自适应蚁群算法在CDMA多用户检测中的应用

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蚁群算法原理及其应用

蚁群算法原理及其应用1.介绍蚁群算法蚁群算法是基于群体智能的一种优化算法，它是由蚂蚁觅食行为得到的灵感而设计的。

它通过模拟蚂蚁觅食时的信息素传递、挥发和追随机制，以寻找最优解，在优化搜索问题方面表现出了很高的效率和准确率。

蚁群算法的核心思想是通过模拟蚂蚁觅食时的联合行为，来寻找最优解。

在蚂蚁觅食的过程中，蚂蚁们会释放信息素，并且在寻找食物的过程中会不断地追随信息素浓度最高的路径。

最终，所有蚂蚁都会找到最短路径，这是通过信息素的积累实现的。

同样的，蚁群算法也是通过信息素的积累来找到最优解。

2.蚁群算法工作原理蚁群算法是基于蚂蚁觅食行为的优化算法，其主要的工作原理是通过模拟蚂蚁的联合行为寻找最优解。

其过程可以分为蚂蚁编号、路径选择、信息素更新三个阶段。

蚂蚁编号：首先，将每只蚂蚁进行编号，这个编号的目的是为了标识蚂蚁，以便于后面对信息素的更新和路径选择进行控制。

路径选择：在路径选择过程中，每只蚂蚁都会根据自己当前的位置，以及路径上已有的信息素浓度等因素，选择一条路径进行行走。

在这个过程中，蚂蚁们会保留走过的路径，并且释放信息素。

信息素更新：在信息素更新过程中，所有路径上的信息素浓度都会发生变化，其中信息素的浓度会受到蚂蚁在路径上的行走距离、信息素挥发率、以及其他因素的影响。

所有蚂蚁行走结束后，信息素更新过程便开始了。

3.蚁群算法的应用领域蚁群算法在解决优化问题方面具有很大的应用潜力，其能够用于很多领域。

以下是蚁群算法在各个领域的应用举例：（1）路径规划领域蚁群算法可以应用在路径规划领域中，用于求解最短路径和最优路径问题。

在实际应用中，蚁群算法在公共交通网络、航空路线规划、车辆路径优化等方面都表现出了很好的效果。

（2）组合优化领域蚁群算法在组合优化领域中得到了广泛的应用，可以用于解决如旅行商问题、装载问题、集合划分问题等复杂的组合优化问题。

（3）机器学习领域蚁群算法在机器学习领域的应用，包括聚类、分类、特征选择等方面。

蚁群算法在多用户检测技术中的应用

蚁群算法在多用户检测技术中的应用吕先望;孙泽楠【摘要】In order to resolve the problem of multi-user jamming and near-far effect in the multi-user detection,an improved ant colony algorithm is proposed for multi-user detection in synchronous CDMA system. By analyzing the work flow of ant colony algorithm and the operating principle of multi-user detection in CDMA system,this paper expounds the improvement procedures of ant colony algo-rithm.The simulation is performed for improved ant colony algorithm by using MATLAB.The simulation results show that the improved algorithm has better performances,compared with traditional methods.%为了解决多用户检测中的多用户干扰和远近效应的问题, 将蚁群算法进行改进, 并将改进的算法应用于同步码分多址 ( CDMA) 系统的多用户检测. 分析了蚁群算法的工作流程和CDMA系统中多用户检测的工作原理, 阐述了蚁群算法改进的步骤. 采用MATLAB对改进的蚁群算法进行了仿真, 仿真结果表明, 在CDMA系统中采用改进蚁群算法进行多用户检测比传统的多用户检测方法具有更好的性能.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(045)010【总页数】4页(P67-70)【关键词】CDMA;多用户检测;蚁群算法;BPSK【作者】吕先望;孙泽楠【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所, 河北石家庄050081;石家庄市第二医院, 河北石家庄050011【正文语种】中文【中图分类】TP393在CDMA的移动通信系统中，多用户干扰和远近效应是限制系统性能和容量提高的2个主要问题［1］。

