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🔥 内容介绍

在材料加工、化工生产等复杂工业场景中，工艺参数优化是提升产品质量、降低成本、提高效率的核心环节。传统单目标优化方法难以平衡多个相互冲突的指标（如强度 - 韧性平衡、能耗 - 精度权衡），而多目标优化算法虽能生成帕累托最优解集，但在高维参数空间与强非线性工艺关系中常面临收敛慢、解质量低的问题。Transformer+NSGAII 混合算法通过 Transformer 模型的强特征提取能力捕捉工艺参数与目标间的非线性映射，结合 NSGAII 的多目标寻优优势，可实现高维参数空间下三目标（如质量、效率、成本）的协同优化，为复杂工业过程的参数决策提供精准支持。

Transformer 模型的工艺特征提取机制

Transformer 作为基于自注意力机制的深度学习模型，能有效捕捉工艺参数与目标间的长程依赖与非线性关系，为多目标优化提供精准的目标预测模型。

（一）Transformer 在工艺建模中的优势

1. 自注意力机制：

通过计算参数间的注意力权重，识别关键参数（如时效温度对强度的影响权重高于冷却速率），提升模型对重要参数的敏感性。

1. 并行计算能力：

相比循环神经网络（RNN），Transformer 可并行处理参数序列，在高维参数场景下训练效率提升 3-5 倍。

1. 全局特征捕捉：

避免卷积神经网络（CNN）的局部感受野限制，能捕捉参数交互的全局效应（如温度与时间的协同作用）。

（二）工艺参数预测模型构建

1. 数据预处理：

• 输入：工艺参数序列（如 [T,t,v] 的归一化值）；

• 输出：三目标值（强度、延伸率、能耗）；

• 数据集：通过实验或生产记录采集 1000-5000 组样本，包含参数与对应目标值。

1. 模型结构：

• 嵌入层：将离散化的工艺参数转换为高维特征向量（维度 64）；

• 编码器：3 层 Transformer 编码器，每层包含 8 头自注意力机制与前馈神经网络；

• 输出层：全连接层输出三目标预测值，激活函数分别采用 ReLU（强度、延伸率）与 Sigmoid（能耗）。

1. 训练与验证：

• 损失函数：均方误差（MSE），L = (1/3)(MSE (f₁)+MSE (f₂)+MSE (f₃))；

• 优化器：Adam，学习率 0.001，迭代 100 epochs；

• 验证结果：在铝合金时效数据集上，三目标预测误差均 < 5%，优于 BP 神经网络（误差 8-12%）与随机森林（误差 6-10%）。

（三）特征重要性分析

通过自注意力权重可视化，可识别关键参数：

• 时效温度（T）对强度的注意力权重为 0.45，对能耗为 0.35；

• 保温时间（t）对延伸率的权重为 0.40，是韧性调控的核心参数；

• 冷却速率（v）的总体权重较低（<0.2），但在高温段（T>180℃）权重增至 0.3，需针对性优化。

三、NSGAII 与 Transformer 的融合优化框架

将 Transformer 的预测模型作为 NSGAII 的目标函数评估器，构建 “数据驱动 - 智能寻优” 的混合框架，实现三目标高效优化。

（一）NSGAII 算法的核心改进

NSGAII（非支配排序遗传算法 II）通过快速非支配排序、拥挤度计算与精英保留策略，生成分布均匀的帕累托解集，为适应三目标优化，需进行针对性调整：

1. 适应度评估优化：

• 传统 NSGAII 通过实验或机理模型计算目标值，成本高、效率低；

• 改进后：将参数输入 Transformer 模型，直接输出三目标预测值，评估效率提升 100 倍以上。

1. 选择算子改进：

• 引入目标贡献度权重：对接近约束边界的解（如强度≈300MPa）增加选择概率，确保解集可行性。

1. 变异算子自适应：

• 根据参数重要性（Transformer 的注意力权重）调整变异概率：高权重参数（如 T）变异概率提高至 0.3，低权重参数（如 v）降至 0.1，增强关键参数的搜索力度。

（二）混合优化流程

1. 初始化：

• 随机生成 100-200 个初始参数解（种群），确保满足工艺约束；

• 通过 Transformer 模型评估每个解的三目标值。

1. 迭代优化：

• 选择与交叉：采用二进制锦标赛选择，模拟二进制交叉（SBX）生成子代；

• 变异：多项式变异，变异概率随参数重要性自适应调整；

• 非支配排序：将父代与子代合并，按帕累托等级排序；

• 精英保留：选取前 N 个解（种群规模），优先保留拥挤度大的解，维持解集多样性。

1. 终止条件：

• 达到最大迭代次数（如 200 代）或连续 20 代解集无显著变化（拥挤度变化 < 1%）。

⛳️ 运行结果

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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

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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