18、工业4.0中的智能优化算法及其应用

工业4.0中的智能优化算法及其应用

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，这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。物联网（IoT）、云计算和大数据分析等技术已经被用于此目的。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。

2 基于进化的优化方法

2.1 遗传算法（Genetic Algorithm）

遗传算法（GA）是一种受自然选择过程和通过基因遗传特征启发的方法。它最初由Holland开发，属于进化算法大家庭的一部分。GA通过模拟自然选择过程，使用选择、交叉和变异操作来生成新一代的个体。GA的一个重要特点是，它能够通过进化产生更优的个体，同时保留某些适应性较差的个体，以防它们的某些基因有助于产生更优的后代。

2.1.1 基本概念和术语

GA将候选解决方案视为染色体，这些解决方案由一系列基因组成。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。每个候选解决方案根据目标函数进行评估，然后通过选择、交叉和变异操作生成下一代。GA的伪代码如下：

graph TD;
    A[Start the algorithm] --> B[Generate initial random population];
    B --> C[Calc