面向多用户检测的蚁群算法及其改进

维普资讯
第２卷第７８期
Ｖｏ．１２８
ＮＯ．７
计算机工程与设计
ＣｏｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｓｇｍｕｅｎｉｅｒｎｎｄＤｅｉｎ
２０年４月０７
Ａｐ．２０ｒ０７
面向多用户检测的蚁群算法及其改进
后将基于优化排序的蚂蚁系统用于多用户检测，并通过分析算法的缺陷提出了一种蚁群算法与进化规划相结合的混合算法，大了搜索空间，扩降低了搜索陷入局部极小的概率。通过对多用户检测问题的试验仿真表明，改进算法不仅操作简单，而且全局搜索能力有了显著的提高。关键词：蚁群算法；优化排序蚂蚁系统；多用户检测；进化规划；路径
０引言
蚁群算法最初由意大利学者ＤｒｏＭ等 “ 于１９年提ｏｉｇ。９１出，本质上是一个复杂的智能系统，具有较强的鲁棒性、其它优良的分布式计算机制、于与其它方法结合等优点，解决易在许多复杂优化问题方面已经展现出优异的性能和巨大的发展潜力。目前对其研究已经渗透到多个应用领域，ＴＰ问题、像Ｓ
ｓａｅａｄｒｄｃｄｔｅｐｏａｉｔｆｓｋｎｔｃｌｎｉｍ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｏｌｕｅｅｅｔｎｓｏａｅｎｗｐｃｅｕｅｒｂｂｌｙｏｎｉｇｉｏｌａｎｈｉｉｎｏｍｉｍｕｈｘｅｉｎａｅｕｔｆｍｕｔｓｒｄｔｃｉｈｗｓｔｔｔｅｉｏｈｈ

