基于离散二进制PSO算法的专家选择系统

摘要

本文在对该算法及其应用进行全面综述的基础上，重点进行了离散二进制PSO算法的研究，并将微粒群算法应用于专家选择系统中。本文的研究目的：一方面是探索和完善离散二进制PSO算法模型，使之能更有效的解决传统方法难以解决的问题；另一方面拓展离散二进制PSO算法的应用领域，使之能够解决更多的工程实践问题。本文采用概念性研究、实际数据测试、数理证明等主要论证手段。本文算法以及系统设计是针对这一类问题的一种新的思考方式和尝试性的解决方案。对于今后此类算法的构建以及类似系统的实现，具有一定的借鉴作用。

目录

文摘

英文文摘

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1引言

1.1群体智能

1.2微粒群算法

1.2.1微粒群算法的起源

1.2.2微粒群算法的发展

1.2.3微粒群算法的应用

2微粒群优化算法介绍

2.1原始微粒群算法

2.1.1微粒群算法原理

2.1.2微粒群算法描述

2.1.3微粒群算法参数分析

2.1.4微粒群算法流程

2.1.5参数的选择与设计

2.2离散二进制微粒群模型

2.3微粒群算法与其他优化算法的比较

2.3.1微粒群算法与遗传算法的比较

2.3.2微粒群算法与演化规划的比较

2.3.3 PSO算法与其它优化方法的比较

3算法的分析与设计

3.1对于本问题算法的描述

3.1.1问题的描述

3.1.2问题涉及的定义

3.2算法的设计

3.2.1框架算法的选择

3.2.2模糊关系矩阵的构建

3.2.3问题的评价空间

3.2.4问题的目标函数

3.2.5微粒群初始状态设定

4算例系统的设计与实现

4.1算例系统的背景系统

4.1.1项层系统—辽宁省自然科学基金管理系统

4.1.2父系统——同行评议管理系统

4.2系统功能设计

4.3系统的结构设计

4.4系统的算法描述

4.4.1目标函数的描述

4.4.2离散二进制PSO算法过程的描述

4.4.3实际算例的运算

5结论

参考文献

致 谢