在粒子群优化（PSO）或蚁群优化等优化算法中，群体初始化是指设定群体代理（例如粒子、蚂蚁）的起始位置和速度。通常，代理会在问题的搜索空间内随机分布，以确保广泛的探索。例如，在 PSO 中，每个粒子的初始位置会在解空间的定义边界内均匀采样，而速度通常设为零或较小的随机值。群体大小和搜索空间边界等参数是预定义的，以确保群体覆盖不同的区域，避免过早聚集。这种随机性有助于避免在过程早期偏向局部最优。
不同的算法会根据自身的机制调整初始化。在 PSO 中，一种常见方法是在用户定义的边界内使用均匀分布生成位置，以确保解空间的每个维度都得到公平采样。对于带约束的问题，初始化可能会丢弃无效位置或使用诸如拉丁超立方采样等技术来获得更好的覆盖度。在蚁群优化中，“蚂蚁”通常会被放置在图中的特定节点（例如路径寻找问题的起始节点），同时信息素路径会被均匀初始化。一些算法，如萤火虫算法，会同时初始化代理的位置和“亮度”（适应度值），这直接影响它们的移动。混合方法可能结合随机初始化和启发式猜测——例如，在已知较优解附近放置少量代理，同时随机化其余代理。
初始化显著影响算法性能。初始化不当的群体可能会收敛缓慢或陷入次优区域。开发者经常尝试不同的群体大小：较大的群体探索范围更广但会增加计算成本，而较小的群体则可能错过全局最优。例如，在高维空间中，确保代理跨越所有维度变得至关重要。一些实现会在初始化期间动态调整速度——例如，将其限制在搜索空间宽度的一小部分，以防止冲过目标。测试不同的分布（高斯分布、均匀分布）或特定于问题的启发式方法（如基于梯度的采样）也可以优化初始化。最终，目标是在第一次迭代时就平衡好探索和利用，为高效收敛奠定基础。