蚁群算法在大数据分析中的应用研究

蚁群算法在大数据分析中的应用研究随着大数据时代的到来，大数据分析已成为一个重要的研究领域。

如何高效地处理和分析庞大的数据集已成为大数据分析中的重要问题之一。

在这样的背景下，蚁群算法在大数据分析中的应用越来越受到研究者的重视。

蚁群算法最初是由马科夫尼克和迪特里希等人在1991年提出的，它是一种基于模拟蚁群行为的智能优化算法。

该算法模仿了蚂蚁在寻找食物时的行为，采用"正反馈机制"和"随机行走"等策略，寻找到最佳的路径。

蚂蚁在寻找食物时，不断释放信息素，其他蚂蚁也可以通过检测信息素的浓度来了解到已经发现了哪些路径。

当一条路径上信息素的浓度越高，其他蚂蚁会更倾向于走这条路径，进而形成更多的信息素，从而形成一种"自组织"的行为，得到最优解。

蚁群算法在大数据分析中的应用主要体现在以下三个方面：一、数据聚类数据聚类是指在大数据集中找出相似的数据集合，并将其分为多个簇。

传统的数据聚类算法，如K-Means、DBSCAN等，需要对所有数据点进行聚类，计算量很大，当数据点数量大到一定程度时，时间成本和计算成本将大大增加。

而蚁群算法则采用"正反馈机制"和"随机行走"等策略，不断搜索所有可能的方案，进而形成一个或多个聚簇。

蚁群算法具备自适应的移动能力，可以有效地解决大数据集聚类问题。

二、数据挖掘数据挖掘是指在大数据集中找出隐藏在数据背后的规律、趋势和信息。

传统的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类、聚类等，需要对大量的数据进行计算和分析。

而蚁群算法的优势在于可以对数据进行深度搜索和二叉决策树建立。

蚁群算法通过模拟蚂蚁工作原理，实现对海量数据的快速、高效挖掘，挖掘出数据集中蕴含的更多规律和信息。

三、机器学习机器学习是指通过对数据集中数据的学习，自动提取出数据的规律和特征，实现对数据的准确预测和智能分析。

传统的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，需要先进行特征选择，再进行模型构建和训练。

蚁群算法原理及其应用

蚁群算法原理及其应用蚁群算法是一种模拟生物群体行为的智能优化算法，它源于对蚂蚁群体觅食行为的研究。

蚁群算法模拟了蚂蚁在觅食过程中释放信息素、寻找最优路径的行为，通过模拟这种行为来解决各种优化问题。

蚁群算法具有很强的鲁棒性和适应性，能够有效地解决复杂的组合优化问题，因此在工程优化、网络路由、图像处理等领域得到了广泛的应用。

蚁群算法的原理主要包括信息素的作用和蚂蚁的行为选择。

在蚁群算法中，蚂蚁释放信息素来引导其他蚂蚁的行为，信息素浓度高的路径会吸引更多的蚂蚁选择，从而增加信息素浓度，形成正反馈的效应。

与此同时，蚂蚁在选择路径时会考虑信息素浓度和路径长度，从而在探索和利用之间寻找平衡，最终找到最优路径。

这种正反馈的信息传递和路径选择策略使得蚁群算法能够在搜索空间中快速收敛到全局最优解。

蚁群算法的应用非常广泛，其中最为典型的应用就是在组合优化问题中的求解。

例如在旅行商问题中，蚁群算法可以有效地寻找最短路径，从而解决旅行商需要经过所有城市并且路径最短的问题。

此外，蚁群算法还被应用在网络路由优化、无线传感器网络覆盖优化、图像处理中的特征提取等领域。

在这些问题中，蚁群算法能够快速地搜索到较优解，并且具有较强的鲁棒性和适应性，能够适应不同的问题特征和约束条件。

除了在优化问题中的应用，蚁群算法还可以用于解决动态环境下的优化问题。

由于蚁群算法具有分布式计算和自适应性的特点，使得它能够在动态环境下及时地对问题进行调整和优化，适应环境的变化。

这使得蚁群算法在实际工程和生活中的应用更加广泛，能够解决更加复杂和实时性要求较高的问题。

总的来说，蚁群算法作为一种模拟生物群体行为的智能优化算法，具有很强的鲁棒性和适应性，能够有效地解决各种复杂的组合优化问题。

它的原理简单而有效，应用范围广泛，能够在静态和动态环境下都取得较好的效果。

因此，蚁群算法在工程优化、网络路由、图像处理等领域具有很大的应用前景，将会在未来得到更广泛的应用和发展。

蚁群算法多用户检测用于MC-CDMA系统

蚁群算法多用户检测用于MC-CDMA系统
杨宇冰;栾英姿
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2010(033)008
【摘要】在MC-CDMA系统中检测技术是影响系统性能的关键技术之一.这里首先对最优多用户检测方法做出了简要的分析,然后引入蚁群算法多用户检测,使用最优多用户检测的判决准则作为蚁群算法中的目标函数,并对蚁群算法多用户检测和其他多用户检测性能做了仿真比较.结果表明蚁群算法多用户检测和其他次优多用户检测相比,具有较好的性能;和最优多用户检测相比具有很低的复杂度.在多用户检测的实际应用中表现出了很大的优势.
【总页数】4页(P157-159,166)
【作者】杨宇冰;栾英姿
【作者单位】西安电子科技大学,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于桥函数的MC-CDMA系统线性多用户检测 [J], 杨东凯;刘克飞;张其善
2.基于PIC的MC-CDMA系统多级型多用户检测技术 [J], 吴晓葵
3.STBC MC-CDMA系统自适应MBER多用户检测算法 [J], 薛波;罗印升;贾中宁
4.空时分组码MC-CDMA系统中基于遗传算法的多用户检测 [J], 普顿
5.对自适应调频MC-CDMA系统中的信道分配算法和多用户检测的评论 [J], 赵磊
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改进蚁群算法在多用户检测技术中的应用

交叉概率为０１．。
ｂａ｛ｉ（＝ —Ｈ】叩＝ｒｍｎｂ）ｌｇｆＩｂｒ
ｂ一，１】 ∈｛１＋将式（）２化为二次型
６Ａ
ａｇｒ
（）２
假设在理想功率控制下，所有用户的信号功率相等，并且每个用户端信噪比从０ｄＢ增加到ｌＢ０ｄ，
《装备制造技术）ｏ１２ｌ年第９期
求凡个城市的对称旅行商问题的实现过程解
如下：假设有ｍ只蚂蚁，将它们随机放人到ｎ个城市
比前两种模型好。ａｔｃｃ模型为ｎ－ｙｌｅ
＾一
／ｃ如蚂ｋ过Ｑ，蚁经／果
【，０如果蚂蚁ｋ在巡回中不经过
ｋ＝ｌ
（）１
其中，
ｂ ∈｛ｌ１｝＋，为第ｋ一个用户的信息比特；
ｎｔ为信道加性高斯白噪声；（）Ｓ（）ＣＭｔ为ＤＡ系统分配给第ｋ个用户的扩频
信号波形。
逐渐消逝，用参数（一）１Ｐ表示信息消逝的程度，经过 Ⅳ个时刻，蚂蚁完成一个循环。各个路径上的信息量要根据下式作调整：（＋凡） ‘ ￡ △ （＋Ⅳ ）ｔ＝Ｔ（）ｔ，
蚁群算法是受对真实蚁群行为研究的启发提出的。蚂蚁这种群居动物，虽然个体的行为简单，但群体的行为却及其复杂。人们经过大量的研究，出蚂得蚁个体之间通过一种称为“ 外激素” 的物质进行信息
传递。蚂蚁在移动过程中会分泌“ 外激素”并且通过，感知这种物质的存在及其强度，指导自己的移动方
（ ≠ ，任意ｉ＝，，，，刚ｌ２３…

自适应蚁群算法在多目标跟踪中的应用

自适应蚁群算法在多目标跟踪中的应用
林涛;刘以安
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2014(31)9
【摘要】在多目标状态跟踪估计方法的研究中,多目标数据关联容易陷入局部最优状态以及跟踪精度不高的缺点,提出一种改进蚁群算法的数据关联方法.改进方法为:在传统蚁群算法的基础上,引入标识判定系数来调节信息素浓度的增量,避免某条路径上信息素浓度增长过快,从而陷入局部极值的情况,同时对挥发因子进行自适应控制,保持搜索的平衡性和全局性,避免搜索落入局部最优从而陷入停滞状态.仿真结果表明,改进的蚁群算法在多目标跟踪中,既可有效地避免搜索落入局部最优的弊端,又明显地提高了跟踪精度.
【总页数】5页(P369-373)
【作者】林涛;刘以安
【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
【正文语种】中文
【中图分类】TN955
【相关文献】
1.逆转变异蚁群算法在CGF多目标分配中的应用 [J], 张媛;张立民;刘文彪;陈洁
2.改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用 [J], 吴耕锐;郭三学;吴虎胜;薄鸟
3.蚁群算法在多目标工期-成本优化中的应用 [J], 李静; 张卓群; 李旭
4.蚁群算法及在多目标优化中应用 [J], 赵福泉
5.模糊自适应遗传算法在多传感器多目标跟踪中的应用 [J], 朱力立;张焕春;经亚枝因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

