基于GWO-Bi-LSTM与改进NSGAIII的多目标优化附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 542 阅读

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#lstm #matlab #人工智能

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🔥 内容介绍

基于灰狼优化算法（GWO）优化双向长短期记忆网络（Bi-LSTM），并结合改进 NSGAIII（非支配排序遗传算法 III）的多目标优化框架，是一种融合智能优化、深度学习与多目标决策的复杂系统优化方案。该框架可有效解决高维度、强非线性场景下的多目标优化问题（如资源调度、参数配置、性能优化等），核心逻辑是用 GWO-Bi-LSTM 构建高精度预测模型，再通过改进 NSGAIII 搜索帕累托最优解。

一、核心组件与原理

1. GWO-Bi-LSTM：预测模型的优化构建

Bi-LSTM 的作用：作为预测器，用于建模输入变量与多目标输出之间的非线性映射关系。Bi-LSTM 通过前向和后向两个 LSTM 单元捕捉时序数据的双向依赖关系，相比单向 LSTM 更适合处理具有复杂前后关联的输入（如工业过程参数与能耗、效率的关系）。
GWO 的优化目标：Bi-LSTM 的超参数（如隐藏层神经元数、学习率、迭代次数、 dropout 率等）直接影响预测精度，GWO 通过模拟灰狼捕食行为（包围、狩猎、攻击）搜索最优超参数组合，以最小化预测误差（如 MSE）为目标，提升模型对多目标输出的拟合能力。

优势：解决 Bi-LSTM 超参数依赖经验调试的问题，通过 GWO 自适应寻优，使模型在有限样本下仍能保持高精度预测，为后续多目标优化提供可靠的 “目标函数评估器”。

2. 改进 NSGAIII：多目标优化的寻优核心

NSGAIII 的基础功能：经典的多目标优化算法，通过非支配排序和参考点选择策略，在高维目标空间中生成分布均匀的帕累托最优解集（Pareto front），适用于 3 个及以上目标的优化问题。
改进方向：

优势：相比传统 NSGAIII，改进算法在收敛速度和解集多样性上更优，尤其适合目标函数耦合性强、约束复杂的场景。
- 自适应交叉 / 变异算子
  ：根据种群多样性动态调整交叉概率（如采用模拟二进制交叉 SBX）和变异概率（如多项式变异），避免早熟收敛；
- 精英保留策略
  ：引入外部存档池保存历史最优解，防止优质个体丢失；
- 参考点动态调整
  ：针对目标函数分布不均的场景，动态加密或稀疏化参考点，提升解集在关键区域的精度。

二、整体框架与实现步骤

该框架分为预测模型构建（GWO-Bi-LSTM） 和多目标优化（改进 NSGAIII） 两大阶段，流程如下：

步骤 1：问题建模与数据准备

定义优化目标
：明确待优化的多个目标（通常相互冲突），如 “最小化能耗”“最大化生产效率”“最小化成本” 等。
确定决策变量与约束
：决策变量为系统可调节参数（如设备运行参数、资源分配比例），约束包括变量取值范围（如温度≤100℃）、工艺限制（如产能≥1000 件 / 天）等。
数据集构建
：采集历史数据（决策变量→多目标输出的样本），划分训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%），用于训练 GWO-Bi-LSTM 预测模型。

步骤 2：GWO 优化 Bi-LSTM 预测模型

Bi-LSTM 结构初始化
：设定超参数搜索范围（如隐藏层神经元数 50~200、学习率 0.001~0.01、迭代次数 100~500）。
GWO 寻优过程
：
- 初始化灰狼种群（每个个体代表一组超参数）；
- 计算适应度：将超参数代入 Bi-LSTM，用训练集训练模型，以验证集的多目标预测误差（如各目标 MSE 的加权和）作为适应度；
- 迭代更新种群：通过 α（最优狼）、β（次优狼）、δ（第三优狼）引导种群搜索，直至找到最优超参数组合；
训练最终预测模型
：用最优超参数构建 Bi-LSTM，在全量训练集上训练，得到输入（决策变量）→输出（多目标预测值）的映射模型。

步骤 3：改进 NSGAIII 多目标优化

种群初始化
：随机生成满足约束条件的决策变量种群（初始解）。
目标函数评估
：将每个决策变量输入 GWO-Bi-LSTM，得到多目标预测值（替代真实目标函数，降低计算成本）。
改进 NSGAIII 迭代
：
- 非支配排序
  ：将种群按支配关系分为不同层级（等级 1 为最优非支配解）；
- 参考点关联
  ：计算个体与参考点的距离，选择距离最小的个体保留，维持解集多样性；
- 自适应遗传操作
  ：对保留个体进行交叉、变异，生成新种群，结合精英存档池更新种群；
收敛判断
：当迭代次数达到上限或解集变化小于阈值时，输出最终帕累托最优解集。