SCI配图+多目标优化！Transformer-GRU+NSGAII工艺参数优化、工程设计优化！

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🔥 内容介绍

Transformer 模型以其强大的自注意力机制，能够有效捕捉信号在时间和空间维度上的长距离依赖关系。将其与门控循环单元（GRU）相结合，可充分发挥 GRU 在处理时间序列数据方面的优势，对雷达和通信信号进行更精准的特征提取与预测。在 RIS 辅助的系统中，通过 Transformer - GRU 模型可以对复杂多变的信道状态信息进行深度分析，为后续的波束形成优化提供更准确的数据支持。例如，利用该模型对历史信道数据进行学习，预测未来信道的变化趋势，从而提前调整波束形成策略，以适应信道的动态变化。

基于 NSGA - II 的多目标工艺参数与工程设计优化

1. 多目标设定

   ：在双功能雷达和通信系统中，存在多个相互冲突的目标需要优化。对于雷达功能，期望最大化目标检测概率、提高距离和角度分辨率；对于通信功能，则希望最大化数据传输速率、降低误码率。同时，还需考虑系统的功耗、RIS 的部署成本等因素。这些目标共同构成了一个复杂的多目标优化问题。

1. NSGA - II 算法流程

   ：NSGA - II（非支配排序遗传算法 II）作为一种高效的多目标优化算法，首先生成一个初始种群，种群中的每个个体代表一种可能的系统设计方案，包括 RIS 的配置参数、发射端和接收端的波束形成系数等工艺参数。然后，通过非支配排序将种群中的个体划分为不同的等级，优先选择等级较高的个体进行遗传操作，如选择、交叉和变异。在每次迭代过程中，不断更新种群，逐步逼近帕累托最优解集，即一组在各个目标之间达到最优平衡的解。

1. 与 Transformer - GRU 的协同优化

   ：Transformer - GRU 模型预测的信道信息可作为 NSGA - II 算法的输入，帮助算法更准确地评估不同设计方案在实际信道条件下的性能。同时，NSGA - II 算法优化得到的最优设计方案又可以反馈给 Transformer - GRU 模型，用于进一步训练模型，提高其预测准确性，从而实现两者的协同优化。

SCI 配图思路

1. Transformer - GRU 模型架构图

   ：绘制 Transformer - GRU 模型的详细架构图，展示 Transformer 的自注意力模块、GRU 的门控结构以及两者之间的连接方式。通过不同颜色区分不同的组件，并标注数据的流动方向，帮助读者清晰理解模型的工作原理。

1. NSGA - II 算法流程图

   ：以流程图的形式呈现 NSGA - II 算法的执行步骤，从初始种群生成开始，依次展示非支配排序、选择、交叉、变异等操作，以及如何通过迭代更新种群，最终得到帕累托最优解集。在图中适当添加文字说明，解释每个步骤的作用和意义。

1. 多目标优化结果可视化图

   ：采用二维或三维散点图的形式展示 NSGA - II 算法优化得到的帕累托最优解集。例如，以雷达目标检测概率为横坐标，通信数据传输速率为纵坐标，将每个非支配解绘制为一个点。通过不同颜色或形状区分不同的解，直观地展示在不同目标之间的权衡关系，以及通过优化算法得到的多种可行设计方案。

1. 系统性能对比图

   ：绘制对比图，展示引入 Transformer - GRU 与 NSGA - II 前后，系统在雷达和通信性能方面的变化。例如，对比优化前和优化后的目标检测概率曲线、数据传输速率与信噪比的关系曲线等。通过对比图，清晰地呈现新技术融合与多目标优化对系统性能的提升效果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈 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

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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