摘要
软体机器人在适应性、安全交互以及非结构化环境下的操作方面具有显著优势，然而由于其具有无限自由度、非线性材料行为以及耦合的多物理场交互，其设计面临独特挑战。仿生优化方法已成为应对这些复杂设计空间的有力工具。虽然各类优化范式已被分别综述，但目前尚无单一综述对所有主要方法族进行系统对比，也未提供跨方法的选择指南。本文弥补了这一空白，提供了一项广泛的方法为中心综述。我们分类并比较了演化算法、群智能、拓扑优化以及新兴的机器学习辅助方法。本文提出了一种跨方法比较框架及实用选择指南。对每种方法类别，我们分析了涵盖机器人本体设计、驱动器几何、多材料分布以及感知—控制协同优化的代表性应用。本文还汇编了开源仿真平台和拓扑优化代码。最后，我们展望了未来方向，包括计算可扩展性、优化与制造的一体化集成、仿真到实物的迁移、基准测试与标准化、多目标优化，以及从生物启发到原型制造的自主设计流程。
