二进制粒子群算法 PSO

资 源 简 介

二进制粒子群算法 PSO

详 情 说 明

二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization, BPSO）是经典粒子群算法在离散空间上的扩展，专门用于解决二进制编码的优化问题。该算法模拟鸟群觅食行为，通过群体协作在解空间中寻找最优解。与传统PSO不同，BPSO采用概率方式更新粒子的二进制位置向量，使得算法能够处理特征选择、组合优化等离散问题。

算法核心在于重新设计速度和位置更新公式：速度值通过sigmoid函数转换为[0,1]区间的概率，再通过随机阈值决定二进制位的取值。这种机制既保留了PSO的全局搜索特性，又适应了离散空间的特点。封装后的库通常会提供惯性权重、学习因子等关键参数的可配置接口，以及收敛判断、种群初始化等辅助功能。

实际应用时需注意二进制编码长度与问题规模的匹配，以及速度 clamping 等防止过早收敛的技巧。该算法在特征选择、神经网络结构优化等场景表现突出，特别是当解空间呈组合爆炸特性时，其群体并行搜索优势更为明显。