最大-最小蚁群算法在多用户检测中的应用

没有启发信息，所以可以抛弃参数％．同时抛弃参数和。这样，＿Ｄ中我们可以把公式（）中的转移概率写为：￣ＭＵ１
．
蚁群算法最早应用于ＴＰＳ问题，我们也以ＴＰＳ问题为例介绍蚁群算法。设ＴＰｓ规模为ｎ，蚁群中蚂蚁总数为肘，（表示ｒｒ）时刻路径（上的信息量。初始时刻，各条路径上的信息素量相等，设ｆ），ｖ（）（，＝ｃｃ为常数）ｊｏ。蚂蚁（＝，，ｍｌ …，）在运动过程中根据各２条路径上的信息素量决定转移方向。用禁忌表ｔｕ（＝． …，）ａ￣１，ｍ来ｂ２记录蚂蚁ｋ当前走过的城市在ｒ时刻，蚂蚁ｋ在城市ｉ选择城市，的转移概率Ｐｒ（）为；
群算法拿：ＭＵ￣ＪＤ中进行简单的套用，而应该以『题为导向，从问ｕＪ题到算法，针对Ｍｕ问题的特点对算法进行调整。Ｄ和ＴＰｔＳＩ题相比较．ＭＵ问题有如下一些特点：① ＭＵ要求＇ｉｌＤＤ适时处理数据．所以我们必须同时保证汁算速度和检测效果； ② ＭＵＤ问题中Ｋ个用户相互独立，故作路径选择时可以看成Ｋ独立个问题进行处理；③ 每个用户发送的数据只有＋和一两种可能，ｌｌ也就是每个路口只有两条路径分支；④ 每个用户发送的数据是随机的，所以找不到类似千ＴＰＳ问题中路径间距离那样的启发信息。基于以上特点，我们可以做如下处理：① 因Ｋ用户相互独个立，不失一股性，我们可以让蚂蚁按照从第１．户到第Ｋ用户个【Ｈ个的顺序进行判断，这样就可以抛弃蚂蚁随身携带的禁忌表；② 因

蚁群算法在机器学习中的应用

蚁群算法在机器学习中的应用蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为得出的一种智能算法，也是一种常用于优化问题求解的算法。

