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一种基于强化学习的智能农业传感器网络优化方法 

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申请/专利权人:南京信息职业技术学院

摘要:本发明涉及智能农业领域,尤其涉及一种基于强化学习的智能农业传感器网络优化方法;技术问题:静态的传感器网络布置手段无法适应农业环境的动态变化,无法及时发现环境变化并进行相应的调整,无法满足农业生产对实时监测和控制的需求;技术方案:一种基于强化学习的智能农业传感器网络优化方法,包括有使用深度Q网络作为智能体的策略网络,并与环境进行交互,根据环境的反馈学习,不断优化传感器布置方案;本发明通过设置强化学习智能体,负责监控环境变化、分析数据,并根据当前的环境状态和农作物需求来调整传感器节点的位置和参数,这种智能体的设计使得传感器网络能够实现智能化管理和优化,提高了农业生产的效率和质量。

主权项:1.一种基于强化学习的智能农业传感器网络优化方法;其特征在于:包括有以下步骤:S11:在需要进行管理的农场内部布置传感器,利用传感器监测农场内部的环境参数;S12:对传感器所采集到的数据进行预处理,其中,采用的预处理方法包括有数据清洗和异常值处理;S13:设计奖惩函数,以评估传感器布置方案的效果,其中,奖惩函数综合考虑农业生产指标,其中,农业生产指标包括有作物产量、水资源利用率、能源消耗以及环境变化的适应性;S14:使用深度Q网络作为智能体的策略网络,并与环境进行交互,根据环境的反馈学习,不断优化传感器布置方案;S15:根据优化后的传感器布置方案,对传感器节点的位置以及传感器的参数进行实时调整。

全文数据:

权利要求:

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