d u r ab ilit y   an d   s t ab ilit y .   T h ese  r esu lt s   h i g h lig h th i m p o r tan ce   o f   ef f icien en er g y   m a n a g e m en t   in   W SNs ,   p av in g   th w a y   f o r   m o r s u s tain ab le  an d   r elia b le  ap p licatio n s   in   v ar io u s   f ield s .   T h ad v an ce s   p r esen ted   h er n o o n ly   co n tr i b u te  to   ex ten d in g   th lif et i m o f   s en s o r s ,   b u also   to   en s u r in g   co n ti n u o u s   an d   r e liab le  d ata  tr an s m is s io n ,   w h ic h   w ill  d eli g h r esear ch er s   an d   p r ac titi o n er s   in   th e   f ield .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   H i l man i ,   M .   K o u n d i ,   Y .   S a b r i ,   a n d   A .   M a i z a t e ,   En e r g y - e f f i c i e n t   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k b a se d   o n   p r o g r e ssi v e   a n d   c o n c e n t r i c   c l u s t e r s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   R e c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y s t e m s   ( I J RE S ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   4 8 8 49 5 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 1 2 . i 3 . p p 4 8 8 - 4 9 5 .   [ 2 ]   M .   A l a g a r samy ,   S .   S .   S i n n a samy ,   I .   G o p a l ,   R .   K u p p u samy ,   A .   B .   H a f f i sh t h u l l a h ,   a n d   K .   S u r i y a n ,   A n   e f f e c t i v e   g o ssi p   r o u t i n g   b a se d   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k   f r a mew o r k   f o r   f o r e st   f i r e   d e t e c t i o n ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u r a b l e   a n d   Em b e d d e d   S y s t e m s (I J RES ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   3 9 2 4 0 2 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 1 2 . i 3 . p p 3 9 2 - 4 0 2 .   [ 3 ]   S .   T u mu l a   e t   a l . ,   A n   o p p o r t u n i s t i c   e n e r g y e f f i c i e n t   d y n a m i c   se l f c o n f i g u r a t i o n   c l u s t e r i n g   a l g o r i t h i n   W S N b a se d   I o n e t w o r k s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s ,   v o l .   3 7 ,   n o .   1 ,   Jan .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / d a c . 5 6 3 3 .   [ 4 ]   W .   B .   N e d h a m   a n d   A .   K .   M .   A l   Q u r a b a t ,   A   c o mp r e h e n si v e   r e v i e w   o f   c l u st e r i n g   a p p r o a c h e f o r   e n e r g y   e f f i c i e n c y   i n   w i r e l e ss   se n so r   n e t w o r k s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   C o m p u t e A p p l i c a t i o n i n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   7 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 9 1 6 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 5 0 4 / I JC A T . 2 0 2 3 . 1 3 3 0 3 5 .   [ 5 ]   H .   M o h a p a t r a ,   A .   K .   R a t h ,   R .   K .   L e n k a ,   R .   K .   N a y a k ,   a n d   R .   T r i p a t h y ,   T o p o l o g i c a l   l o c a l i z a t i o n   a p p r o a c h   f o r   e f f i c i e n t   e n e r gy  man a g e me n t   o f   W S N ,   E v o l u t i o n a ry   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 7 ,   n o .   2 ,   p p .   7 1 7 7 2 7 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 2 0 6 5 - 0 2 1 - 0 0 6 1 1 - z.   [ 6 ]   T. - N .   T r a n ,   T . - L .   N g u y e n ,   V .   T .   H o a n g ,   a n d   M .   V o z n a k ,   S e n so r   c l u s t e r i n g   u si n g   a   K - M e a n a l g o r i t h i n   c o mb i n a t i o n   w i t h   o p t i m i z e d   u n ma n n e d   a e r i a l   v e h i c l e   t r a j e c t o r y   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s,”   S e n so rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   4 ,   p .   2 3 4 5 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 0 4 2 3 4 5 .   [ 7 ]   P .   G o u ,   B .   