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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一种基于强化学习的智能农业传感器网络优化方法
申请号:CN202410840126
申请日期:2024-06-26
公开号:CN118843122A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
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。
技术关键词
智能农业传感器 网络优化方法 深度Q网络 传感器节点 传感器布置 水资源利用率 空气湿度传感器 光照强度传感器 传感器监测 土壤湿度传感器 移动平均滤波器 深度强化学习算法 光照强度数据 构建预测模型 策略 参数
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