随着机器学习的迅速发展，蚁群算法作为一种重要的元启发式算法，已经在不少机器学习的应用场景中发挥了重要作用。

首先，蚁群算法可以应用于数据聚类和分类问题中。

比如，我们可以利用蚁群算法来寻找数据集中的类簇中心，将属于同一类簇的数据分配到相应的簇中。

在这个过程中，蚂蚁代表了不同的样本点，它们通过蒙特卡洛方法寻找最优解，从而实现数据聚类。

此外，蚁群算法还能够在大量文本数据中实现分类任务。

一些研究人员对蚁群算法在互联网搜索引擎中的应用进行了研究，利用该算法对文本数据进行分类和聚类，可以有效提高搜索引擎的相关性和准确性。

其次，蚁群算法也可以用于探索高维数据空间中的最优解。

在机器学习的降维问题中，蚁群算法能够寻找数据集中重要的特征和相关变量，这些变量可以帮助我们建立更加准确和可靠的模型。

在实际应用中，我们可以通过蚁群算法来选择不同的特征集合，以达到最优的分类效果。

此外，在机器学习模型的超参数优化问题中，蚁群算法也可以帮助我们找到最佳的参数组合，提高模型的准确率和泛化能力。

另外，蚁群算法还能够用于深度学习模型的训练和优化。

在传统的神经网络中，我们通常采用梯度下降法来更新网络参数，但是该方法有时候会陷入局部最优解而不能够全局优化。

蚁群算法可以通过并行搜索的方式跳出局部最优解，并且能够快速收敛到全局最优解。

一些研究人员使用蚁群算法在深度神经网络中进行参数优化，因为其搜索技术和全局优化能力，已经达到或超过传统的优化算法。

总之，蚁群算法在机器学习领域中的应用已经越来越广泛，特别是在数据挖掘、分类和聚类、特征选择、超参数优化和深度学习训练等方面。

但同时，我们也需要认识到蚁群算法的局限性和不足之处，在未来的发展中需要更加深入的研究和改进。

CDMA移动通信中基于自适应干扰消除的多用户检测

ＭｕｔｕｅｔｃｉｎＢａｅｎＡｄｐｉｅＩｔｒｅｅｃｌｉｓｒＤｅｅｔｓｄｏａｔｎｅｆｒｎｅ－ｏｖ
ＣａｃｌｔｎｉＭＡｍｍｕｉａｏｎｅｌｉＣＤ］ａｏｎＣｏｎｃｔｎｉ
ｈｅｎｅｔｓｔｏａｃ ’ ｅｏａｃ．ｅｃｌｗｐｒｒｎｅｆｍｓ
ｇａａｍｌｏ，ｅｒｕｏｓａｉｔ鲫ｌｎｉＩＭｔｂｓｕｔｎｔｓｔｈｗｔｎｈＩｌｉａｉｈｅｌｓｈｔｅｌｃｄｅｏ —
２７６，ｈａ５０ｌＣｉ；ｎ
２ｏｅｅ０ＩｏｍｔｎａｄＴｃｎｌｙｏｔｗｓＪｏｎｎｅｉ，Ｃ￣ｄ１０１Ｃｉ）．Ｃｌｇｎｒａｏｎｅｈｏｇ，ＳｕｅａｔｇＵｖｒｔｈｕ６０３，ｈａｌｆｆｉｏｈｔｉｏｉｓｙｎ
维普资讯
第２卷第２期１
ｖ０．１Ｎｏ．１２２
重庆工学院学报
ｉＪｕｎｌｆＣｏｇｉＩｔｔｔｆＴｅｈｏｏｒａｈｎｑｎｓｕｅｏｃｎｋｏ
２００７年２月
ｉｔｅｎｅｃｃｌｒａｄｔｔｎｉｄｆｔｏｒｒｃｕｕａｏｌａｉｔｅｎｅｃｃｌｇａｎｅｒｃａｅｌ，ｅｉｒｓｅｃｆｒｃｍｌｎｉ０ｆｒｅｎｅｎｈｎｉｃｅｓｅｏａｉｔｎ咖ｌｅｒｃａｅｎｌｒｅｎｆｎｉ —
摘要：对多用户检测中的两种非线性干扰消除检测器，即串行干扰消除检测器和并行干扰消除检

基于自适应演化算法的DS-CDMA多用户检测

基于自适应演化算法的DS-CDMA多用户检测
朱秋萍;陈大庚;王少尉
【期刊名称】《武汉大学学报：理学版》
【年(卷),期】2006(52)3
【摘要】提出了一种新的自适应演化算法,用来解决码分多址系统中的多用户检测问题.该算法采用最大似然判决来检测用户发送的比特序列,根据当前变异的成功概率来自适应调整子代种群规模.仿真结果表明,基于自适应演化算法的多用户检测器总能在指定的迭代次数内收敛到与最优多用户检测器相一致的结果.该算法与未采用自适应机制的进化规划相比,当用户数从10增加到20时,收敛所需的代数相应减少37.5%到47.8%.该算法的计算复杂度是与用户数相关的多项式复杂度,与最优多用户检测器的指数复杂度相比,具有较好的可行性和实用性.
【总页数】4页(P357-360)
【关键词】多用户检测;演化算法;直扩码分多址
【作者】朱秋萍;陈大庚;王少尉
【作者单位】武汉大学电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.基于独立分量分析算法的DS-CDMA盲多用户检测 [J], 朱冰莲;李金磊
2.DS-CDMA水声通信多用户检测空时自适应均衡算法 [J], 韩晶;黄建国;何成兵
3.DS-CDMA系统中基于GSC算法的盲空时多用户检测 [J], 赵美玲;王华奎;高蕾
4.基于分支定界算法的DS-CDMA UWB系统多用户检测技术研究 [J], 刘南平;徐亮;宋祥波
5.基于粒子滤波算法的DS-CDMA多用户检测 [J], 侯睿;张三同;朱刚
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蚁群算法优化在多目标问题求解中的应用分析