G u o ,   M .   G u o ,   a n d   S .   M a o ,   V K EC E - 3 D :   e n e r g y - e f f i c i e n t   c o v e r a g e   e n h a n c e me n t   i n   t h r e e - d i me n si o n a l   h e t e r o g e n e o u w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k b a se d   o n   3 D - V o r o n o i   a n d   K - M e a n s   a l g o r i t h m,”   S e n s o rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   2 ,   p .   5 7 3 ,   Ja n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 0 2 0 5 7 3 .   [ 8 ]   I .   A .   S h a h   a n d   M .   A h me d ,   F K - me a n R A :   f u z z y   K - M e a n c l u s t e r i n g   r o u t i n g   a l g o r i t h m   f o r   l o a d   b a l a n c i n g   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s,”   W i re l e ss  Pe rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 7 1 1 0 8 3 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 2 7 7 - 0 2 3 - 1 0 3 2 0 - 8.   [ 9 ]   R .   K a r i m,   M .   Z a h e d i ,   D .   D e ,   a n d   A .   D a s,  M K F F :   mi d - p o i n t   K - me a n b a s e d   c l u s t e r i n g   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k   f o r   f o r e st   f i r e   p r e d i c t i o n ,   M i c r o sys t e m   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 9 4 8 0 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 4 2 - 023 - 0 5 5 7 8 - 8.   [ 1 0 ]   F .   S .   M u k t i ,   A .   Ju n i k h a h ,   P .   M .   A .   P u t r a ,   A .   S o e t e d j o ,   a n d   A .   U .   K r i sman t o ,   A   c l u st e r i n g   o p t i mi z a t i o n   f o r   e n e r g y   c o n su mp t i o n   p r o b l e ms  i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k u si n g   mo d i f i e d   K - M e a n s + +   a l g o r i t h m,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   En g i n e e ri n g   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   3 5 5 3 6 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 6 6 / i j i e s2 0 2 2 . 0 6 3 0 . 3 0 .   [ 1 1 ]   T .   P .   T .   Q u y n h   a n d   T .   N .   V i e t ,   I mp r o v e me n t   o f   L E A C H   b a se d   o n   K - m e a n a n d   B a t   a l g o r i t h m,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ad v a n c e d   En g i n e e r i n g   Re se a r c h   a n d   S c i e n c e ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   0 3 1 0 3 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 2 2 1 6 1 / i j a e r s. 8 2 . 6 .   [ 1 2 ]   S .   N a sr   a n d   M .   Q u w a i d e r ,   L E A C H   p r o t o c o l   e n h a n c e me n t   f o r   i n c r e a si n g   W S N   l i f e t i me ,   i n   2 0 2 0   1 1 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s   ( I C I C S ) ,   A p r .   2 0 2 0 ,   p p .   1 0 2 1 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C S 4 9 4 6 9 . 2 0 2 0 . 2 3 9 5 4 2 .   [ 1 3 ]   P .   M a h e sh w a r i ,   A .   K .   S h a r m a ,   a n d   K .   V e r ma,   En e r g y   e f f i c i e n t   c l u st e r   b a se d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   W S N   u s i n g   b u t t e r f l y   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m   a n d   a n t   c o l o n y   o p t i mi z a t i o n ,   Ad   H o c   N e t w o r k s ,   v o l .   1 1 0 ,   p .   1 0 2 3 1 7 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d h o c . 2 0 2 0 . 1 0 2 3 1 7 .   [ 1 4 ]   S .   F i r d o u s ,   N .   B i b i ,   M .   W a h i d ,   a n d   S .   A l h a z mi ,   Ef f i c i e n t   c l u st e r i n g   b a s e d   r o u t i n g   f o r   e n e r g y   man a g e me n t   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k - as si st e d   i n t e r n e t   o f   t h i n g s,”   El e c t r o n i c s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 3 ,   p .   3 9 2 2 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 1 2 3 3 9 2 2 .   [ 1 5 ]   A .   M .   K a d i m ,   F .   S .   