基于Adam优化的布谷鸟算法在水质传感器部署中的高效覆盖

"改进的布谷鸟算法，结合了Adam优化算法和学习率衰减法，旨在解决无线传感器网络中水质传感器部署的不均匀性问题。Adam优化算法，全称为Adaptive Moment Estimation，是一种在深度学习中常用的优化算法，它结合了动量项（即梯度的一阶矩估计）和二阶矩估计，能够更快速地收敛并具有更好的全局寻优能力。在本研究中，Adam算法被用于改进布谷鸟算法的寻优过程，以提高算法的收敛速度和精度。 布谷鸟算法是一种基于生物行为的优化算法，模拟了布谷鸟寻找巢穴的过程。通常情况下，布谷鸟算法可能会因为过度探索导致低效的搜索。为了改善这一问题，研究者引入了学习率衰减法来调整淘汰概率。学习率衰减是指在算法迭代过程中逐渐降低学习率，使得算法在后期的优化阶段更加稳定，避免过早收敛到局部最优解。 在水质传感器网络的覆盖优化问题中，网络覆盖率是衡量传感器网络性能的重要指标。通过对网络覆盖率的数学建模，可以量化传感器节点的部署效果。研究中建立了这样一个模型，以最大化网络覆盖率为目标，通过优化传感器节点的位置分布，确保整个监测区域得到充分覆盖。 实验部分，将改进后的布谷鸟算法与其他三种改进算法（如粒子群优化、蚁群优化等）进行了对比。结果表明，改进的布谷鸟算法能在较少的迭代次数下达到更高的网络覆盖率，这意味着在节省计算资源的同时，提高了水质监测的效率和准确性。 该研究通过融合现代优化算法的策略，如Adam优化和学习率衰减，成功提升了布谷鸟算法在水质传感器网络部署优化中的表现。这为未来无线传感器网络的部署策略提供了新的思路，特别是在水资源保护和环境监控领域，这种优化方法有望实现更高效、更节约的传感器布局，从而提高整体系统的监测质量和资源利用率。"