基于Transformer-GRU+NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化【四目标】Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代制造业的精密化、高效化发展进程中，工艺参数的优化至关重要，它直接影响产品质量、生产效率、成本控制以及资源消耗。传统的工艺参数优化方法往往依赖经验或单一目标优化，难以应对复杂生产场景下多目标协同优化的需求。而基于 Transformer-GRU+NSGAII 的多目标优化算法，为解决这一难题提供了全新的思路和高效的解决方案。

算法融合：Transformer-GRU 与 NSGAII 的协同机制

Transformer-GRU 模型的优势与作用

Transformer 模型凭借其自注意力机制，能够有效捕捉工艺参数之间的长距离依赖关系，对于理解复杂工艺中各参数的相互影响具有显著优势。例如，在化工生产中，反应温度、压力、原料配比等参数之间存在着复杂且长期的相互作用，Transformer 可以精准挖掘这些隐藏的关联。

GRU（门控循环单元）则在处理时序数据方面表现出色，能够很好地捕捉工艺过程中的动态变化。在连续生产过程中，如轧制工艺，各阶段的工艺参数会随着时间动态调整，GRU 可以对这些时序性的参数变化进行精准建模。

将 Transformer 与 GRU 结合，构建的 Transformer-GRU 模型能够同时兼顾工艺参数的长距离依赖和时序动态特性，为后续的多目标优化提供精准的预测和模型支持。该模型可以通过对历史工艺数据的学习，建立工艺参数与产品质量、生产效率等目标之间的映射关系，为 NSGAII 算法的优化提供可靠的评估依据。

NSGAII 算法的多目标优化能力

NSGAII（非支配排序遗传算法 II）是一种经典的多目标优化算法，具有良好的收敛性和多样性。它通过非支配排序和拥挤度计算，能够在解空间中找到一系列 Pareto 最优解，这些解代表了不同目标之间的权衡关系，为决策者提供了丰富的选择。

在工艺参数优化中，NSGAII 算法能够基于 Transformer-GRU 模型提供的评估结果，对工艺参数进行高效搜索和优化。它通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断迭代进化，逐步逼近最优解集合，从而实现多目标的协同优化。

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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