Al - M u k h t a r ,   N .   A .   H a san ,   A .   B .   A l n a j j a r ,   a n d   M .   S M A l t a e i ,   K - M e a n c l u st e r i n g   o f   o p t i mi z e d   w i r e l e ss  n e t w o r k   se n so r   u si n g   g e n e t i c   a l g o r i t h m,   Pe ri o d i c a l s   o f   E n g i n e e ri n g   a n d   N a t u ra l   S c i e n c e s   ( PE N ) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p .   2 7 6 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 1 5 3 3 / p e n . v 1 0 i 3 . 3 0 5 9 .   [ 1 6 ]   I .   D i a k h a t e ,   B .   N i a n g ,   A .   D .   K o r a ,   a n d   R .   M .   F a y e ,   O p t i mi z a t i o n   o f   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k e n e r g y   c o n su m p t i o n   b y   t h e   c l u st e r i n g   me t h o d   b a se d   o n   t h e   f i r e f l y   a l g o r i t h m ,   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( I J EE C S ) v o l .   2 9 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 5 6 1 4 6 5 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s.v 2 9 . i 3 . p p 1 4 5 6 - 1 4 6 5 .   [ 1 7 ]   G .   W .   H a maa l i ,   K .   A .   A b d u l j a b b a r ,   a n d   D .   R .   S u l a i m a n ,   K - me a n c l u s t e r i n g   a n d   P S O   a l g o r i t h f o r   w i r e l e s se n so r   n e t w o r k s   o p t i m i z a t i o n ,   U n i v e rs i t y   o f   T h i - Q a J o u r n a l   f o r   E n g i n e e r i n g   S c i e n c e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 5 0 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 1 6 6 3 / t q u j e s1 3 . 1 . 4 5 7 ( 2 0 2 3 ) .   [ 1 8 ]   P .   M .   M w a n g i ,   J.   G .   N d i a ,   a n d   G .   M .   M u k e t h a ,   A n   e x t e n d e d   K - M e a n c l u st e r   h e a d   se l e c t i o n   a l g o r i t h f o r   e f f i c i e n t   e n e r g y   c o n su mp t i o n   i n   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   N e t w o r k   S e c u r i t y   &   I t A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   0 3 ,   p p .   6 5 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       I n teg r a tio n   o f K - Mea n s   a n d   s i lh o u ette  s co r fo r   en erg efficien cy   o f wi r eless   s en s o r     ( A d il Hi lma n i )   33   8 3 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 1 2 1 / i j n sa. 2 0 2 3 . 1 5 3 0 5 .   [ 1 9 ]   A .   P a n c h a l   a n d   R .   K .   S i n g h ,   EA D C R :   e n e r g y   a w a r e   d i st a n c e   b a se d   c l u st e r   h e a d   se l e c t i o n   a n d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   w i r e l e ss   se n so r   n e t w o r k s,”   J o u r n a l   o f   C i rcu i t s,   S y st e m a n d   C o m p u t e rs ,   v o l .   3 0 ,   n o .   0 4 ,   p .   2 1 5 0 0 6 3 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 2 / S 0 2 1 8 1 2 6 6 2 1 5 0 0 6 3 8 .   [ 2 0 ]   A .   P a n c h a l   a n d   R .   K .   S i n g h ,   EEH C H R :   e n e r g y   e f f i c i e n t   h y b r i d   c l u st e r i n g   a n d   h i e r a r c h i c a l   r o u t i n g   f o r   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s ,   Ad   H o c   N e t w o r k s ,   v o l .   1 2 3 ,   p .   1 0 2 6 9 2 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d h o c . 2 0 2 1 . 1 0 2 6 9 2 .   [ 2 1 ]   X .   W a n g ,   H .   W u ,   Y .   M i a o ,   a n d   H .   Z h u ,   A   h y b r i d   r o u t i n g   p r o t o c o l   b a se d   o n   n a ï v e   B a y e a n d   i m p r o v e d   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h ms,   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   6 ,   p .   8 6 9 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 1 0 6 0 8 6 9 .   [ 2 2 ]   M .   G a mal ,   N .   E.   M e k k y ,   H .   H .   S o l i m a n ,   a n d   N .   A .   