7、智能优化算法在工业4.0中的应用

智能优化算法在工业4.0中的应用

1. 引言

工业4.0的概念与信息技术进步融入制造技术和系统密切相关。顾名思义，它是工业领域的一场革命，旨在实现更高水平的自动化和数字化，从而整体提升流程、服务和产品的质量。已经有一些工具和技术，如物联网、云计算和大数据分析，被用于此目的。然而，从自动化制造概念向智能制造的转变尤为重要。在先进制造中，智能是未来发展和进步的关键要素。通过引入与软计算或计算方法相关的算法和方法，可以实现上述转变，用于工业实践中的优化。这些方法能够提供快速的仿真模型或高效解决与工业相关的难题。

特别是在处理困难问题时，可以采用快速收敛的优化方法作为决策系统的一部分，该系统将实时接收来自工业环境中物理过程的信息，并提供可靠的结果。计算优化技术已被证明对于此目的至关重要，该领域已经进行了大量研究。因此，许多方法和各种技术已被提出并在制造技术问题中得到应用。为了能够高效地将优化方法应用于现实生活中，有必要掌握最有用方法及其应用的一般知识。

2. 遗传算法及其应用

遗传算法（GA）是一种受自然启发（生物学启发）的方法，与自然选择过程和通过基因遗传特征相关。该方法最初由霍兰德提出，属于进化算法大家族的一部分。遗传算法在许多科学领域的应用非常广泛，相关文献中已经提出了大量的修改和变体，旨在改善其性能和显著性。

2.1 基本概念和术语

遗传算法将候选解决方案视为染色体，这些染色体由一系列基因组成。最初，创建一组随机生成的候选解决方案，构成种群的第一代。这些初始候选解决方案通常覆盖了搜索空间的广阔区域。每个候选解决方案-基因根据与优化问题目标相关的客观函数进行评估，然后后续过程导致下一代的创建，直到算法终止。目的是确定高适应性的个体