对基本萤火虫算法进行改进，将萤火虫优化算法用于控制器参数整定    珠海登高车,  珠海登高车出租,  珠海登高车租赁      本文的主要研究内容如下：

    （１）综述了萤火虫算法的历史和发展状况，对基本的萤火虫算法优缺点进行论述。综述了登高车的控制问题和难点，介绍了登高车的控制方法，讨论了登高车控制方法的缺点。

     （２）提出一种基于位置均值的萤火虫算法（ＬＭ－ＦＡ），以增强算法对不同优化问题的适应能力。基本萤火虫算法中使用距离的指数函数计算萤火虫间吸引度，导致算法对不同搜索空间适应性差。本文提出基于反比例函数的吸引度值计算方法，使用萤火虫种群位置向量绝对值的均值作为系数。为利用萤火虫亮度值，将萤火虫间的亮度差和萤火虫种群的平均亮度的比值作为另外一个系数。针对每只萤火虫使用固定的移动步长系数这一缺陷，提出了变步长系数飞行策略。变步长系数飞行策略定义两个范围不同的均匀分布，采样得到两个步长系数，分别乘以两个步长因数得到移动步长，然后分别计算适应度函数，选取最好的移动步长系数。通过对不同的测试函数进行寻优实验，并与基本萤火虫算法和高斯萤火虫算法进行比较，表明了所提算法在高维无约束优化问题上具有良好的优化性能。登高车控制器在负载运输时不能同时保证运输效率和摆角抑制两个控制目标。

    

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        本文提出一种双位置控制器，使用台车的反馈位置在线调整两个ＰＥＤ１２控制器的权重，提高登高车控制效果。针对控制器参数整定难的问题，使用平滑函数加权的位置和角度惩罚系数，得到平滑的ＩＴＡＥ损失函数。将ＬＭ－ＦＡ用于登高车控制器参数整定，仿真实验表明双位置控制器控制效果优于单位置控制器，ＬＭ－ＦＡ整定ＨＤ控制器参数的效果优于ＦＡ。

     （３）为克服基本萤火虫计算量大和算法早熟的缺陷，提出一种基于适应度值的局部搜索萤火虫算法（ＬＳ－ＦＡ）。对萤火虫种群根据适应度值进行排序，每只萤火虫只飞向亮度和自己接近的数只萤火虫。局部搜索机制不仅可以增加计算效率，而且可以使萤火虫迅速从不好的位置飞走，增加寻优效率。可以通过在算法陷入局部最优以后更新萤火虫种群来避免算法早熟。根据萤火虫种群位置向量矩阵计算距离矩阵，然后计算距离矩阵方差。如果算法收敛，距离矩阵方差会近似稳定于一个定值。因此根据目标函数值和萤火虫种群距离矩阵方差迭代的变化趋势，判断算法是否陷入局部最优。如果陷入局部最优，保留最优的数个萤火虫个体，对剩余萤火虫重新初始化。通过四个典型测试函数的寻优实验，验证了所提算法的有效性。通过登高车实验装置，使用离线的方法设计单位置控制器和所提出的双位置控制器，使用ＬＳ－ＦＡ优化算法整定控制器参数，将整定的控制器用于实验平台，实验结果表明双位置控制器控制效果好于单位置控制器，表明了ＬＳ－ＦＡ在控制器参数整定的有效性。

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