机器学习与进化算法驱动的多响应加工工艺优化策略

本文主要探讨了"基于机器学习和进化算法的多响应加工工艺优化"这一主题，由挪威科技大学的Tamal Ghosh和Kristian Martinsen合作完成，发表在2020年的国际期刊《工程科学与技术》第23期，650页。当前的制造过程由于涉及众多相关过程变量，其复杂性显著，如何理解和优化这些变量之间的关系成为一个关键挑战。传统的数学或仿真方法在处理这种高度复杂性时显得力不从心。 数据驱动的代理辅助优化被提出作为一种创新的建模手段，它无需依赖资源驱动的优化框架，而是利用实际的生产数据来建立模型，从而更准确地反映实际情况。作者在此基础上，采用了改进的非支配排序遗传算法（NSGA-III）与高斯核回归相结合的方法，以实现对多响应参数设计的优化。这种方法的通用性使其适用于各种类型的制造过程。 文中提到，为了验证新方法的有效性，研究者将其与经典的基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）进行了对比，两者都在设定的边界条件下展现了良好的性能。研究结果表明，数据驱动的NSGA-III在解决加工工艺优化问题上展现出优势，有助于改善加工条件和提升加工性能。 值得注意的是，本文的创新性体现在两个方面：一是首次将代理辅助优化应用于NSGA-III，二是提出了一种通过多响应制造过程优化的新策略。整个研究工作遵循了CC BY-NC-ND许可证，强调了知识共享的重要性。 这篇论文提供了在现代制造业中利用机器学习和进化算法进行高效、精确的多响应加工工艺优化的实用方法，这对于推动制造业智能化和效率提升具有重要意义。