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龍圖騰網(wǎng)獲悉太原科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于多策略改進(jìn)蜣螂算法的減速器設(shè)計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117973218B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410209352.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于多策略改進(jìn)蜣螂算法的減速器設(shè)計(jì)方法是由李宏娟;郭標(biāo)標(biāo);馬俊陽(yáng);慕曉飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-02-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多策略改進(jìn)蜣螂算法的減速器設(shè)計(jì)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于減速器設(shè)計(jì)方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多策略改進(jìn)蜣螂算法的減速器設(shè)計(jì)方法，對(duì)減速器設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行建模，確定設(shè)計(jì)變量的范圍和約束條件，并且得到減速器設(shè)計(jì)問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)，即約束條件下減速器的最小重量；對(duì)原始蜣螂算法進(jìn)行多策略改進(jìn)，得到基于多策略改進(jìn)的蜣螂算法，記作MIDBO；求解減速器設(shè)計(jì)的目標(biāo)函數(shù)，得到減速器設(shè)計(jì)的最優(yōu)解。本發(fā)明提供的一種基于多策略改進(jìn)的蜣螂算法MIDBO的減速器設(shè)計(jì)方法，彌補(bǔ)了原始蜣螂算法DBO在尋優(yōu)后期容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，將所提算法應(yīng)用于減速器設(shè)計(jì)優(yōu)化問(wèn)題，大大降低了減速器的設(shè)計(jì)成本。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多策略改進(jìn)蜣螂算法的減速器設(shè)計(jì)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多策略改進(jìn)蜣螂算法的減速器設(shè)計(jì)方法，其特征在于：包括下列步驟： S1、對(duì)減速器設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行建模，確定設(shè)計(jì)變量的范圍和約束條件，并且得到減速器設(shè)計(jì)問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)，即約束條件下減速器的最小重量； S2、對(duì)原始蜣螂算法進(jìn)行多策略改進(jìn)，得到基于多策略改進(jìn)的蜣螂算法，記作MIDBO； 所述S2中對(duì)原始蜣螂算法進(jìn)行多策略改進(jìn)的方法為： S2.1、采用Circle混沌映射，增強(qiáng)粒子的隨機(jī)性和多樣性，在有較多局部最優(yōu)解時(shí)，更容易搜索到全局最優(yōu)解； S2.2、將麻雀算法發(fā)現(xiàn)者的更新機(jī)制替換蜣螂算法的滾球行為，能有效避免蜣螂算法在滾球行為中只依賴最差值且參數(shù)較多的弊端； 所述S2.2中麻雀算法發(fā)現(xiàn)者的位置更新機(jī)制的公式為： ； 其中：t代表的是當(dāng)前迭代的次數(shù)，j的范圍是{1,2,…,d}，表示第t+1次迭代時(shí)，第i只麻雀的第j個(gè)維度的值；∈0,1]是一個(gè)隨機(jī)數(shù)，R2和ST分別表示警報(bào)值和安全閾值，R2∈[0,1]，ST∈[0.5,1.0]；當(dāng)R2≤ST時(shí)，表明周圍沒(méi)有天敵，生產(chǎn)者進(jìn)入廣域搜索模式，當(dāng)R2ST時(shí)，表明附近存在危險(xiǎn)，所有麻雀需要迅速飛到其他安全區(qū)域；Q是一個(gè)滿足正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，L是一個(gè)1×d的矩陣，里面的元素全是1； S2.3、在蜣螂繁殖和覓食階段，引入Sigmoid非線性收斂因子Rnew替換原始蜣螂算法中的線性收斂因子R，使算法前期具有更好的全局搜索能力，隨著迭代次數(shù)的增加，后期下降速度加快，有更好的局部搜索能力； 所述S2.3中收斂因子Rnew的非線性衰減模式采用下式進(jìn)行優(yōu)化： ； 其中：ω為調(diào)節(jié)因子，ω＝1； S2.4、在蜣螂位置更新后，執(zhí)行Levy飛行再次更新個(gè)體的位置，提高算法尋優(yōu)能力和跳出局部極值的能力； 所述S2.4中Levy飛行的公式如下： ； 其中：α為步長(zhǎng)控制因子，取值為1；為矢量運(yùn)算；Levyλ為步長(zhǎng)服從Levy分布； S3、基于步驟S2的多策略改進(jìn)的蜣螂優(yōu)化算法求解減速器設(shè)計(jì)的目標(biāo)函數(shù)，得到減速器設(shè)計(jì)的最優(yōu)解。

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