基于混沌的模拟退火算法

资 源 简 介

基于混沌的模拟退火算法

详 情 说 明

混沌模拟退火算法是传统模拟退火算法与混沌理论结合的改进版本。该算法通过引入混沌变量来增强搜索的随机性和遍历性，有效改善了传统模拟退火算法可能陷入局部最优的问题。

在快速扩展随机生成树算法中应用时，混沌模拟退火算法能带来以下优势：首先，混沌变量的引入使得算法在初始阶段就能进行大范围的搜索，提高了全局寻优能力。其次，混沌映射的非周期性特征保证了搜索路径的多样性，避免重复搜索相同区域。

算法的核心思想是利用混沌映射（如Logistic映射）生成随机数序列，这些序列具有遍历性和初值敏感性，能够更好地覆盖解空间。在温度参数的控制下，算法同时兼顾了全局探索和局部开发的能力。

该算法特别适合于解决复杂的组合优化问题，如网络拓扑优化、路径规划等。其优势在于既能保持模拟退火算法跳出局部最优的能力，又能通过混沌机制提高搜索效率。实际应用中需要特别注意混沌映射的选择和参数设置，这对算法性能有显著影响。