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基于粒子群算法的复杂系统评价  
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【英文题名】 Complex System Evaluation Based on Swarm Optimization Algorithm
【作者】 张翔;
【导师】 李纲;
【学位授予单位】 宁波大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 宁波大学
【网络出版投稿时间】 2011-09-29
【关键词】 复杂系统评价; 粒子群算法; 层次分析法; 投影寻踪; 组合评价;
【英文关键词】 complex system evaluation; particle optimization algorithm; analytic hierarchy process; project pursuit; combined evalution;
【中文摘要】 系统评价处于系统工程理论和方法体系的核心地位,是系统工程理论和实践研究的热点和难点。在实际应用中,由于其自身的复杂性,如存在着大量的高维非线性优化问题,需要采用新型智能评价方法来求解。目前粒子群算法在已在函数优化、神经网络训练、组合优化等领域获得了广泛应用,本文尝试将粒子群算法应用于复杂系统评价。 本文设计了一种基于邻居结构的自适应粒子群算法(NAPSO),以节点度不为0的WS型小世界网络作为粒子的邻居结构,自适应调整种群密度,提高种群多样性,并引入边界修正策略,分析了算法时间复杂度、空间复杂度和算法收敛性。采用NetLogo仿真软件对NAPSO求解函数的粒子运动轨迹进行仿真,所出现的“聚集”和“扩散”现象,表明NAPSO在算法后期较优的寻优能力。 在主观赋权评价中,针对层次分析法中一致性检验问题,设计了修正矩阵的一致性的粒子群算法(NAPSO-CAHP),以一致性指标函数为优化目标,再用模糊互补判断矩阵来替代正互反判断矩阵,把权值计算与模糊互补判断矩阵的一致性检验和修正结合起来,设计了基于NAPSO的模糊层次分析法。在客观赋权评价中,设计了基于NAPSO的投影寻踪方法(NAPSO-PP),将...
【英文摘要】 System evaluation lies in the position of system engineering theory and methodology, which is the hot spot and difficulty of research on system engineering theory and practice. There are many problems in application such as high-dimensional nonlinear optimization problem because of its complexity, so we need introduce new intelligent method in system evaluation. Currently particle optimization algorithm has gained wide application in the function optimization, neural network training, combinatorial optimiza...
【更新日期】 2011-12-05

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