H i k a l ,   E n h a n c i n g   t h e   l i f e t i me   o f   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k u si n g   f u z z y   l o g i c   L E A C H   t e c h n i q u e - b a se d   p a r t i c l e   sw a r o p t i mi z a t i o n ,   I EE A c c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   3 6 9 3 5 3 6 9 4 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 6 3 2 5 4 .   [ 2 3 ]   G .   A r y a ,   A .   B a g w a r i ,   a n d   D .   S .   C h a u h a n ,   P e r f o r man c e   a n a l y si o f   d e e p   l e a r n i n g - b a se d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   a n   e f f i c i e n t   d a t a   t r a n s mi ss i o n   i n   5 G   W S N   c o mm u n i c a t i o n ,   I EEE   A c c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   9 3 4 0 9 3 5 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 4 2 0 8 2 .   [ 2 4 ]   M .   D o h l e r   a n d   T .   N a k a m u r a ,   5 G   m o b i l e   a n d   w i rel e ss  c o m m u n i c a t i o n s   t e c h n o l o g y ,   C a m b r i d g e   U n i v e r si t y   P r e ss,  2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / C B O 9 7 8 1 3 1 6 4 1 7 7 4 4 .   [ 2 5 ]   S .   S .   W a g h ,   A .   M o r e ,   a n d   P .   R .   K h a r o t e ,   P e r f o r man c e   e v a l u a t i o n   o f   I EEE  8 0 2 . 1 5 . 4   p r o t o c o l   u n d e r   c o e x i st e n c e   o f   W i F i   8 0 2 . 1 1 b ,   Pro c e d i a   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   5 7 ,   p p .   7 4 5 7 5 1 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 1 5 . 0 7 . 4 6 7 .   [ 2 6 ]   P .   T h o n g n i m ,   E.   C h a r o e n w a n i t ,   a n d   T .   P h u k se n g ,   C l u st e r   q u a l i t y   i n   a g r i c u l t u r e :   a sse ssi n g   G D P   a n d   H a r v e st   p a t t e r n i n   A si a   a n d   Eu r o p e   w i t h   K - M e a n a n d   S i l h o u e t t e   sco r e s,”   i n   2 0 2 3   7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r o n i c s,  M a t e r i a l En g i n e e ri n g   &   N a n o - T e c h n o l o g y   ( I EM E N T e c h ) ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EM EN T e c h 6 0 4 0 2 . 2 0 2 3 . 1 0 4 2 3 4 6 9 .   [ 2 7 ]   P .   R a me sh ,   S .   S a n d h i y a ,   S .   S a t t a i n a t h a n ,   L .   L .   A ,   P .   T .   V B h u v a n e sw a r i ,   a n d   S Ez h i l a r a s i ,   S i l h o u e t t e   a n a l y si b a se d   K - M e a n s   c l u st e r i n g   i n   5 G   h e t e r o g e n o u n e t w o r k ,   i n   2 0 2 3   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   T e c h n o l o g i e s   f o S u s t a i n a b l e   E l e c t r i c   a n d   C o m m u n i c a t i o n s   S y st e m s (i T e c h   S EC O M) ,   D e c .   2 0 2 3 ,   p p .   5 4 1 545 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i T e c h S EC O M 5 9 8 8 2 . 2 0 2 3 . 1 0 4 3 5 2 3 4 .   [ 2 8 ]   M .   Z .   G h a w y   e t   a l . ,   A n   e f f e c t i v e   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k   r o u t i n g   p r o t o c o l   b a se d   o n   p a r t i c l e   sw a r o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m,   Wi re l e ss   C o m m u n i c a t i o n a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 1 3 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 8 4 5 5 0 6 5 .   [ 2 9 ]   A .   K e e r t h i k a   a n d   V .   B .   H e n c y ,   R e i n f o r c e me n t - l e a r n i n g   b a se d   e n e r g y   e f f i c i e n t   o p t i m i z e d   r o u t i n g   p r o t o c o l   f o r   W S N ,   Pe e r - to - Pe e N e t w o r k i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 8 5 1 7 0 4 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 0 8 3 - 022 - 0 1 3 1 5 - 6.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Ad il   H il m a n         re c e iv e d   h is  d ip lo m a   a m u c h   a a   n e tw o rk   a n d   tele c o m m u n ica ti o n   e n g in e e f ro m   th e   su p e ri o e n g i n e e rin g   sc h o o l,   f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   S e v il le  in   S p a in .   