本文解决了对汽车制造中创新优化解决方案的需求。通过高级算法，我们回顾了现有的方法，并引入了针对该领域量身定制的新型方法。我们的文献评论确定了当前方法论中的差距和局限性。我们在汽车制造中定义了一个特定的优化问题，强调了其独特的挑战。我们的主要贡献包括：（a）探索杂化优化算法，将遗传算法与模拟退火相结合，以提高收敛速度15％，（b）整合机器学习技术的整合，导致20％的优化级别的优化误差，与静态效率相比，（c）将多个目标改进，（c）提高了25％的效率，并实现了25％的效率，以实现25％的效率，以实现25％的效率，并实现25％的效率，并提高了（c），（（c），（c）促进了25％的效率，并促进了（c），并实现了25％的优化效率（（c），（c），（（c），（c），（c）实现了25％的优化效率，并且可以促进优化的误差（c）。提出动态优化算法，在快速环境变化期间将决策潜伏期减少30％。案例研究表明了实用性，并取得了定量结果，突出了我们方法比传统方法的优越性。此外，使用Python进行了数据分析，这有助于我们发现的鲁棒性和准确性。