蚁群算法优化在多目标问题求解中的应用分析多目标问题在现实生活中是非常常见的，如资源分配问题、路线规划问题等。

传统的优化算法通常只能得到单个最优解，对于多目标问题的解决则会变得困难。

而蚁群算法优化作为一种启发式优化算法，能够有效地应用于多目标问题求解中，为我们提供了一种新的思路和方法。

蚁群算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，模拟了蚂蚁集体行为的优化算法。

该算法的核心思想是模仿蚁群寻找食物的过程，在搜索过程中通过信息素的传递与更新，实现对搜索空间的快速并准确的探索。

蚁群算法具有分布式、并行、自适应等特点，因此被广泛应用于多目标问题的求解，并取得了良好的效果。

在多目标问题求解中，最主要的挑战是如何在不同目标之间进行权衡和平衡。

传统的方法往往采用加权法，将多个目标转化为单一目标问题来求解，但这样的方法往往会忽略掉其中某些重要的目标，且权重的确定也非常困难。

蚁群算法通过保持一定数目的非劣解集合，可以在搜索过程中同时考虑多个目标，而不需要进行目标权重的设定。

蚁群算法在多目标优化中的应用有两种常见的方法：多目标蚁群算法和蚁群算法与其他多目标优化算法的结合。

多目标蚁群算法是一种专门为多目标问题设计的蚁群算法。

在这种方法中，蚁群算法通过维护一个非劣解集合来寻找最优解，找到的解不仅在一个目标上具有最优性，而且在其他目标上也尽可能接近最优。

多目标蚁群算法通常采用Pareto支配排序和拥挤距离等机制来维护非劣解集合，以保证解的多样性和均衡性。

该方法在资源分配、路径规划等问题中取得了良好的效果。

另一种方法是将蚁群算法与其他多目标优化算法进行结合。

这种方法的核心思想是将蚁群算法作为其他多目标优化算法的一种搜索机制来增加搜索效率。

例如，将蚁群算法与遗传算法相结合，可以利用蚁群算法的全局搜索能力和遗传算法的局部搜索能力来提高求解效率；将蚁群算法与粒子群算法相结合，可以通过蚁群算法的信息素传递机制来引导粒子的搜索方向，加快收敛速度等。

自适应蚁群算法及其应用

粒子群算法及其参数设置摘要本文对标准蚁群算法、MMAS蚁群算法、自适应蚁群算法做了较详细系统的总结，其中主要讨论了自适应蚁群算法在DNA序列比对中的应用，主要的过程是：首先，我们设一个计分函数和一个得分策略，在任意给出一对DNA序列，建立一个序列比对矩阵。

现由4只蚂蚁从左上角向右下角移动，并且最终到达右下角，那么这4只蚂蚁随意走出4条路径，根据4条路径得出4对等长的比对，再依照计分函数分别计算出4条路径的比对得分，再由5.3式进一步验证4条路径的平均得分值，取其中得分最高（即最优路径）路径；进行第二次信息素增量的调整，方法是根据蚂蚁所走过的方向和该方向上得分比例计算出来的，信息素的变化量利用矩阵来存储，那么下一次蚂蚁所选的路径就要根据以前在各条路径上的信息素浓度总和的大小选择移动方向，最终经过有限次迭代，蚂蚁就会找到一条最优路径，也就是一条与原来DNA最相似的DNA链。

关键词：标准蚁群算法，MMAS算法，自适应蚁群算法，DNA序列比对目录1.引言 (1)2.标准蚁群算法 (1)2.1蚁群算法原理 (1)2.2蚁群算法的实现 (2)2.3 基本蚁群算法的优缺点 (4)2.3.1 基本蚁群算法的优点 (4)2.3.2 基本蚁群算法的缺点 (4)3.标准蚁群算法和MMAS(Max-Min Ant System)蚁群算法 (5)3.1 MMAS的概念 (5)3.2 AS与MMAS的对比 (5)3.3 MMAS和AS的区别 (6)3.4 最好、最坏路径信息素全局更新策略 (7)3.5 MMAS蚁群算法的特点 (7)4.自适应蚁群算法 (7)4.1 自适应蚁群算法的概述 (7)4.2 自适应的信息更新策略 (8)4.2.1 引题 (8)4.2.2 改进的蚁群算法过程 (8)4.2.3 自适应蚁群算法的稳定性和收敛性 (10)5.自适应蚁群算法在DNA中的应用 (10)5.1 序列比对 (10)5.2 动态蚁群算法和DNA序列比对的联系 (12)5.3 自适应调整信息素的改进算法 (18)6.结束语 (18)1.引言在二十世纪九十年代初期，意大利M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Colorni等人从蚂蚁觅食的自然现象中受到启发，经过大量的观察和实验发现,蚂蚁在觅食过程中留下了一种外激素，又叫信息激素，它是蚂蚁分泌的一种化学物质，蚂蚁在寻找食物的时候会在经过的路上留下这种物质,以便在回巢时不至于迷路,而且方便找到回巢的最好路径。

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用剖析

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用剖析蚁群算法（Ant Colony algorithm）是一种模拟蚂蚁行为的启发式优化算法，其主要应用于解决组合优化问题，特别是在路径规划问题中的应用较为突出。

