[发明专利]一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统及方法

摘要

本发明提供了一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统及方法。首先根据靶区和危及器官信息、射束设置参数以及各个器官剂量（体积）约束建立多目标优化模型，采用快速非支配排序的并行蚁群算法进行射束方向搜索。每个蚂蚁同时进行搜索，搜索时根据状态转移概率进行选择，每批蚂蚁完成搜索后就进行一次信息素更新，所有蚂蚁都完成搜索后，得到一组最优射束方向的非支配解。本发明不仅准确地建立了优化问题的数学模型，而且求解速度快，算法稳定，鲁棒性强，用户可以从非支配解集里面挑选合理的解。

主权项

1.一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统，其特征在于包括：数据输入模块、射束方向优化的多目标优化模型建立模块、射束方向全局优化模块和数据输出模块；其中：数据输入模块，输入计划系统中的射束方向、能量，模体的信息数据，并把数据传输到射束方向优化的多目标优化模型建立模块；射束方向优化的多目标优化模型建立模块，根据数据输入模块提供的射束方向和能量，以及模体信息，建立射束方向优化的多目标优化模型如下：minobj1=1NtargetΣi=1Ntarget(ditarget-Dreftarget)2---(1)]]>minobj2=1NOARΣi=1NtargetdiOAR---(2)]]>VtargetD>PVtargetD---(3)]]>VOARD<PVOARD---(4)]]>di(x)=Σm=1NbeamΣj=1Nm,rayai,j×xm,j---(5)]]>式（1）和（2）中，obj₁和obj₂代表两个优化目标，分别是靶区的函数值和危及器官的函数值，N_target和N_OAR分别代表靶区和危及器官上的采样点数量，和分别表示靶区和危及器官上每个采样点的剂量，表示靶区的期望剂量，式（3）和（4）中，表示靶区中剂量大于D的体积百分比，表示靶区中剂量大于D的至少体积百分比，表示危及器官中剂量大于D的体积百分比，表示危及器官中剂量大于D的至多体积百分比，式（5）中，N_beam表示射束个数，a_i，j表示第j个笔形束对器官中第i个点的剂量影响大小，x_m，j表示第m个射束上的第j个笔形束；射束方向全局优化模块，根据射束方向优化的多目标优化模型，优化模型找到最优解；把x个射束方向看成是x个节点，将m个蚂蚁平均放在每个节点上，即每个射束方向上有个蚂蚁，m个蚂蚁并行移动，对于第k个蚂蚁从第i个节点移动到第j个节点，移动时根据概率来选择下一个节点，具体函数如下：pijk(t)=[τij(t)]α·[ηik(t)]βΣs⋐allowedk[τis(t)]α·[ηis(t)]β,ifj∈allowedk0else]]>其中τ_ij(t)代表第t次迭代时，路径(i,j)上的信息素量，η_ik(t)表示路径(i,j)的长度，α和β分别代表信息素和长度的重要性；同时更新禁忌表tabu_k，最终得到全局最优的x_m，j；得到全局最优的x_m，j后，可得到该蚂蚁移动路径对应的射束方向，即最优的射束方向；数据输出模块，基于射束方向全局优化模块的最优的射束方向输出给计划系统，计划系统通过剂量计算得到给定的期望剂量。