基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優化算法，以 滿意度、成本、時間、質量為目標的多目標優化求解代碼。程序已調通，可直接運行。

雷達雜波抑制的方面，需要在考慮抑制雜波的同時，盡可能地去減少對目標回波信息的減損，相關的算法則有直流濾波器與噪聲子空間、Hough變換等。鳥類在尺寸、速度等方面與“低慢小”無人機是有諸多相似之處。飛機防鳥則撞這一需求催生了大量關于探鳥雷達的研究。探鳥雷達與“低慢小”無人機探測雷達在硬件之上具有很高的相似度，但就是在信號處理算法上有較大不同。

為了尋找出最優的滑動面，滑動面使用橢球體(Ellipsoid)，搜索方法使用布谷鳥搜索方法【臨界滑動面的搜索算法---布谷鳥搜索(Cuckoo Search)】，同時啟用SAO優化。 結果顯示：Janbu Simplified方法得出的FOS=1.331; Spencer方法得出的FOS=1.37。 為了便于比較，使用截面創建器創建一個3D模型的2D斷面，然后進行二維極限平衡分析。

對于高緯度、非線性、多約束的最優化問題，往往能夠收斂到最優值。在無人機路徑規劃中應用廣泛，同時也相應解決了無人機避障問題。常用算法有粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法、人工蜂群算法、布谷鳥算法等。 (1)粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 粒子群算法是模擬自然界中鳥群覓食現象，通過種群迭代更新粒子位置和速度進行搜索空間最優解[19]。

4、布谷鳥 深圳市布谷鳥科技有限公司是國內領先的汽車計算平臺提供商，布谷鳥科技“i-Cabin汽車計算平臺”，以汽車計算系統、汽車操作系統為核心，為智能汽車構建高性價比、高配置、類特斯拉式新一代汽車智能網聯、智能駕駛信息系統，提供汽車全生命周期的軟件及數據云服務。

在2019年收購LSTC后，Ansys能更加深入地集成LS-DYNA的顯式動力學求解器，該代碼來源于使用顯式時間積分的高度非線性、瞬態動力學有限元分析(FEA)方法，可以幫助不同熟練度的工程師更輕松地求解瞬態動力學問題，例如汽車碰撞、鳥撞飛機和爆炸等。