【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混沌动力学与人工神经网络特性的智能算法，近年来在解决复杂最优化问题中展现出独特优势。其核心在于利用混沌系统的遍历性、初值敏感性和伪随机性来增强传统神经网络跳出局部最优的能力。

在解决非线性、多峰值的全局优化问题时，传统梯度下降法容易陷入局部最优解。混沌神经网络通过引入混沌扰动机制（如Logistic映射或Henon吸引子），使网络参数在搜索过程中产生可控的随机波动。这种动态搜索特性使其能够像"扫雷"一样覆盖整个解空间，显著提高发现全局最优解的概率。

典型应用包括组合优化（如TSP问题）、工程参数调优和金融模型求解。相比遗传算法等进化计算方法，混沌神经网络具有更快的收敛速度和更少的超参数调整需求。未来发展方向包括与深度学习结合处理高维优化，以及研究混沌退火策略的平衡机制。