基于GA-PSO算法的清酒质量等级研究

摘要

酒的质量等级评定是一件十分重要的工作.鉴于酒的质量等级为分类变量不能利用传统回归模型,于是采用Logistic回归模型进行建模.在结合一次对葡萄牙清酒全面调查所获得的实际数据的基础上,利用了有序Logistic回归构建了清酒质量等级预测模型,并利用了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、遗传-粒子群算法(GA-PSO)三种方法进行优化,得出GA-PSO算法比上述其他两种算法能更有效地找出全局最优解.同时,找出了一组能获得最优质量等级的数据.