蚁群算法的基本原理是基于蚂蚁在寻找食物时的行为规律，当一只蚂蚁找到食物后，会释放一种称为信息素的物质，同时返回巢穴。

其他蚂蚁会根据信息素的浓度来选择路径，浓度高的路径被选择的概率较大。

当蚂蚁返回巢穴时，会根据所选择路径上的信息素浓度来增加信息素的浓度，从而在路径上留下更多的信息素。

随着时间的推移，信息素浓度逐渐增加，最终蚂蚁群体会逐渐聚集在较优的路径上。

移动机器人路径规划是指根据机器人的起点和终点，找到一条最优的路径。

在移动机器人路径规划中，蚁群算法可以解决多目标、多约束的路径规划问题。

下面将从问题建模、蚁群算法实现、实际应用等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用进行剖析。

首先，对问题进行建模。

在移动机器人路径规划中，路径可以表示为有向图，图的节点表示机器人可以到达的位置，边表示连接两个位置的路径。

节点之间的距离可以是直线距离、时间、能耗等。

起始节点表示机器人的起点，终止节点表示机器人的目标。

路径规划的目标是找到一条从起始节点到终止节点的最短路径，同时尽可能满足约束条件。

其次，实现蚁群算法。

蚁群算法包括初始化信息素、蚂蚁的移动、信息素更新等步骤。

初始化信息素是指在路径上的每条边上设置初始信息素的浓度。

蚂蚁的移动过程中，每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式函数来选择下一步移动的节点。

启发式函数可以根据节点和目标节点的距离、路径上信息素的浓度等因素来计算。

当蚂蚁到达终点后，根据蚂蚁的路径长度来更新路径上的信息素浓度，即路径长度越短的蚂蚁路径上的信息素浓度越高。

同时，为了防止信息素过快蒸发，可以引入信息素的挥发系数。

蚂蚁算法一般通过多次迭代来寻找最优的路径。

最后，应用蚁群算法进行路径规划。

蚁群算法在移动机器人路径规划中可以实现多目标、多约束的优化。

蚁群算法在多目标优化中的应用研究

蚁群算法在多目标优化中的应用研究随着科技的不断进步和应用范围的不断拓展，人们对各种问题的解决方案也越来越苛刻和繁琐。

针对一些多目标优化问题，传统的优化算法在解决当中难以实现较完美的效果，也因此导致了研究人员们不断的探索和研究，蚁群算法作为其中的一种新型优化算法在此中应用优势得到了大量的认可和应用。

一、蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中，在路径选择上具有很强的信息素感知、信息素释放和信息素更新的能力。

基于这一观察，蚁群算法的基本思想是将蚂蚁在寻找食物的问题转化为在优化问题中的应用，我们可以将寻找食物的路径方式转化为求解优化问题的优化方法。

蚁群算法主要基于以下三个概念：1.信息素：蚂蚁在路线选择上具有良好的信息感知和沉积能力，我们可以模仿这种方法，将最优解得到路径中的信息进行累计和沉积。

2.局部搜索：与纯遗传算法和粒子群算法相比，蚁群算法在搜索过程中较为灵活，可以对最近发现的最优解进行重新搜索，寻找更加优秀的解。

3.启发式搜索：在搜索过程中，蚁群算法其实是通过不断调整和优化路径，来达到目标的最优结果，而代表这种调整的方式我们称之为启发式搜索。

二、蚁群算法的应用在实际应用过程中，蚁群算法不单单是一种单一目标寻优算法，更可以真正意义上的处理多目标寻优的问题，如王轶伦等人在其论文《蚁群算法在多目标优化中的应用研究》中提到，蚁群算法在多目标优化中的应用主要有以下六个方面的创新：1.考虑各个目标度量标准的相对重要性。

2. 利用模糊规则进行优化目标的权重确定。

3. 引入目标向量合理设置问题的适应性度量函数。

4. 建立了在 Pareto 解集上优化的启发式判定策略。

5. 基于智能模型的局部搜索策略。

6. 利用遗传算法对 Pareto 解集进行优化选择。

可以看到，在多目标优化算法中的应用，蚁群算法的创新都有以上六个方面及以上利用起来，除此之外还可以对蚁群算法的应用实现进行更加深入的研究和分析。

三、蚁群算法的优势蚁群算法无疑拥有着多目标寻优算法所不具备的优势，具体表现在以下三个方面：1.多目标：蚁群算法可以很好地处理多目标问题。

CDMA系统中两种基于子空间自适应特征值分解的多用户检测算法

CDMA系统中两种基于子空间自适应特征值分解的多用户检
测算法
薛强;吕旌阳;吴伟陵
【期刊名称】《北京邮电大学学报》
【年(卷),期】2001(24)3
【摘要】使用 BISVD和 PROTEUS快速子空间跟踪算法提出了两种基于子空间自适应特征值分解的自适应多用户检测算法 ,并对两种算法的性能进行了仿真分析和比较 .仿真结果表明 ,这两种算法的收敛速度快 ,稳态效果好 ,计算复杂度较低。

