16、工业4.0中的计算优化方法：基于进化与群体智能的算法

工业4.0中的计算优化方法：基于进化与群体智能的算法

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。它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。为了实现这一目标，各种先进的计算方法和工具，如物联网（IoT）、云计算、大数据分析等，已经在制造业中广泛应用。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。特别是在硬工程问题的情况下，可以采用一种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。

2 基于进化的计算方法

2.1 遗传算法（Genetic Algorithm）

遗传算法（GA）是一种受自然启发的方法，与自然选择过程和通过基因遗传特征相关。这种方法最初由Holland提出，属于进化算法大家族的一部分。GA是最早期的元启发式方法之一，因其广泛的应用和灵活性而备受关注。GA的基本概念是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。初始种群是随机生成的，并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，然后通过交叉和变异操作符生成下一代，最终实现高适应性个体的遗传，以产生潜在更好的个体。

GA的伪代码如下：