5、工业4.0中的元启发式算法：从降噪优化到网络物理系统安全控制

工业4.0中的元启发式算法：从降噪优化到网络物理系统安全控制

1. 基于Jaya算法的降噪优化

Jaya算法是一种由Rao提出的非传统搜索优化方法，它不会陷入局部最小值，能让解决方案不断优化。在降噪问题中，插入损失（IL）被视为适应度函数，面板厚度（h）和源到面板的距离（d）作为设计变量。

由于IL是频率的函数，可针对特定频率优化尺寸。但仅在单一频率下优化，不一定适用于整个频段。因此，在13个不同的三分之一倍频程频段频率（250、315、400、500、630、800、1000、1250、1600、2000、2500、3150和4000 Hz）进行优化，每个频率都要运行13次算法。每次运行会得到一组优化参数，如h和d。部分情况下，h和d的值相同，最终得到4组不同的参数集，具体如下表所示：
| Sr No. | 频率 (Hz) | ‘h’ (m) | ‘d’ (m) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 250 | 0.01 | 0.04 |
| 2 | 315 | 0.01 | 0.04 |
| 3 | 400 | 0.01 | 0.04 |
| 4 | 500 | 0.01 | 0.04 |
| 5 | 630 | 0.01 | 0.04 |
| 6 | 800 | 0.01 | 0.04 |
| 7 | 1000 | 0.01 | 0.04 |
| 8 | 1250 | 0.01 | 0.04 |
| 9 | 1600 | 0.01 | 0.04 |
| 10 | 2000 | 0.01 | 0.04 |
| 11 | 2500