I n   2 0 2 1 ,   h e   h a d   h is  d o c to ra te  i n   c o m p u ter  e n g in e e rin g   a t   th e   Na ti o n a S c h o o o f   El e c tri c it y   a n d   M e c h a n ics   (ENS EM )   in   Ca sa b lan c a - M o ro c c o .   Cu rre n tl y ,   h e   is  a   P r o f e ss o of   Hig h   S c h o o o f   T e c h n o lo g y   S a lé,  M o h a m m e d   Un iv e rsity ,   Ra b a t,   M o ro c c o He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il a d il h il m a n i@g m a il . c o m .         Ya ss i n e   S a b r         b o rn   o n   Oc to b e 2 8 th ,   1 9 8 4 ,   i n   Ra b a t,   M o r o c c o ,   h e   re c e iv e d   a   B. S c .   i n   sc ien c e   a n d   tec h n o lo g y   a n d   m a th e m a ti c f ro m   M o h a m e d   5   U n iv e rsity   o f   Ra b a in   2 0 0 6   a n d   a n   M . S c .   i n   e n g i n e e rin g   f ro m   th e   Un iv e rsity   Ch o u a ib   D o u a k a ly   in   2 0 0 8 .   He   e a rn e d   h is  P h . D.  in   W S tec h n o l o g y   a t   th e   L a b o ra to ry   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y .   H e   c o ll a b o ra tes   a c ro ss   v a rio u s d isc ip li n e s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   sa b ri y a ss i n o @g m a il . c o m .         Abd e r r a h i m   M a iza te           a f ter  c o m p letin g   h is  d i p lo m a   in   n e tw o rk   a n d   te lec o m m u n ica ti o n   e n g in e e rin g   fro m   th e   Un iv e rsit y   o f   S e v il le  in   S p a in ,   h e   w e n o n   to   o b tain   h is  d o c t o ra te  in   c o m p u ter  e n g in e e rin g   f ro m   ENS EM   in   Ca sa b lan c a - M o ro c c o   i n   2 0 2 1 .   Cu rre n tl y ,   he   se rv e s   as   a   p ro f e ss o r   at   OF P P T   in   n it ra ,   M o r o c c o .   His   re se a rc h   i n tere s ts  li e   in   th e   a re a o f   m o b il e   n e tw o r k a n d   c o m p u ti n g ,   w irele ss   se n s o n e tw o rk s,  a n d   e m b e d d e d   s y ste m so f t w a r e   f o Io T .   He   is  a   m e m b e o f   IEE E.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m a i z a t e @ h o t m a i l . 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.  14 No .   1 Ma r c h   2 0 2 5 26 - 34   34     S ih a m   A o u a d           b o r n   in   T a n g ier,  M o ro c c o   i n   1 9 8 1 ,   h o l d a   P h . D.  in   c o m p u ter   e n g in e e rin g   f ro m   M o h a m m a d ia   S c h o o o f   En g in e e rs  EM in   2 0 1 4 .   S h e   o b tai n e d   h e n e tw o rk   e n g in e e rin g   d e g re e   f ro m   th e   Na ti o n a S c h o o o f   A p p li e d   S c ien c e ENS Tan g ier  in   2 0 0 5 .   Cu rre n tl y ,   sh e   w o rk a t h e   De p a r tm e n o f   Co m m u n ica ti o n   Ne tw o r k a th e   Na ti o n a l   S c h o o o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   S y ste m A n a l y sis  ENS I A S .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   sih a m . a o u a d @e n sia s.u m 5 . a c . m a .         M o h a m m e d   K o u n d         re c e iv e d   h is  B . S .   i n   e x p e rim e n tal  sc ien c e a n d   t h e   M . S .   in   e lec tri c a e n g in e e rin g   f ro m   Ha s s a n   II  Un iv e rsity   o f   Ca s a b lan c a ,   in   2 0 0 7 ,   2 0 1 4   re sp e c ti v e l y .   S in c e   2 0 1 4 ,   h e   w a a n   e lec tri c a l   e n g in e e rin g   P ro f e ss o in   OF P P T ,   M o ro c c o .   He   is  c u rre n tl y   pu rsu i n g   th e   P h . D .   i n   e lec tri c a l   e n g in e e rin g   a th e   Ib n   T o f a il   Un iv e rsit y ,   n it ra ,   M o r o c c o .   He   h a c o - a u th o re d   se v e ra jo u rn a l   a n d   c o n f e re n c e   p a p e rs.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m o h a m e d . k o u n d i. m k @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.