♣一瓶子水不响，半瓶子水乱晃♣      南沙区云梯车出租,   虎门云梯车出租,   中山云梯车出租公司         采用非对称转向机构设计的四轮四向云梯车的特点???           它存在纵向四轮转向和横向两轮转向两种转向状态。 非对称转向机构的纵向转向性能和横向转向性能是互相影响、互相冲突的。在优化过程中，若只对纵向转向性能进行优化，很可能会导致横向转向性能急剧恶化。同理，若只对横向转向性能进行优化，也很可能会导致纵向转向性能急剧恶化。因此，非对称转向机构的优化，要同时优化其纵向转向性能和横向转向性能。可见，非对称转向机构的优化问题是双目标优化问题，亦属目标优化范畴。若用传统方法来求解非对称转向机构双目标优化问题，则需要将两个优化目标函数通过加权求和转化为单目标问题。在转化为单目标问题过巷中，首先需要确定的是两个目标函数在单目标函数中所占的权重。理论上，权值的大小可根据四向云梯车纵向和横向的使用频率来确定。但实际上截至目前为止，尚无法获得四向云梯车纵向和横向使用頻妻的相关统计数据。本文采用现代的多目标优化算法相关理论来求解非对称转向机构双目优化问题。

         多目标优化问题是指优化模型中目标函数趙过一个并且希望同时尽可能取得最佳的优化问题。多目标优化问题用文字描述为公个变量参数、个目标函数、ｍ＋ｎ个约束条件组成一个优化问题，变量与目标面数、约束条件是函数关系。不失一般性，通常多目标优化问题的数学乘式可以描述.   确定了解的可行域。对应多目标优化问题的数学定叉，非对称转向机构双目标优化问题可描述如下：  是全局最优解当且仅当对任意。由所有非支配最优解组成的集合称为多目标优化问题的最优解集，也称为可接受解集或有效解集。非对称转向机构双目标优化就是要求解一组由非支配解构成的集合，即Ｐａｒｅｔｏ最优解集。

         目前，可以采用遗传算法、蚁群算法、人工蜂群算法、粒子群优化算法等优化算法求解Ｐａｒｅｔｏ最优解集。在求解多目标优化问题上，各种算法有各自的优缺点，但由于粒子群算法具有高效的拨索能力，通用性比较好，适合处理多种类型的目标函数和约束，并且容易与传统的优化方法结合，从而改进自身的局限性。因此，将粒子群算法应用于解决多目标优化问题上具有很大的优势。本文在考虑到非对称转向机构叉目标优化模型中涉及优化参数多、参数间相互约束较为复杂的情况下，综合考虑各种优化算法的化缺点基础上，选择采用改进后的粒子群算法求解非对称转向机构双目标优化问题。

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          标准ＰＳＯ算法原理在标准粒子群算法中，设置粒子群的粒子个数为Ｍ，各粒子的位置叉表示在公维搜索空间中潜在的解。粒子在搜索空间中以—定的速度飞行，这个速度根据它本身的飞轮经验和同伴的飞行经验来动态调整下一步飞行方向和距离。所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值，并且知道自己到目前为止发现的最好位置（个体极轮）和当前的位置。除此之外，每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发现的最好位置（全局极值），是所有最好位置中的最优值。粒子群算法用数学语言可以描述如下每个粒子包含为一个维的位置向量，保存其搜索到的最优经历位置。在每次迭代开始时，粒子根据自身愤性和经验及群体最优经历位置， 来调整自邑的速度向量以调整自身位置。可以理解为由以下五部分組成，在这Ｓ部分的共同作用下，粒子根据自己的经验并利用信息共享机制不断调整自己的速度与位置，从而有效地到达最好位置.   第一项表示粒子原来的速度，其值越大，越利于全局搜索，其值小则利于属部搜索能力，具有平衡全局和局部拨索的能力。  

          尽管标准ＰＳＯ算法己经在许多单目标优化问题中成功应用，但是ＰＳＯ算法不能直接应用于多目标优化问题，因为两者有着本质的区别：多目标优化问题得到的解通常是一组或几组连续解的集合，而单目标优化问题的解只是单个解或一组连续的解。另外，ＰＳＯ算法和遗传算法的相似性以及遗传算法在多目标优化问题中的成功应用，表明ＰＳＯ算法可能是一种处理多呂标优化问题方法。但ＰＳＯ算法和遗传算法还是有很大的不同：在遗传算法中染龟体间共享信息，是整个群体逐步移向轮的区域，而ＰＳＯ算法中信息是由最好的粒子给出的，其他个体跟着最好粒子快速向一点收敛。因此直接用ＰＳＯ算法处理多目标优化问题，将很容易收敛于非支配最优域的局部区域。   改进的多目标粒子群优化算法是对极值的选取、粒子多样性、影响粒子群算法的懷性权重进行改进，从而改善算法的可靠性和效率。  粒子群算法转化为多目标粒子群算法首先需要解决的是全体极谊和个体极值的选择问题。本文的多目标粒子群算法采用遗传算法中的精英归档策略。

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