1、元启发式算法在工业4.0中的应用

元启发式算法在工业4.0中的应用

1. 工业4.0与优化的重要性

在当今的工业领域，优化技术的应用极为广泛，涵盖了产品设计、静态/瞬态分析、工厂布局、供应链、库存规划、生产计划/调度、自动化、机器人技术、建筑架构、物料处理、工装、装配线平衡、系统建模/识别、各种控制器的调优以及机器学习等众多方面。随着工业4.0实践的不断推进，大量的工业过程数据可供研究人员用于建模和优化。人工智能方法可以应用于这些不断增长的过程数据，以实现对可预见和不可预见系统波动的鲁棒控制。未来高度自动化的工厂将离不开智能计算技术、机器学习、深度学习和计算机视觉等。同时，对于所有物联网（IoT）启用的工作和办公空间，有效的网络安全将是必不可少的。

传统的优化方法在处理大数据分析和新时代动态系统的复杂性方面显得力不从心。而元启发式算法作为受自然启发的解决方案，为21世纪的世界问题提供了新的思路。元启发式算法通常是基于简单原则的社会启发、生物启发或物理衍生算法，已在不同领域证明了其有效性。在先进控制系统中，元启发式算法可用于根据不同应用选择控制器和自动调优系统，还适用于优化控制器性能指标、选择模型结构、估计模型结构参数、进行可靠性分析、故障诊断和闭环鲁棒性分析等。

2. 各领域的元启发式算法应用

• 网络物理系统与智能计算 ：对网络物理系统（CPS）和智能计算（SC）进行了详细的文献计量分析。重点关注CPS的物理计算单元以及确保实时数据采集和网络空间信息反馈的先进连接性，还详细讨论了数据管理、分析和计算的能力。研究表明，随着工业4.0的兴起和传感器在现实世界过程中的广泛嵌入，数据收集不再是难题，但高效智能的处理可能是需要解决的问题，并且这也使得