在现代制造业的精密化、高效化发展进程中，工艺参数的优化至关重要，它直接影响产品质量、生产效率、成本控制以及资源消耗。传统的工艺参数优化方法往往依赖经验或单一目标优化，难以应对复杂生产场景下多目标协同优化的需求。而基于 Transformer-GRU+NSGAII 的多目标优化算法，为解决这一难题提供了全新的思路和高效的解决方案。算法融合：Transformer-GRU 与 NSGAII 的协同机制

在复杂工业工艺（如化工反应、材料热处理）中，工艺参数与产品质量、能耗、效率等目标间存在强非线性、高耦合的映射关系，传统优化方法难以精准平衡多目标冲突。牛顿拉夫逊算法（NR）优化的 BP 神经网络（NRBO-BP） 凭借其强大的非线性拟合能力与快速收敛特性，可精准构建工艺参数 - 目标映射模型；结合NSGAII 多目标优化算法的全局寻优优势，形成 “高精度建模 - 高效寻优” 的混合框架，能有效解决

在具有强时序特性的工业工艺（如多步热处理、连续轧制）中，工艺参数的动态变化（如温度随时间的阶梯式调整）对产品质量的影响显著。传统 Transformer 模型虽能捕捉参数间的全局关联，但对时序依赖的刻画不足；而 GRU（门控循环单元）擅长处理序列数据却受限于局部特征捕捉能力。

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。

该 MATLAB 代码实现了一种基于脉冲神经网络（SNN）的多智能体系统（MAS）群集控制仿真，主要用于解决屏障覆盖（Barrier Coverage）问题。通过协调多个智能体（Agents）的运动轨迹，在避开障碍物的同时形成有效的屏障覆盖区域，适用于边界监测、区域防护等应用场景。以下从代码结构、核心功能与仿真逻辑三个方面进行详细解析。一、代码结构与参数定义代码采用模块化设计，从参数初始化到仿真循

在 5G/6G 通信与边缘计算融合的背景下，无人机（UAV）凭借部署灵活、覆盖范围广的优势，成为辅助边缘计算网络的关键节点。多无人机协同为边缘设备提供计算卸载、数据中继和临时算力补充时，路径规划的优劣直接影响网络的服务延迟、能耗效率和任务完成率。传统路径规划方法难以应对动态用户分布、时变信道质量和算力需求波动等复杂场景，而深度强化学习（DRL） 通过智能体与环境的持续交互自主学习最优策略，为多无人

在复杂工业生产中，工艺参数优化是提升产品质量、降低生产成本和提高生产效率的核心环节。传统单目标优化方法难以平衡多个相互冲突的目标（如质量、成本、能耗），而多目标优化算法虽能生成帕累托最优解集，但依赖准确的目标函数模型。Transformer-BiGRU 模型结合了 Transformer 的全局依赖捕捉能力和双向门控循环单元（BiGRU）的时序特征提取优势，能精准建模工艺参数与目标指标的非线性关系

基于四阶Runge-Kutta方法实现Mackey_Glass混沌时间序列生成以及相位时差的绘制.智能优化算法。

机械设备的运行状态监测与故障诊断是保证设备安全可靠运行的关键环节，而轴承作为机械设备中最常见的部件之一，其故障诊断尤为重要。西储大学轴承数据中心收集了大量的轴承故障数据，成为学者们研究轴承故障诊断方法的宝贵资源。本文将介绍如何利用Matlab软件读取西储大学轴承故障数据，为进一步的故障特征提取和诊断模型构建奠定基础。一、 西储大学轴承故障数据概述。

1 狼群算法的优缺点狼群算法是一种随机概率搜索算法，使其能够以较大的概率快速找到最优解；狼群算法还具有并行性，可以在同一时间从多个点出发进行搜索，点与点之间互不影响，从而提高算法的效率。将WPA算法应用于15个典型复杂函数优化问题，并同经典的粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行比较仿真结果表明，该算法具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性，尤其适合高维、多峰的复杂函数求解。1.1 狼群算法的优点狼群算法是