This paper aims to introduce the Ant hill colonization optimization algorithm(AHCOA) to the electromagnetics and antenna community. The ant hill is built by special species of ants known as formicas ants(also meadow ants, fire ants and harvester ants). AHCOA is a novel new nature inspired algorithm mimicking how the ants built and sustain the ant hill for their survival and sustenance for many years. This problem solves constrained and unconstrained optimization problems with wide capability in diverse fields. AHCOA is used by writing equations of volumetric analysis of the ant hill mould the manner in which the structure is architected. In this paper, we have shown how AHCOA is better than the previous paper on ant lion optimizer for controlling side lobe in antenna pattern synthesis in paper [1]. The potential of AHCOA in synthesizing and analyzing for d/ varying from 1.1,0.6,0.5,0.3 and 0.1 linear array is also illustrated. Antenna side lobe level minimization is compared with ant lion optimizer showing why AHCOA is better than the previously simulated ant lion optimizer for side lobe control. The results show why linear arrays are better synthesized for AHCOA then other algorithms used in planar arrays. This paper shows why AHCOA is a strong candidate for antenna optimization used in linear arrays.


翻译:本文旨在向电磁和天线界引入 蚂蚁山殖民化优化算法(AHCOA) 。 蚂蚁山由特殊种类的蚂蚁组成, 这些蚂蚁称为形蚁( 也称为草蚁蚂蚁、 火蚁和收割蚁蚂蚁)。 AHCOA 是一种崭新的自然激励算法, 模仿蚂蚁如何建造和维持蚂蚁山并维持其生存和生计多年。 这个问题解决了在不同领域具有广泛能力的受限制和不受限制的优化问题。 AHCOA 用于编写蚂蚁山雕塑结构构造的体积分析方程式分析。 在本文中,我们已经展示了AHCOA优于以前在蚂蚁群状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状状式图案。 用于模拟AHCOA型式式式式式式式式式式式式式式式式式式式式式式式样图示了AHA的优化结果。

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