【发布时间】：2017-06-03 06:46:38
【问题描述】：
在particle swarm optimization algorithm 中，维度的确切含义是什么。是搜索空间中的粒子数（种群大小）吗？还是每个粒子的坐标？
【问题讨论】：
标签： algorithm artificial-intelligence particle-swarm
【发布时间】：2017-06-03 06:46:38
【问题描述】：
这是您的搜索空间的维度。为了更好地理解这个检查代码行：
更新粒子的速度：vi,d ← ω vi,d + φp rp (pi,d-xi,d) + φg rg (g d-xi,d)
因此，每个粒子的速度都有 d 个分量。
编辑：看看这篇文章的摘录：
它通过拥有大量候选解决方案（此处称为粒子）并根据粒子位置和速度的简单数学公式在搜索空间中移动这些粒子来解决问题。 p>
因此，搜索空间的维度是粒子中的组件数。
【讨论】：
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在这种情况下，搜索空间的维度取决于每个粒子的坐标数。例如，如果每个粒子是一个大小为 1×M 的向量，那么搜索空间的维度将是：d=M。这对不对？
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那么，维度问题的curs可以通过减小d值来解决，对吧？
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@shdotcom 是的，你可以扔掉不太重要的功能
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感谢您的帮助，我还有一个关于 PSO 和特征提取的问题，但我不能在这里问。可以给我您的电子邮件，以便我可以发送带有详细信息的问题。谢谢
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@shdotcom 抱歉，不，您可以在此站点上发布另一个问题。如果出于某种原因你不想透露你工作的性质，你可以用某种方式掩饰它。
xij 表示第 i 个粒子取自 j 维搜索空间。如果粒子数受n限制，搜索空间的维数受m限制，则i小于等于n，j小于等于m。所以维度是指粒子位置的坐标。速度分量的数量将与粒子的坐标数量相同。在像
这样的数学问题中
最小化 x2 – 5x + 20，总是 j = 1
【讨论】：