随着社会经济的飞速发展，国民日益关注饮食与健康。营养评价与膳食智能决策支持系统就是依据相关标准对人体和膳食营养进行客观的评判，并在此基础上提供满足营养标准的膳食配方智能决策支持系统。本文基于模糊支配粒子群算法和本体知识库在营养评价与膳食决策中的应用，主要完成以下几个方面的工作：(1)简要介绍了粒子群算法的基本原理以及多目标优化的概念和基本模型，并分析了经典多目标粒子群优化算法，着重介绍了典型的模糊支配粒子群算法。对于该算法过早收敛的局限性，提出了改进的带禁忌搜索和动态权重调整策略的模糊支配粒子群算法。实验分析表明，改进的算法在超多目标优化问题更具有优越性。(2)简要介绍了本体知识库的基本概念。利用本体知识库技术，结合营养学领域，提出了营养评价本体知识库模型并给出了基于OWL的营养评价本体描述。该模型系统地描述了营养评价领域的抽象结构，建立了概念间的相互联系，实现了高效推理、知识共享和检索功能，提高了知识库的智能水平。(3)将改进算法应用到营养评价与膳食智能决策支持系统，详尽的介绍了算法的实现方法。系统仿真结果表明，改进的算法对超多目标优化问题具有明显的优越性，能够提供比较满意的配餐结果。从应用的角度证明了算法的有效性。(4)结合算法基于Microsoft Visual Studio2008环境，采用C#、SQL数据库技术，设计并实现了营养评价与膳食智能决策支持系统的体系结构，开发了C/S版的系统原型，为营养评价与合理膳食决策提供指导。