30、工业4.0中的计算优化方法

工业4.0中的计算优化方法

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。物联网（IoT）、云计算和大数据分析等技术已被广泛应用于这一目标。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，可以实现这一转变，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. 优化方法的一般方面和定义

优化问题本质上是确定给定问题可行解中最佳解决方案的问题。优化问题可能涉及连续或离散值变量；后者也被称为组合优化问题。此外，优化问题的一个重要方面是它们可能受到一个或多个限制的约束，也可能不受限制。一个连续优化问题可以一般表述为：

• 最小化 F(x)，在 x 的条件下
• 满足条件 gi(x) ≤ 0, i = 1, …, m 和 hi(x) = 0, i = 1, …, p

其中 F(x) 是需要优化的函数，通常被称为目标函数。F(x) 通常是一个多变量函数，因此 x 通常被定义为一个向量；这个向量被称为问题的决策变量向量。对于大多数工程优化问题，设计变量的下界和上界是根据每个问题的具体要求来定义的，或者定义为每个问题的合理范围，否则。此外，hi(x) 表示等式约束，而 gi(x) 表示施加的不等式约束。

2.1 遗传算法

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。这种方法最初由 Holland 提出，