基于长短期记忆网络定向改进预测的动态多目标进化算法（LSTM-DIP-DMOEA）求解CEC2018（DF1-DF14）研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

（一）研究背景

在实际工程优化、资源分配、路径规划等众多领域，大量问题属于动态多目标优化问题（Dynamic Multi-Objective Optimization Problems，DMOPs）。这类问题的目标函数、约束条件或决策空间会随时间动态变化，传统的静态多目标优化算法难以实时跟踪最优解前沿的变化，无法满足实际应用需求。

CEC2018 动态多目标优化测试集（DF1-DF14）涵盖了不同类型的动态变化特征，如线性变化、非线性变化、周期性变化等，为评估动态多目标进化算法（Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithms，DMOEAs）的性能提供了统一且全面的基准。当前主流的 DMOEAs 主要通过多样性保持、预测模型构建或环境变化检测等策略应对动态变化，但仍存在一些不足：部分算法依赖历史最优解信息进行预测，当环境变化复杂或历史数据有限时，预测精度较低；一些算法在跟踪最优解前沿变化时，易陷入局部最优，难以平衡收敛性与多样性。

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，在预测领域表现出优异性能。将 LSTM 引入动态多目标进化算法，构建定向改进预测模型，有望提升算法对动态环境变化的预测精度和跟踪能力，为求解 CEC2018（DF1-DF14）测试集提供更高效的解决方案。

（二）研究意义

1. 理论意义：本研究提出 LSTM-DIP-DMOEA 算法，将 LSTM 的时间序列预测能力与动态多目标进化算法的搜索能力相结合，丰富了动态多目标优化领域的算法设计思路。通过构建定向改进预测模型，解决传统 DMOEAs 在复杂动态环境下预测精度低、跟踪滞后等问题，为动态多目标优化理论的发展提供新的研究方向和技术支撑。同时，以 CEC2018（DF1-DF14）测试集为研究对象，系统分析算法在不同动态场景下的性能，可为后续动态多目标优化算法的评估与改进提供参考依据。

1. 实践意义：该算法可广泛应用于实际动态多目标优化场景，如动态生产调度、动态物流路径规划、动态资源分配等。通过高效跟踪动态变化的最优解前沿，为实际问题决策提供实时、最优的解决方案，有助于提高生产效率、降低运营成本、提升资源利用率，具有重要的实际应用价值。

二、相关理论基础

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 于家斌,尚方方,王小艺,等.基于遗传算法改进的一阶滞后滤波和长短期记忆网络的蓝藻水华预测方法[J].计算机应用, 2018, 38(7):6.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2017122959.

[2] 于家斌,尚方方,王小艺,等.基于遗传算法改进的一阶滞后滤波和长短期记忆网络的蓝藻水华预测方法[J].计算机应用, 2018, 038(007):2119-2123,2135.

[3] 高鹏强,丁顺良,宛磊,等.多目标优化灰狼算法改进长短期记忆网络的睡眠分期研究[J].重庆理工大学学报(自然科学), 2025, 39(5):98-106.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2025.05.012.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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