构建一个集成的群体智能算法框架，将布谷鸟算法和其他群体智能算法作为子模块组合在一起，形成一个更强大的优化系统。例如，可以设计一个多层次的优化框架，首先使用布谷鸟算法进行全局搜索，然后使用遗传算法进行局部搜索，最后使用粒子群优化算法进行微调。通过不同层次的算法组合和协同，提高传感器定位的精度和覆盖范围。

对于构建一个集成的群体智能算法框架，可以将布谷鸟算法和其他群体智能算法作为子模块组合在一起，形成一个更强大的优化系统。以下是一个示例的多层次优化框架设计：

1. 全局搜索阶段：使用布谷鸟算法进行全局搜索，该算法具有全局收敛性和自适应性。通过模拟布谷鸟觅食行为，逐步优化搜索空间中的解，找到全局最优解或者接近最优解的解集。

2. 局部搜索阶段：在全局搜索得到的解集基础上，可以使用遗传算法进行局部搜索。遗传算法通过模拟生物进化的过程，利用交叉、变异等操作对解进行优化，以寻找更优解。这个阶段的目标是进一步提高解的质量和适应度。

3. 微调阶段：在局部搜索得到的解集基础上，可以使用粒子群优化算法进行微调。粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，通过粒子的位置和速度更新来寻找最优解。该算法具有快速收敛和全局搜索能力，可以在最后阶段对解进行微调，进一步提高解的质量。

通过不同层次的算法组合和协同，这个优化框架可以提高传感器定位的精度和覆盖范围。全局搜索阶段的布谷鸟算法可以在广阔的搜索空间中找到潜在的解，局部搜索阶段的遗传算法可以深入搜索，提高解的质量，微调阶段的粒子群优化算法可以进一步优化解，使其更接近最优解。整个优化框架的设计目标是综合利用不同算法的优势，提高优化系统的效果。