摘要：具有良好性能的正交编码信号是相控阵-多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达获得优良性能的前提。为得到对接收端噪声容忍度更高的编码信号,利用改进的离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法,以接收端匹配滤波之后输出信号的性能为代价函数,将编码设计转化为约束优化问题,设计了可灵活编码的正交相位编码信号。新算法得到的编码信号有较低的自相关旁瓣和互相关干扰,在匹配滤波时其对噪声的抑制要好于已有算法,且能有效分离出多个目标。仿真结果验证了算法的有效性。

摘要：针对故障后多无人机协同任务规划问题,提出了一种基于改进离散粒子群算法并结合匈牙利算法的任务重分配方法。首先,采用匈牙利算法进行故障下无人机队形的快速重新排列;然后,引入柯西算子提升离散粒子群算法的全局搜索能力,以增强搜索空间,同时,还提出了非线性时变的变异策略,加快算法的收敛速度,综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高,此外,在分配过程中,考虑了环境障碍信息,分配结果更贴近实际也更加合理;最后,运用基本粒子群算法进行无人机的航迹规划,并在三维空间中进行了仿真实验,结果表明:所设计的算法能够有效提升任务分配的寻优结果,为多无人机出现故障后协同任务分配问题提供了理论依据。

摘要：机器人拆卸逐步成为智能化生产的重要基础,提高机器人拆卸线效率,使其负载均衡尤为重要,拆卸任务顺序对拆卸线的影响也不可忽视。针对考虑拆卸序列的机器人拆卸线平衡问题,以工作站数量、平滑指数和最大工作站作业时间为优化目标建立多目标优化模型,提出ANP-熵权法为各目标分配权重,并提出一种改进离散粒子群算法来求解。通过实验表明所设计的耦合赋权法更能合理地量化目标权重,经过验证算法具有有效性,其性能优于对比算法,同时也说明所提研究方法有效可行,可对所研究问题进行高效的求解。

摘要：研究与传统调度模型不同,本文分析了半成品工件的生产与运输协同调度问题。建立运输-生产-运输的多阶段调度模型,目标实现最小化制造时间跨度,利用改进离散粒子群算法(PMs-MBPSO)进行求解。设计不同规模的仿真算例,通过与PMs-BPSO、PMs-GA算法的比较,验证了PMs-MBPSO算法的满意性和有效性。