【论文】混沌神经网络及其在最优化问题中的应用

资 源 简 介

【论文】混沌神经网络及其在最优化问题中的应用

详 情 说 明

混沌神经网络作为一种结合了非线性动力学与人工智能的前沿模型，正在最优化问题领域展现出独特价值。这类网络通过在传统神经网络中引入混沌机制，能够有效避免常规优化算法容易陷入局部最优解的困境。其核心在于利用混沌系统对初始条件的极端敏感性，通过遍历性搜索扩大解空间的探索范围。

在最优化问题应用中，混沌神经网络通过分岔参数调控实现两种模式的智能切换：当需要全局搜索时，系统保持混沌状态进行大范围探索；当接近最优解区域时，则通过控制策略退出混沌状态转为梯度下降等精细搜索。这种动态特性使其特别适合处理具有多峰特征的复杂优化问题，如组合优化中的旅行商问题、工程设计中多目标优化等场景。

当前研究热点集中在混沌激励函数的选取、退混沌控制策略的优化，以及与深度学习框架的融合创新等方面。相比传统优化算法，该方法的优势在于能同时保持搜索多样性和收敛效率，但其计算复杂度较高的问题仍需进一步解决。