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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制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：CN117669765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311488201.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制方法是由麦伟杰;钟竞辉设计研发完成，并于2023-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制方法。基于双向多源知识迁移的演化多任务优化方法采用了自适应双向相似性选择策略ABSSS和自适应多源知识迁移策略AMKTS，并将该方法应用在机械臂控制问题中。针对现在的机械臂控制技术在优化精度和控制效率仍然存在诸多问题，本发明将机器学习和计算智能两大领域结合，从任务种群的信息分布与分布距离两个方面测量任务间的相似性，并且实现了目标任务与辅助任务之间的多源知识迁移和跨任务的知识共享，从而进一步提高演化多任务技术在机械臂控制设计工程问题的优化精度和控制效率。

本发明授权基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制方法在权利要求书中公布了：1.基于双向多源知识迁移的多任务优化的机械臂控制方法，其特征在于，机械臂控制的任务为通过演化多任务优化找到机械臂中每个连接节的最优角度，表示连接节的转动角度，使机械臂末端尽可能靠近平面中的目标位置，优化时采用目标函数来对种群个体进行评价，表示所有机械臂长度的总和，表示转动节角度的总和，表示机械臂的末端位置，表示欧氏距离，表示维度，与机械臂中连接节总数相等； 演化多任务优化的步骤包括： 1输入待优化机械臂控制的任务总数K，根据任务空间初始化大小为N的任务种群P，每个任务对应一个大小相同的子种群，且每个子种群进行初始化的范围为[0,1]，即； 2分别运用KLD散度和最大平均差异MMD从种群信息分布和分布距离两方面计算任务间的相似性，分别记为sim1和sim2； 3对于目标任务Tk，的每个个体，判断个体是否满足知识转移优化，若个体满足知识转移优化条件，则依次执行步骤4与步骤5，否则执行步骤6； 4执行自适应双向相似性选择策略ABSSS，所述自适应双向相似性选择策略ABSSS基于sim1和sim确定对应于目标任务的所有辅助任务； 5对个体执行自适应多源知识迁移策略AMKTS产生变异个体，所述自适应多源知识迁移策略AMKTS在对应于目标任务的所有辅助任务中选择最适合执行知识迁移的辅助任务，并应用EDA方法实现知识迁移； 6运用差分进化算法DE执行变异操作产生变异个体； 7运用差分进化算法DE对变异个体执行交叉操作产生试验个体； 8运用差分进化算法DE对和执行选择操作，产生相应的后代个体pi； 9用后代个体pi更新目标任务Tk对应的子种群Pk，更新所有任务的最优解； 10若满足停止条件，则迭代结束；否则返回步骤2。

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