混沌的模拟退火算法

资 源 简 介

混沌的模拟退火算法

详 情 说 明

混沌的模拟退火算法是一种结合混沌动力学与经典模拟退火策略的创新优化方法。该算法通过引入混沌序列的遍历性和随机性，有效改善了传统模拟退火在全局搜索能力和收敛速度方面的局限性。

核心思路是在算法初始阶段利用混沌系统生成具有伪随机特性的候选解，这种解空间遍历方式比纯随机搜索更具规律性和覆盖性。随着温度参数下降，系统逐渐从混沌状态过渡到有序状态，此时算法表现出类似传统模拟退火的局部精细化搜索特性。

在工程优化、组合数学等复杂问题中，这种混合算法表现出两大优势：混沌扰动帮助跳出局部最优陷阱，而退火机制则保证最终解的稳定性。典型应用场景包括神经网络参数优化、物流路径规划等NP难问题的近似求解。

该算法的实现要点需关注：Logistic映射等混沌系统的选择、温度衰减函数与混沌强度系数的耦合设计，以及终止条件的动态判断标准。这些参数共同决定了算法在"探索"与"开发"之间的平衡效能。