DPSO离散二进制粒子群算法编程以及实现（PSO）

资 源 简 介

DPSO离散二进制粒子群算法编程以及实现（PSO）

详 情 说 明

DPSO（Discrete Particle Swarm Optimization）是经典粒子群算法的离散二进制变体，专门用于解决组合优化问题。与连续空间中的PSO不同，其核心在于通过概率映射将速度转化为二进制位取值。

算法核心思想： 粒子位置采用二进制编码（如[1,0,1]表示特征选择），速度转换为位翻转概率 更新公式保留全局最优和个体最优的导向作用，但通过Sigmoid等函数将速度约束到[0,1]区间 通过随机阈值判定决定每位取0或1，例如当S(v)>rand()时置1

实现关键点： 初始化阶段需随机生成二进制位置矩阵 适应度函数需针对离散问题设计（如特征子集的分类精度） 惯性权重和加速常数的调参影响收敛速度 可引入变异操作避免早熟收敛

典型应用场景包括特征选择、背包问题、网络路由优化等离散决策问题。相比遗传算法，DPSO通常具有更少的超参数和更快的收敛特性。