Transformer-GRU+NSGAII工艺参数优化、工程设计优化
【摘要】 Transformer-GRU+NSGAII工艺参数优化、工程设计优化
1.Transformer-GRU+NSGAII多目标优化算法，工艺参数优化、工程设计优化！（Matlab完整源码和数据）
Transformer-GRU模型的架构：输入层：多个变量作为输入，形成一个多维输入张量。Transformer编码器：该编码器由多个Transformer编码器层组成，每个编码器层包含多头注意力机制和前馈网络。编码器层用于学习变量之间的关系。GRU层：在Transformer编码器之后，将输出序列输入到GRU层中。GRU层用于处理序列，记忆先前的状态，并生成隐藏状态序列。输出层：将GRU层的隐藏状态序列输入到输出层，通过全连接层进行最终的预测。输出层的神经元个数通常与预测目标的维度相匹配。训练过程中，可以使用已知的输入序列和目标序列来计算预测误差，并使用反向传播算法来更新模型的参数。优化器可以使用常见的梯度下降方法，如Adam。
多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标的优化过程。在多目标优化中，通常存在多个冲突的目标，即改善一个目标可能会导致另一个目标的恶化。因此，多目标优化的目标是找到一组解，这组解在多个目标下都是最优的，而不是仅仅优化单一目标。
2.先通过Transformer-GRU封装因变量(y1 y2 y3 ）与自变量(x1 x2 x3 x4 x5）代理模型，再通过nsga2寻找y极值（y1极大;y2 y3极小），并给出对应的x1 x2 x3 x4 x5Pareto解集。
3.data为数据集，5个输入特征，3个输出变量，NSGAII算法寻极值，求出极值时(max y1; min y2;min y3)的自变量x1,x2,x3,x4,x5。
4.main1.m为Transformer-GRU主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件，依次运行即可，其余为函数文件，无需运行。
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