在当前人工智能与智能制造深度融合的背景下，制造过程中的优化问题日益复杂，传统的优化方法难以应对高维、非线性、动态变化的系统环境。MATEGI（Manufacturing-oriented Adaptive Target Evolutionary Genetic Algorithm with Improved operators）作为一种面向制造系统的改进型多目标进化遗传算法，具备较强的全局搜索能力与多目标权衡优化特性。然而，在面对大规模数据驱动场景时，其收敛速度慢、参数调优困难等问题逐渐显现。为此，将深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）引入MATEGI优化流程中，构建“DNN-MATEGI”协同优化框架，成为提升制造系统智能决策能力的重要路径。

该优化流程的核心思想是利用深度神经网络强大的特征提取与预测能力，辅助MATEGI算法在解空间中更高效地搜索最优解集。整个流程可分为四个主要阶段：数据预处理与特征学习、代理模型构建、种群初始化与自适应进化、以及反馈闭环优化。

首先，在数据预处理与特征学习阶段，系统采集来自制造现场的多源异构数据，包括设备运行状态、工艺参数、产品质量指标及能耗信息等。这些原始数据通常存在噪声、缺失和冗余问题。通过采用自动编码器（Autoencoder）或卷积神经网络（CNN）对输入数据进行降维与特征抽象，提取出能够反映系统行为的关键隐含特征。这一步骤不仅提升了后续建模的精度，也为优化变量的选择提供了依据。

其次，进入代理模型构建阶段。由于实际制造过程中目标函数（如生产效率、能耗、良品率）的评估往往依赖于仿真或物理实验，计算成本高昂。为此，利用深度前馈神经网络训练一个高精度的代理模型（Surrogate Model），用以近似真实的目标函数响应。该网络以优化变量为输入，输出各目标值，训练数据来源于历史运行记录或少量高保真仿真实验。一旦代理模型达到预定精度，即可替代真实评估模块嵌入到MATEGI的适应度计算环节，显著降低单次迭代的计算开销。

第三阶段为种群初始化与自适应进化。传统MATEGI算法通常采用随机初始化种群，导致前期搜索方向盲目、收敛缓慢。在此框架中，利用已训练好的深度神经网络对历史优质解进行反向映射与聚类分析，生成具有高潜力的初始种群。具体而言，可通过变分自编码器（VAE）学习帕累托前沿的潜在分布，并从中采样生成多样且高质量的初始个体。在进化过程中，DNN还被用于动态调整遗传操作参数，例如交叉概率 $ p_c $ 与变异概率 $ p_m $。通过将当前种群的多样性指数、收敛距离等指标作为DNN输入，实时输出最优控制参数，实现操作策略的自适应调节，从而平衡探索与开发能力。

最后，在反馈闭环优化阶段，系统引入在线学习机制。每当MATEGI输出一组候选解并在实际系统或高保真仿真中验证后，新获得的数据将被加入训练集，用于微调DNN代理模型。这种增量式学习方式使模型能够持续跟踪制造环境的变化（如设备老化、原材料波动），保持预测准确性。同时，基于新数据更新后的模型又反过来指导下一周期的优化过程，形成“优化—验证—学习—再优化”的闭环结构，增强系统的鲁棒性与适应性。

值得注意的是，DNN与MATEGI的结合并非简单叠加，而是强调二者在信息流与控制流上的深度融合。深度神经网络不仅承担建模任务，更作为“智能引导者”参与优化决策全过程。例如，可通过注意力机制识别关键工艺参数，指导MATEGI在重点维度上加强搜索；也可利用强化学习框架让DNN学会在不同优化阶段选择最合适的遗传算子组合。

综上所述，结合深度神经网络的MATEGI优化流程设计，实现了从“经验驱动”向“数据+知识双驱动”的范式转变。该方法在复杂制造系统调度、工艺参数优化、能效管理等多个应用场景中展现出优越性能。未来的研究可进一步探索图神经网络（GNN）在拓扑结构优化中的应用，或将Transformer架构引入长序列决策问题，持续拓展智能优化的边界。随着工业数据积累与算力提升，DNN-MATEGI框架有望成为新一代智能制造核心引擎的重要组成部分。