粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）主要用优化计算实值的连续性问题，而离散二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）则用来优化离散空间问题，它扩展了PSO算法的应用，现已广泛应用到各种离散优化问题计算中，但目前对BPSO算法的理论分析研究还很少，难以指导算法性能。本文从位改变概率和遗传算法的模式定理两方面对BPSO进行分析。分析得出，BPSO算法具有很强全局搜索能力，但不能收敛于粒子的全局最优位置，而且随着算法
