37、工业4.0中的计算优化方法：基于进化的算法与应用

工业4.0中的计算优化方法：基于进化的算法与应用

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。这一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广泛应用于此目的。然而，从自动化制造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。

2. 基于进化的算法概述

2.1 遗传算法

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计算方法。该方法由霍兰德（Holland）提出，属于进化算法大家族的一部分。GA通过模仿进化过程的功能，对候选解进行优化。具体来说，遗传算法将候选解视为染色体，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，构成种群的第一代。这些初始候选解通常覆盖了搜索空间的广阔区域。每个候选解根据目标函数进行评估，然后通过交叉和变异等遗传操作生成新一代个体，直到算法终止。目的是确定高适应性的个体，并最终将它们的优良基因遗传给下一代，以产生潜在更好的个体。

2.2 遗传算法的基本概念和术语

遗传算法将候选解视为染色体，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，构成种群的第一代。每个候选解根据目标函数进行评估，然后通过交叉和变异等遗传操作生成新一代个体。染色体可以以