二进制粒子群优化算法

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二进制粒子群优化算法

详 情 说 明

二进制粒子群优化算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）是传统粒子群优化（PSO）算法在离散空间的应用，常用于解决0-1优化问题。该算法通过模拟鸟群觅食行为，调整粒子的位置（0或1）和速度来搜索最优解。

核心程序结构分析： 主程序（swarmpso.m）：控制算法流程，包括迭代更新粒子位置、速度和全局最优解。每次迭代调用子程序完成初始化和适应值计算。 初始化（swarminit.m）： 设定粒子群规模、迭代次数等参数。 随机生成初始二进制位置（如[0,1]矩阵）和速度。 记录个体最优（pBest）和全局最优（gBest）的初始解。 适应值计算（swarmeval.m）： 根据目标函数评估每个粒子的二进制位置。 适应值用于更新pBest和gBest，通常目标函数值越小（或越大）表示解越优。

算法特点： 二进制编码：速度通过Sigmoid函数映射为概率，决定位置取0或1。 局部与全局平衡：惯性权重、个体学习因子和社会学习因子共同影响收敛性。 离散优化：适用于特征选择、背包问题等场景。

扩展思路：可结合遗传算法的交叉变异操作增强全局搜索能力，避免早熟收敛。