35、工业4.0中的优化算法：探索与应用

工业4.0中的优化算法：探索与应用

1 引言

工业4.0的概念与信息技术（IT）和制造技术的融合密切相关。它旨在实现更高水平的自动化和数字化，从而全面提升流程、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在工业4.0中发挥了重要作用。然而，从自动化制造向智能制造的转变尤为重要。智能制造通过引入与软计算或计算方法相关的算法和方法，可以实现优化，提供快速的仿真模型或高效解决工业相关问题。特别是在处理复杂工程问题时，快速收敛的优化方法作为决策系统的一部分，能够实时接收来自工业环境的物理过程信息并提供可靠的结果。

2 基于进化的优化算法

2.1 遗传算法

遗传算法（GA）是一种受自然选择和基因遗传启发的优化方法。它由Holland提出，属于进化算法大家庭的一部分。GA通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉和变异操作符来优化问题。候选解被表示为染色体，由一系列基因组成。初始种群是随机生成的，并在每次迭代中通过选择、交叉和变异操作生成新的种群。目标是通过继承优良基因，逐步生成更优的解。

2.1.1 基本概念与术语

GA的基本概念包括：

• 染色体 ：代表候选解。
• 基因 ：染色体中的一个元素。
• 适应度 ：衡量解的质量。
• 选择 ：根据适应度选择个体。
• 交叉 ：通过交换基因生成新个体。