粒子群优化算法

资 源 简 介

粒子群优化算法

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的群体智能算法，通过模拟个体间的信息共享来寻找最优解。在标准PSO中，每个粒子在解空间中移动，通过跟踪个体历史最优解和群体最优解来更新速度和位置。

针对二元问题的特殊PSO需要做以下调整：首先，解空间被限制为{0,1}的离散空间，传统连续速度更新公式不再适用。常见的解决方法包括采用概率阈值转换，即利用sigmoid函数将速度映射到[0,1]区间，再通过随机采样确定最终状态。另一种方法是基于位置的直接离散化，将连续位置变量二值化。

二元PSO的关键改进在于重新定义了粒子移动的机制，使其能够适应离散空间的特点。这类算法特别适合解决特征选择、组合优化等典型二元决策问题。相比标准PSO，二元版本通常具有更快的收敛速度，但由于解空间的离散性，也更容易陷入局部最优。