Fast DOA estimation algorithm for MIMO sonar based on ant colony optimization

The maximum likelihood (ML) estimator demonstrates remarkable performance in direction of arrival (DOA) estimation for the multiple input multiple output (MIMO) sonar.However,this advantage comes with prohibitive computational complexity.In order to solve this problem,an ant colony optimization (ACO) is incorporated into the MIMO ML DOA estimator.Based on the ACO,a novel MIMO ML DOA estimator named the MIMO ACO ML (ML DOA estimator based on ACO for MIMO sonar) with even lower computational complexity is proposed.By extending the pheromone remaining process to the pheromone Gaussian kernel probability distribution function in the continuous space,the proposed algorithm achieves the global optimum value of the MIMO ML DOA estimator.Simulations and experimental results show that the computational cost of MIMO ACO ML is only 1/6 of the MIMO ML algorithm,while maintaining similar performance with the MIMO ML method.     

基于抗体的蚁群优化算法研究

针对蚁群优化（ant colony optimization,ACO）容易陷入局部最优,提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(ant colony optimization based on immune algorithm,ACOI)。ACOI是利用免疫算法中抗体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式,使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引,还会受到抗体的影响去搜寻解空间;而抗体也会随着环境的改变,使抗体成为有效的及无效的2种情形,有效的抗体对人工蚂蚁会有影响,无效的抗体则没有影响。用旅行销售员问题（traveling salesmen problem,TSP）验证ACOI的效能,并与ACO做比较,证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高。     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。     

基于ACO及PSO的特征选择算法

在属性约简的进化算法中，算法时间存在复杂度高、搜索空间大等不足．为此文中引入最小冗余度的属性重要性后，提出一种基于蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）的进化特征选择算法，利用PSO算法的快速简洁等优点得到ACO的初始路径，以此减少迭代次数，加快算法的收敛速度；同时，利用蚂蚁之间的可并行性；采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索，改进了算法的效率．理论分析及实验结果表明，文中的算法是有效可行的。     

基于ACO及PSO的特征选择算法

在属性约简的进化算法中,算法时间存在复杂度高、搜索空间大等不足.为此文中引入最小冗余度的属性重要性后,提出一种基于蚁群优化(ACO)和粒子群优化(PSO)的进化特征选择算法,利用PSO算法的快速简洁等优点得到ACO的初始路径,以此减少迭代次数,加快算法的收敛速度;同时,利用蚂蚁之间的可并行性,采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索,改进了算法的效率.理论分析及实验结果表明,文中的算法是有效可行的.     

基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络路由研究

通过对蚁群算法(ACO)的研究,设计了一种适合无线多媒体传感器网络的路由协议.该算法模拟自然界蚂蚁群体在寻找路径的方式,在节点发送数据包时,以该路径之前发送数据包的频率以及通过该路径的代价为参数,计算选择该节点为下一跳的转发概率.仿真结果表明,采用该算法时,节点的平均寿命要比采用传统的定向投递算法时的节点寿命高20%,数据包成功发送速度也远远高于传统算法.     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,...     

Flow shop问题的蚁群优化调度方法

提出了一种新颖的蚁群优化算法，用于解决流水作业（flowshop）的优化调度问题。算法中，流水作业调度问题以结点或弧模式有向图表示，人工蚁受有向图上信息素踪迹的指引，在图上搜索并一步步构造出问题的可行解。算法中的信息素踪迹更新过程作为蚁群间的间接通信机制，将引导整个蚁群收敛到问题的优化解。信息素踪迹更新过程中的停滞状态脱离机制以及信息素踪迹限制机制能帮助人工蚁跳出局部最优解。算法局部搜索过程中采用的基于关键路径的领域结构缩小问题的搜索空间。与其他算法在Taillard流水作业调度测试问题集上的比较试验表明，本算法性能更优，且具有更强的自适应和鲁棒性。     

Extraction of affine invariant features for shape recognition based on ant colony optimization

A new approach to extraction of affine invariant features of contour image and matching strategy is proposed for shape recognition.Firstly,the centroid distance and azimuth angle of each boundary point are computed.Then,with a prior-defined angle interval,all the points in the neighbor region of the sample point are considered to calculate the average distance for eliminating noise.After that,the centroid distance ratios(CDRs) of any two opposite contour points to the barycenter are achieved as the representation of the shape,which will be invariant to affine transformation.Since the angles of contour points will change non-linearly among affine related images,the CDRs should be resampled and combined sequentially to build one-by-one matching pairs of the corresponding points.The core issue is how to determine the angle positions for sampling,which can be regarded as an optimization problem of path planning.An ant colony optimization(ACO)-based path planning model with some constraints is presented to address this problem.Finally,the Euclidean distance is adopted to evaluate the similarity of shape features in different images.The experimental results demonstrate the efficiency of the proposed method in shape recognition with translation,scaling,rotation and distortion.