استخدام الخوارزميات التطورية في تحسين أداء الروبوتات الصناعية الذكية
م. علي فراس الجاف
الهندسة الميكاترونية / الروبوتات الذكية
جامعة بغداد – كلية الهندسة
Evolutionary Algorithms for Enhancing the Performance of Intelligent Industrial Robots
Eng. Ali Firas Al-Jaaf
Mechatronics Engineering / Intelligent Robotics
University of Baghdad – College of Engineering
ali.aljaaf@uobaghdad.edu.iq
الملخص :
شهدت صناعة الروبوتات تحولاً جوهرياً مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، خصوصاً مع دخول الخوارزميات التطورية التي تحاكي آليات التطور البيولوجي في تحسين قدرات الروبوتات الصناعية. لم تعد الروبوتات تعتمد فقط على برمجة مسبقة أو مسارات ثابتة، بل أصبحت قادرة على التعلم الذاتي، التكيف مع بيئات العمل، وتحسين أدائها بشكل مستمر دون تدخل بشري مباشر. يهدف هذا البحث إلى تحليل دور الخوارزميات التطورية، مثل الخوارزمية الجينية (GA)، وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO)، وخوارزمية النمل (ACO)، في تطوير الروبوتات الصناعية وزيادة كفاءتها التشغيلية.تتناول الدراسة التطبيقات العملية لهذه الخوارزميات في عمليات مثل تحسين مسار الحركة، تقليل زمن التنفيذ، زيادة دقة المناولة، واكتشاف الأعطال مبكراً. كما تستعرض مقارنة بين طرق التحكم التقليدية المعتمدة على التحليل الرياضي، وطرق التحكم الذكية المعتمدة على التطور الحسابي التي تتميز بالمرونة والتوسع مع تعقيد المهام الصناعية. وتُعرض نماذج محاكاة رقمية أثبتت أن الخوارزميات التطورية قادرة على خفض استهلاك الطاقة في الروبوتات بنسبة تصل إلى 15%، وزيادة سرعة تنفيذ المهام بنسبة تتجاوز 25%.وتشير نتائج البحث إلى أن دمج الخوارزميات التطورية مع تقنيات التعلم العميق وإنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) سيسهم في بناء جيل جديد من الروبوتات ذاتية التنظيم، قادرة على اتخاذ القرار تشغيلياً، مما يمهد لانتقال الصناعة نحو “المصنع الذكي” ضمن الثورة الصناعية الرابعة.الكلمات المفتاحية: الخوارزميات التطورية، الروبوتات الصناعية، الخوارزمية الجينية، الذكاء الاصطناعي، التحسين الذكي، PSO، الأتمتة الصناعية.
Abstract:
The field of industrial robotics has undergone a major transformation with the integration of artificial intelligence, particularly through the adoption of evolutionary algorithms inspired by biological evolution. Modern industrial robots are no longer limited to pre-programmed instructions or fixed movement paths, but are increasingly capable of self-learning, adaptive behavior, and continuous performance optimization without direct human intervention. This research investigates the role of evolutionary algorithms—such as Genetic Algorithms (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Ant Colony Optimization (ACO)—in improving the efficiency, accuracy, and autonomy of intelligent industrial robots.The study explores key applications of these algorithms, Including path optimization, task scheduling, energy reduction, precision enhancement, and predictive fault detection. A comparative analysis is presented between traditional mathematical control models and adaptive evolutionary techniques, demonstrating the superiority of the latter in handling complex and dynamic industrial environments. Simulation results indicate that evolutionary-based robot control can reduce energy consumption by up to 15% and improve task execution speed by more than 25% compared to conventional methods.The findings suggest that combining evolutionary algorithms with deep learning and Industrial Internet of Things (IIoT) technologies will enable the development of next-generation autonomous robotic systems capable of decision-making and real-time optimization. This advancement aligns with the goals of Industry 4.0, accelerating the transition toward fully intelligent and self-organizing smart factories.
Keywords: Evolutionary Algorithms, Industrial Robotics, Genetic Algorithm, Artificial Intelligence, Intelligent Optimization, PSO, Industrial Automation.