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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种基于多策略改进蜣螂算法的减速器设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117973218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410209352.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多策略改进蜣螂算法的减速器设计方法是由李宏娟;郭标标;马俊阳;慕晓飞设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多策略改进蜣螂算法的减速器设计方法在说明书摘要公布了：本发明属于减速器设计方法技术领域，具体涉及一种基于多策略改进蜣螂算法的减速器设计方法，对减速器设计问题进行建模，确定设计变量的范围和约束条件，并且得到减速器设计问题的目标函数，即约束条件下减速器的最小重量；对原始蜣螂算法进行多策略改进，得到基于多策略改进的蜣螂算法，记作MIDBO；求解减速器设计的目标函数，得到减速器设计的最优解。本发明提供的一种基于多策略改进的蜣螂算法MIDBO的减速器设计方法，弥补了原始蜣螂算法DBO在寻优后期容易陷入局部最优的缺点，将所提算法应用于减速器设计优化问题，大大降低了减速器的设计成本。

本发明授权一种基于多策略改进蜣螂算法的减速器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多策略改进蜣螂算法的减速器设计方法，其特征在于：包括下列步骤： S1、对减速器设计问题进行建模，确定设计变量的范围和约束条件，并且得到减速器设计问题的目标函数，即约束条件下减速器的最小重量； S2、对原始蜣螂算法进行多策略改进，得到基于多策略改进的蜣螂算法，记作MIDBO； 所述S2中对原始蜣螂算法进行多策略改进的方法为： S2.1、采用Circle混沌映射，增强粒子的随机性和多样性，在有较多局部最优解时，更容易搜索到全局最优解； S2.2、将麻雀算法发现者的更新机制替换蜣螂算法的滚球行为，能有效避免蜣螂算法在滚球行为中只依赖最差值且参数较多的弊端； 所述S2.2中麻雀算法发现者的位置更新机制的公式为： ； 其中：t代表的是当前迭代的次数，j的范围是{1,2,…,d}，表示第t+1次迭代时，第i只麻雀的第j个维度的值；∈0,1]是一个随机数，R2和ST分别表示警报值和安全阈值，R2∈[0,1]，ST∈[0.5,1.0]；当R2≤ST时，表明周围没有天敌，生产者进入广域搜索模式，当R2ST时，表明附近存在危险，所有麻雀需要迅速飞到其他安全区域；Q是一个满足正态分布的随机数，L是一个1×d的矩阵，里面的元素全是1； S2.3、在蜣螂繁殖和觅食阶段，引入Sigmoid非线性收敛因子Rnew替换原始蜣螂算法中的线性收敛因子R，使算法前期具有更好的全局搜索能力，随着迭代次数的增加，后期下降速度加快，有更好的局部搜索能力； 所述S2.3中收敛因子Rnew的非线性衰减模式采用下式进行优化： ； 其中：ω为调节因子，ω＝1； S2.4、在蜣螂位置更新后，执行Levy飞行再次更新个体的位置，提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力； 所述S2.4中Levy飞行的公式如下： ； 其中：α为步长控制因子，取值为1；为矢量运算；Levyλ为步长服从Levy分布； S3、基于步骤S2的多策略改进的蜣螂优化算法求解减速器设计的目标函数，得到减速器设计的最优解。

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