【总页数】5页(P51-55)
【关键词】码分多址联接;移动通信;多用户检测;子空间跟踪;盲目适应;特征值分解【作者】薛强;吕旌阳;吴伟陵
【作者单位】北京邮电大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.53
【相关文献】
1.AWGN同步CDMA系统中基于自适应特征值分解的多用户检测算法 [J], 蒋笑冰;罗华丽;冯玉珉
2.一种子空间盲自适应多用户检测技术在天线阵CDMA系统中的应用 [J], 王勇;尤肖虎;陈明;程时昕
3.一种基于一阶扰动自适应特征值分解的多用户检测算法 [J], 薛强;杜志敏;吴伟陵
4.CDMA系统中基于卡尔曼滤波的盲自适应多用户检测算法 [J], 刘向东;顾学迈
5.MC-CDMA系统中基于子空间的盲多用户检测器 [J], 刘辉;张复春;黄国华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

自适应子空间多用户检测技术在OFDM-CDMA系统中的应用

自适应子空间多用户检测技术在OFDM-CDMA系统中的应用马闯北京邮电大学，北京（10086）E-mail: maqiutian@摘要：正交频分复用技术OFDM和码分多址技术CDMA的结合能够很大程度上提高系统的抗多径的性能和信息的传输速率。

这里分别对OFDM-CDMA系统中的均衡器和多用户检测予以介绍，讨论了基于PASTd与FAST算法的自适应子空间多用户检测技术在OFDM-CDMA系统中的应用，并对FAST算法进行了模拟仿真。

关键词： OFDM-CDMA 多用户检测均衡器 PASTd FAST1.引言随着移动通信的迅猛发展，现有的包括GSM和IS-95通信系统已很难满足发展要求，因此第三代移动通信倍受注目。

而在第三代移动通信中，宽带DS/CDMA 是迄今最为看好的多址接入方式。

现有的CDMA技术在系统容量、软切换等诸多方面都有卓越的性能，然而CDMA作为一种扩频技术，它将信息比特扩展到比基带信号宽很多的频谱上传输，使码元的周期大大缩短，这样在面对几十兆的多媒体高速率数据传输时必然会受到码间串扰的影响，尤其在多径衰落比较严重的无线信道里面传输时，码间串扰会更加突出。

而OFDM方案的引入可以较好地解决这个问题。

正交频分复用技术OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是HPA联盟（HomePlug Powerline Alliance）工业规范的基础。

OFDM技术的主要思想就是在频域内将给定信道分成若干正交子信道，在每个子信道上使用一个子载波进行调制，并且各子载波并行传输，而且互不干扰。

这样，尽管总的信道是非平坦的，具有频率选择性，但是每个子信道是相对平坦的，在每个子信道上进行的是窄带传输，信号带宽小于信道的相干带宽，因此就可以大大消除信号波形间的干扰。

由于OFDM系统中各个子信道的载波相互正交，于是它们的频谱是相互重叠的，这样不但减小了子载波间的相互干扰，同时又提高了频谱利用率。

蚁群算法在多用户检测中的应用及其改进

Ａｓａｔｂｔｃｒ源自ＡｍｄｌｆＤ（ｕｉｓｒｅｃｏ）ｂｓｄｏＣ（ｎｃｌｎｐｉｚｔｎｓｒｌｉｔｄｃｄｉｉｐｐｒｉｈｈｏｅｏＭＵＭｈＵｅｔｔｎａｅｎＡＯＡｔｏｙｏｔａｉ）ｉｆｓｙｎｏｕｅｔｓａｅ，ｎｗｉＤｅｉｏｍｉｏｔｒｉｎｈｃ
＝
１２，，来记录蚂蚁ｋ当前走过的城市。在ｔ， … ｍ）时刻，蚂蚁ｋ
０引言
２０世纪９０年代初期，意大利学者ＤｒｏＭａｒ＿等人通过ｏｉｃ】ｇｏ
在城市ｉ选择城市的转移概率ｐ（）：ｔ为
模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出了蚁群算法ＡＯＣ
蚁群算法在多用户检测中的应用及其改进
张元敏殷志锋
（昌学院电气信息工程学院许河南许昌４１０）６００
摘
要
首先基于蚁群算法建立了一个多用户检测问题的模型，在这个模型中，蚁群算法得到了简化并且更加利于并行计算。随
，
后将最大一最小的蚂蚁系统用于多用户检测，并通过分析算法的缺陷提出了一种蚁群算法与禁忌搜索相结合的混合算法。通过对多
维普资讯
第２第５期５卷
２００８年５月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒｍｐｔｒＡｐｌｔｏｓａｄＳｆｃｗａｅ
Ｖｏ．５Ｎｏ５１２．Ｍａ０８ｖ２０
其中ａｌｅＣ—ｔｂ表示蚂蚁ｋ一步允许选择的城市；ｌｗｄ＝｛ａｕ）ｏ下叼为启发函数，一般用两城市之间距离的倒数表示，这个量在蚂