✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
在机械制造、化工生产、能源工程等领域，工艺参数与工程设计的优化往往需同时满足 “效率提升”“成本降低”“质量保障” 等多目标需求，且目标间常存在耦合冲突（如提高加工效率可能导致产品精度下降）。传统优化方法存在 “预测精度低、帕累托解集质量差、方案决策主观” 等问题。本文提出融合梦境优化算法（DOA）优化门控循环单元（GRU）、非支配排序遗传算法 II（NSGAII） 与熵权 TOPSIS的多目标优化框架：通过 DOA-GRU 实现工艺 - 性能映射关系的高精度预测，依托 NSGAII 生成多目标帕累托最优解集，结合熵权 TOPSIS 完成最优方案的客观决策，并通过气泡图直观呈现优化结果，为复杂工程场景的多目标优化提供科学工具。
一、研究背景：为何需要多算法融合的优化框架？
1.1 传统工艺参数优化的局限性
传统工艺参数与工程设计优化多依赖经验试错或单一算法，存在明显短板：
- 预测模型精度不足：采用回归分析、普通神经网络等模型，难以捕捉工艺参数与性能指标间的强非线性关系（如激光焊接中功率、速度对焊缝强度的耦合影响）；
- 多目标优化效率低：基于加权法的单目标转化策略，易丢失帕累托最优解，且权重设置主观；
- 方案决策主观性强：依赖专家经验从帕累托解集中选择方案，缺乏量化评价标准，易导致决策偏差。
1.2 单一算法的适配性缺陷
现有单一优化算法难以覆盖 “预测 - 优化 - 决策” 全流程需求：
- GRU 模型：虽能处理时序工艺数据，但初始权重与结构参数随机设置，易陷入局部最优，预测精度受限；
- NSGAII 算法：虽能高效生成帕累托解集，但需依赖准确的性能预测模型，否则优化方向易偏离实际；
- TOPSIS 方法：虽能实现多方案排序，但权重确定依赖主观赋值，缺乏客观性。
1.3 本文融合框架的核心价值
本文提出的 “DOA-GRU+NSGAII + 熵权 TOPSIS” 框架，通过三阶段协同解决上述问题：
- 预测阶段：用 DOA 优化 GRU 的初始权重与隐含层神经元数，提升工艺 - 性能映射的预测精度；
- 优化阶段：以 DOA-GRU 为性能预测模型，通过 NSGAII 高效搜索多目标帕累托最优解集；
- 决策阶段：采用熵权法客观确定指标权重，结合 TOPSIS 完成最优方案排序，避免主观偏差；
- 可视化阶段：通过气泡图直观展示帕累托解集的分布特征与最优方案位置，提升结果可读性。
二、核心算法原理：框架构建的四大基础
2.3 基础 3：非支配排序遗传算法 II（NSGAII）—— 多目标优化
NSGAII 通过 “非支配排序” 与 “拥挤度计算”，高效生成均匀分布的帕累托最优解集，适用于工艺参数的多目标优化。
2.3.1 NSGAII 的核心流程
- 种群初始化：生成 M 个工艺参数组合作为初始种群；
- 性能预测：将每个参数组合输入 DOA-GRU，得到对应的多目标性能指标（如加工效率、成本、精度）；
- 非支配排序：按 “支配关系” 将种群分为不同层级（层级 1 为帕累托最优解，层级 2 为受层级 1 支配的解，以此类推）；
- 拥挤度计算：计算每个个体在所属层级中的拥挤度（反映解的分布均匀性），拥挤度越大，解的代表性越强；
- 选择 - 交叉 - 变异：基于轮盘赌选择法与拥挤度排序，选择优质个体进行交叉（单点交叉）与变异（高斯变异），生成子代种群；
- 种群合并与更新：合并父代与子代种群，重新排序后保留前 M 个个体，迭代至收敛，输出帕累托最优解集。
2.3.2 多目标优化的目标函数设定
以 “机械加工工艺优化” 为例，设定 3 个目标函数：
- 最大化加工效率：
LaTex error
，x 为工艺参数（切削速度、进给量、背吃刀量）；
- 最小化加工成本：
LaTex error
；
- 最大化加工精度：
LaTex error
（转化为最大化问题）。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌟 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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 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
👇
扫一扫
790
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
