基于模拟退火算法的混沌神经网络模型

资 源 简 介

基于模拟退火算法的混沌神经网络模型

详 情 说 明

模拟退火算法与混沌神经网络的结合为复杂优化问题提供了一种高效的解决方案。模拟退火算法受金属退火过程启发，通过控制温度参数实现全局最优解的搜索，而混沌神经网络利用混沌动力学特性增强网络跳出局部极值的能力，二者的结合能够显著提升优化性能。

在该模型中，模拟退火算法主要用于调节混沌神经网络的参数，确保网络在训练过程中既能充分探索解空间，又能逐步收敛到最优解。温度参数的调度是关键，较高的初始温度允许较大的随机扰动，随着迭代进行，温度逐渐降低，搜索范围缩小，从而逼近最优解。

混沌神经网络的引入增强了系统的非线性动力学特性，使其能够有效避免陷入局部最优。通过调整混沌控制参数，可以平衡系统的探索与开发能力，提高模型的鲁棒性。

该模型适用于组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、调度优化等，尤其在高维、非线性、多极值的问题上表现优异。在实际应用中，需要合理设置初始温度、退火速率和混沌参数，以达到最佳优化效果。