基于离散二进制PSO算法的专家选择系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-11页 |
| ·群体智能 | 第7-8页 |
| ·微粒群算法 | 第8-11页 |
| ·微粒群算法的起源 | 第8-9页 |
| ·微粒群算法的发展 | 第9-10页 |
| ·微粒群算法的应用 | 第10-11页 |
| 2 微粒群优化算法介绍 | 第11-20页 |
| ·原始微粒群算法 | 第11-18页 |
| ·微粒群算法原理 | 第11-12页 |
| ·微粒群算法描述 | 第12-13页 |
| ·微粒群算法参数分析 | 第13-15页 |
| ·微粒群算法流程 | 第15-16页 |
| ·参数的选择与设计 | 第16-18页 |
| ·离散二进制微粒群模型 | 第18-19页 |
| ·微粒群算法与其他优化算法的比较 | 第19-20页 |
| ·微粒群算法与遗传算法的比较 | 第19-20页 |
| ·微粒群算法与演化规划的比较 | 第20页 |
| ·PSO算法与其它优化方法的比较 | 第20页 |
| 3 算法的分析与设计 | 第20-28页 |
| ·对于本问题算法的描述 | 第20-22页 |
| ·问题的描述 | 第20-21页 |
| ·问题涉及的定义 | 第21-22页 |
| ·算法的设计 | 第22-28页 |
| ·框架算法的选择 | 第22页 |
| ·模糊关系矩阵的构建 | 第22-24页 |
| ·问题的评价空间 | 第24-25页 |
| ·问题的目标函数 | 第25-27页 |
| ·微粒群初始状态设定 | 第27-28页 |
| 4 算例系统的设计与实现 | 第28-40页 |
| ·算例系统的背景系统 | 第28-31页 |
| ·顶层系统—辽宁省自然科学基金管理系统 | 第28-30页 |
| ·父系统——同行评议管理系统 | 第30-31页 |
| ·系统功能设计 | 第31-33页 |
| ·系统的结构设计 | 第33-35页 |
| ·系统的算法描述 | 第35-40页 |
| ·目标函数的描述 | 第35-36页 |
| ·离散二进制PSO算法过程的描述 | 第36-37页 |
| ·实际算例的运算 | 第37-40页 |
| 5 结论 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第45页 |
