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龙图腾网获悉凌云科技集团有限责任公司;湖北工业大学申请的专利基于改进教学和鸡群算法的设备机械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：CN114169104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111508891.8，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法是由范谋堂;刘科进;金邦振;蔡佑元;叶晓铁;张忠民;谭景林;喻亚玲;钟飞;夏军勇设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法，该方法包括：获取设备的初始机械参数；获取设备的定位测量值；创建所述设备的运动模型，根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到目标机械参数；利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法，对所述目标机械参数进行优化，得到所述设备的优化机械参数。本发明的方法收敛速度快、全局探索能力强，能够用较短的时间对设备的初始机械参数进行修正，找到设备的实际机械参数，减少设备在使用过程中由于参数不准确所带来的误差。

本发明授权基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进教学和鸡群算法的设备机械参数优化方法，其特征在于，包括：获取设备的初始机械参数和设备的定位测量值；创建所述设备的运动模型，根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到目标机械参数；利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法，对所述目标机械参数进行优化，得到所述设备的优化机械参数；创建所述设备的运动模型，根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到目标机械参数，包括：根据所述运动模型、初始机械参数以及定位测量值，得到所述定位测量值对应的所述设备的机械坐标数据；根据所述机械坐标数据，计算所述机械坐标数据对应的适应度；创建以目标机械参数为自变量、以所述适应度为因变量的目标函数；利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法对所述目标函数进行求解，得到最佳适应度，所述最佳适应度对应的目标机械参数为优化机械参数；利用基于改进教学算法和改进鸡群算法的混合智能算法对所述目标函数进行求解，包括：利用改进教学算法对所述目标函数进行迭代求解，判断所述教学算法的迭代次数是否符合预设的转换条件；当所述迭代次数不符合转换条件时，利用改进的鸡群算法得到新的目标机械参数，然后利用所述改进教学算法对所述新的目标机械参数进行优化，得到优化机械参数；所述改进教学算法分为教学阶段和学习阶段，利用所述改进教学算法对所述目标函数进行迭代求解，包括：在教学阶段中，以初始机械参数为目标机械参数的初值，计算所述目标机械参数对应的适应度；选择适应度最大值对应的目标机械参数作为“老师”，剩下的目标机械参数作为“学生”；每一次迭代时，通过缩小“老师”与“学生”的平均值之间的差距，对所述“学生”进行优化，优化完成后，计算优化后的“学生”和“老师”的适应度；比较“老师”和优化后的“学生”的适应度，选择适应度最大值对应的目标机械参数作为新的“老师”；在学习阶段中，每一次迭代通过缩小“学生”之间的差距，对目标机械参数进行优化；所述缩小“老师”与“学生”的平均值之间的差距，对所述“学生”进行优化，包括：利用以下公式，对“学生”进行优化： ， 其中，表示第个“学生”，表示第个优化后的“学生”，表示“老师”与“学生”的差异值，是位于（0，1）之间的随机数，表示产生一个随机数；表示历史最优目标机械参数，表示当前的“老师”，表示“学生”的平均值；表示学习因子，为随机数。

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