PSO -BLS 算法伪代码

### PSO-BLS算法伪代码

PSO-BLS (Particle Swarm Optimization-Based Broad Learning System) 是一种结合粒子群优化(PSO)[^1] 和广义学习系统(Broad Learning System, BLS)[^2] 的混合模型。

#### 初始化阶段

def initialize_PSO_BLS():
    # 定义参数
    swarm_size = N  # 粒子数量
    dimensions = D  # 输入维度
    
    # 随机初始化粒子位置和速度
    positions = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(swarm_size, dimensions))
    velocities = np.zeros((swarm_size, dimensions))

    # 计算初始适应度值并记录个体最优解和个人历史最佳位置
    personal_best_positions = positions.copy()
    personal_best_scores = evaluate_fitness(positions)

    global_best_position = find_global_best(personal_best_positions, personal_best_scores)

#### 迭代更新过程

for iteration in range(max_iterations):
    
    for i in range(swarm_size):

        r1, r2 = np.random.rand(), np.random.rand()

        # 更新速度向量
        velocities[i] = w * velocities[i] \
                      + c1*r1*(personal_best_positions[i]-positions[i])

        # 应用最大最小速度限制
        velocities[i] = apply_velocity_limits(velocities[i])
        
        # 更新粒子的位置
        positions[i] += velocities[i]

        # 如果新位置更优，则更新个人最好位置
        current_score = evaluate_fitness(positions[i])
        if current_score < personal_best_scores[i]:
            personal_best_scores[i] = current_score
            personal_best_positions[i] = positions[i].copy()

    # 更新全局最优解
    new_global_best_position = find_global_best(personal_best_positions, personal_best_scores)
    if is_better(new_global_best_position, global_best_position):
        global_best_position = new_global_best_position
        
    # 使用当前找到的最佳权重配置训练BLS网络
    train_BLS_network(global_best_position)

#### 广义学习系统的集成
在每次迭代过程中，使用由PSO寻得的最佳权值来调整BLS结构中的映射层节点连接强度。这使得整个框架能够自适应地寻找最合适的特征表示方式[^3]。