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龙图腾网获悉太原工业学院申请的专利基于改进梦境优化算法的并联机器人轨迹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：CN120909216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511421203.2，技术领域涉及：G05B19/19；该发明授权基于改进梦境优化算法的并联机器人轨迹优化方法是由吴璞;贾振洋;程丽霞;赵鹏飞;谷正钊设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进梦境优化算法的并联机器人轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进梦境优化算法的并联机器人轨迹优化方法。本发明涉及并联机器人轨迹优化技术领域，旨在获得机器人在高速运行过程中的平滑运行轨迹，提升并联机器人在高速运行过程中的运动性能。本发明根据并联机器人按指定轨迹运行时所需要的总时间和总冲击，构建目标函数；根据并联机器人速度与加速度运行要求构建约束条件；借助佳点集和反向学习对梦境优化算法的种群进行初始化；采用差分算法改进梦境共享策略；通过交叉变异提升算法跳出局部寻优能力，从而提高解的质量，得到目标函数的最优解。目标函数兼顾了机器人的运行时间和冲击，在提升机器人的运行速度的同时，保证了其运行过程的平稳性。

本发明授权基于改进梦境优化算法的并联机器人轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进梦境优化算法的并联机器人轨迹优化方法，其特征在于，包括： 根据并联机器人按指定轨迹运行时所需要的总时间和总冲击，构建目标函数； 根据并联机器人的速度与加速度的运行要求，设定约束条件； 确定梦境优化算法的种群参数，所述种群参数包括种群规模、迭代次数、最大值与最小值，所述种群包括多个个体，每个个体位置表示目标函数的一个解；借助佳点集和反向学习策略对梦境优化算法的种群进行初始化； 对初始化后的种群进行探索与开发，获取所述目标函数的最优解；其中，在探索阶段，利用梦境优化算法的记忆策略、遗忘和补充策略以及引入全局最优个体的改进梦境共享策略对个体位置进行更新；在开发阶段，利用梦境优化算法的记忆策略、遗忘和补充策略对个体位置进行更新；利用交叉和多项式变异策略对个体位置进行扰动，获取新的最优解； 所述改进梦境共享策略，包括： 式中，是更新前第j个个体在第m个维度上的值，是更新后第j个个体在第i个维度上的值；是随机选取的第个个体在第k个维度上的值；是全局最优个体在第k个维度上的值；为[0,1]的随机值； 所述交叉和多项式变异策略，包括： 选取前10%和最后10%的个体两两之间进行交叉变异，编译后的个体与原个体进行适应度对比，留下适应度最好的个体，完成一次交叉变异，交叉的表达式为： 式中，，； 判断目前是否达到设定的迭代次数，若达到则退出，输出当前最优解作为并联机器人的轨迹优化参数；若未达到，则返回探索阶段继续下一次寻优。

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