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龙图腾网获悉东北农业大学申请的专利一种基于蛙跳算法的减速器结构参数优化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：CN118940405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410980889.8，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于蛙跳算法的减速器结构参数优化方法是由王吉权;刘雯颖;娄凡凡;宋豪豪;贝金玲;王敏;王艺婷设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蛙跳算法的减速器结构参数优化方法在说明书摘要公布了：一种基于蛙跳算法的减速器结构参数优化方法，属于减速器结构设计优化技术领域，包括步骤一：个体编码分为三个部分，第一部分是连续实数变量，第二部分是整数变量，第三部分是离散变量；步骤二：种群初始化；步骤三：用罚函数将有约束优化问题变为无约束优化问题，建立减速器结构优化问题的目标函数；步骤四：计算减速器的目标函数值，排序分组，将种群分为两组；步骤五：对第一组个体进行更新；步骤六：对第一组个体执行组合变异操作；步骤七：对第二组个体进行更新；步骤八：合并第一组和第二组作为新的种群，排序并记录最优解和最优值，继续进行迭代，直至满足迭代终止条件，输出最优解和最优值。

本发明授权一种基于蛙跳算法的减速器结构参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蛙跳算法的减速器结构参数优化方法，其特征是：步骤一：染色体用分段式编码，将染色体分为三部分，第一部分是连续实数变量，第二部分是整数变量，第三部分是离散变量；步骤二：种群初始化，其中的变量包括连续实数变量、整数变量以及离散变量，它们要分别进行初始化；步骤三：构造减速器优化的目标函数，按照轴系部件的体积之和建立目标函数，目标函数为求最小值；使用罚函数法处理约束条件；步骤四：计算个体适应度值并按适应度值降序排列，按照改进的分组方式进行分组，将种群中的个体分为两组，前N2个个体分为一组，后N2个个体为另一组；所述的改进的分组方式是通过适应度的好坏进行排序，并按照捕食方式分为两组，适应度较好的个体作为第一组，采用原地搜索的方式捕食，模拟局部开发；适应度较差的个体为第二组，朝着食物多的地方进行跳跃移动捕食，模拟全局探索；步骤五：对第一组中的个体进行位置更新，并采取精英保留的进化策略；步骤六：对第一组中的个体执行组合变异操作，包括如下几步：第一步：设置变异概率pm＝0.8，随机抽取第一组中除最优个体以外的个体，随机产生一个[0,1]之间的随机数r1，当r1≤pm时，对选择的个体执行变异操作；第二步：设置动态自适应调整转换概率p，pt＝pmax-pmax-pmin×RttMaxRt，令pmax＝1，pmin＝0，Rtt为从开始到第t次迭代时的运行时间，MaxRt为最大运行时间；第三步：随机产生一个[0,1]之间的随机数r2，当r2p时进行Cauchy变异；否则，进行Lévy变异；步骤七：更新第二组中的个体，首先，设置步长调节系数ci，Runtimet为从程序开始运行到第t次迭代时的运行时间，cit为步长调节系数，α1、α2和α3为调节系数，取α1＝0.9，α2为[0.2,0.8]之间均匀分布的1行D列的随机向量，α3＝2，bFt为第t次迭代时第二组中的最优个体的适应度值，wFt为第t次迭代第二组中适应度最差的个体适应度值，fit为第t次迭代第二组中第i个个体的适应度值；然后，执行精英引导策略对第二组中的个体进行位置更新；步骤八：合并第一组和第二组中的个体作为新的种群，排序并记录最优解和最优值；判断是否满足迭代终止条件，满足时停止迭代，输出最优解和最优值；不满足时，重复步骤四至步骤八，直到满足迭代终止条件为止。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北农业大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市香坊区长江路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。