DOA-BiLSTM+NSGAII+熵权TOPSIS，附气泡图！，梦境优化算法+深度学习+多目标优化+多属性决策！

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🔥 内容介绍

本文提出一种融合梦境优化算法（DOA）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、非支配排序遗传算法 II（NSGAII）和熵权 TOPSIS 的新型方法，用于解决复杂系统中的多目标优化与多属性决策问题。DOA 算法优化 BiLSTM 模型参数以提升预测性能，NSGAII 进行多目标优化获取帕累托最优解集，熵权 TOPSIS 从解集中筛选最优方案。通过气泡图可视化展示决策结果，有效平衡多个冲突目标。实验结果表明，该方法在优化精度和决策合理性上表现优异，为多领域问题提供了创新解决方案。

一、引言

在工程、经济、环境等众多领域，常常面临需要同时优化多个目标并基于多种属性进行决策的复杂问题。例如在能源系统规划中，需要同时考虑成本、效率、环保等多个目标；在项目方案选择时，需综合权衡时间、质量、成本等多种属性 。传统方法在处理此类复杂问题时存在局限性，难以实现多个冲突目标的有效平衡和精准决策。随着智能算法和深度学习的发展，为解决该类问题提供了新途径。本文创新性地将梦境优化算法、BiLSTM、NSGAII 和熵权 TOPSIS 相结合，旨在构建高效的多目标优化与决策模型，并通过气泡图进行结果可视化，为实际问题提供科学、直观的解决方案。

二、算法原理概述

2.1 梦境优化算法（DOA）

梦境优化算法模拟人类梦境中信息处理和问题求解的过程。在算法中，将问题的解空间视为梦境场景，每个解作为梦境中的个体。通过模拟梦境中个体的记忆更新、想象创造和意识引导等行为，在解空间中进行迭代搜索。其核心操作包括记忆存储与提取、随机想象变异和基于意识的局部搜索，能够在复杂的解空间中进行高效全局搜索，避免陷入局部最优解，适用于优化深度学习模型的复杂参数。

2.2 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM 是长短期记忆网络（LSTM）的改进版本，由前向和后向两个 LSTM 单元组成。它能够同时利用过去和未来的时间序列信息，有效捕捉数据中的长期依赖关系，在处理具有时序特性的数据时表现出色。在多目标优化与决策问题中，可用于对时间序列数据或具有序列特征的数据进行特征提取和预测，为后续的优化和决策提供数据支持。

2.3 非支配排序遗传算法 II（NSGAII）

NSGAII 是一种基于群体进化的多目标优化算法。它采用非支配排序和拥挤度比较策略，将种群中的个体划分为不同的非支配等级，并通过拥挤度计算保持种群的多样性。算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，在解空间中搜索帕累托最优解集，能够有效处理多个相互冲突的目标函数，广泛应用于多目标优化问题。

2.4 熵权 TOPSIS

熵权 TOPSIS 结合了熵权法和 TOPSIS（逼近理想解排序法）。熵权法是一种客观赋权法，通过计算各属性的熵值来确定属性权重，能够反映数据本身的信息熵大小，避免主观赋权的偏差；TOPSIS 则根据各方案与正、负理想解的距离进行排序，从而筛选出最优方案。二者结合可基于多个属性对方案进行科学、客观的综合评价和决策。

三、融合算法构建

3.1 DOA - BiLSTM 模型构建

将 DOA 算法应用于 BiLSTM 模型的参数优化。在训练过程中，DOA 算法以 BiLSTM 模型的预测误差为目标函数，对 BiLSTM 的网络参数（如权重矩阵、偏置向量等）进行优化。通过不断调整参数，使 BiLSTM 模型在处理输入数据时能够更准确地提取特征和进行预测，为后续的多目标优化和决策提供更可靠的数据基础。

3.2 基于 NSGAII 的多目标优化

将需要优化的多个目标函数（如成本最小化、效率最大化、风险最小化等）作为 NSGAII 的适应度函数。以 DOA - BiLSTM 模型的输出或相关数据作为决策变量的输入，NSGAII 通过非支配排序和遗传操作，在解空间中搜索帕累托最优解集，得到一组在多个目标上相互权衡的非支配解。

3.3 基于熵权 TOPSIS 的多属性决策

针对 NSGAII 得到的帕累托最优解集，确定决策所需考虑的多个属性（如时间、成本、质量、环境影响等）。利用熵权法计算各属性的权重，再基于 TOPSIS 方法，计算每个方案与正、负理想解的距离，通过距离排序从帕累托最优解集中筛选出最优方案，完成多属性决策过程。

3.4 气泡图可视化

将 NSGAII 得到的帕累托最优解集中的每个方案，以气泡图的形式进行可视化展示。气泡的横坐标和纵坐标分别对应两个关键目标值，气泡大小可表示第三个目标值或某一重要属性值。通过气泡图，能够直观地呈现各方案在不同目标和属性上的表现，以及方案之间的相互关系，辅助决策者更清晰地理解决策结果。

⛳️ 运行结果

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