Energy-efficient clustering in wireless sensor networks using multi-objective genetic algorithm with adaptive parameter

Wireless Sensor Networks (WSNs) play a vital role in modern digital infrastructure, enabling critical applications in environmental monitoring, industrial automation, healthcare, and smart cities. However, existing WSN clustering approaches suffer from three major limitations: they address optimizat...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Telecommunication systems Jg. 89; H. 1; S. 1
Hauptverfasser:	Ejaz, Muhammad, Asim, Muhammad, Jinsong, Gui, Chelloug, Samia Allaoua, El-Latif, Ahmed A. Abd
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer Nature B.V 01.03.2026
Schlagworte:	Adaptation Adaptive algorithms Blockchain Clustering Coefficient of variation Communication Comparative analysis Digital twins Energy consumption Energy efficiency Environmental monitoring Genetic algorithms Multiple objective analysis Optimization Optimization techniques Parameters Performance measurement Predictive control Sensors Wireless sensor networks
ISSN:	1018-4864, 1572-9451
Online-Zugang:	Volltext
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