混沌tent映射tent分叉程序，改进灰狼优化算法

资 源 简 介

混沌tent映射tent分叉程序，改进灰狼优化算法

详 情 说 明

混沌tent映射是一种常用的混沌系统方法，能够通过简单的非线性迭代方程产生伪随机序列。在优化算法中引入混沌映射可以增强种群的多样性，帮助算法跳出局部最优解。本文将混沌tent映射与分叉程序结合，对传统灰狼优化算法进行改进。

灰狼优化算法(GWO)是一种模拟灰狼群体狩猎行为的智能优化算法。但传统GWO算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。通过引入混沌tent映射的分叉程序，可以改进算法中的种群初始化方式和位置更新机制，增强全局搜索能力。

改进后的灰狼优化算法(IGWO)被应用于优化BP神经网络(IGWO-BPNN)。BP神经网络具有强大的非线性拟合能力，但容易陷入局部最小值。IGWO算法优化了神经网络的初始权值和阈值参数，利用混沌映射的随机性特性，帮助网络跳出局部最优解。

实验结果表明，IGWO-BPNN模型显著提高了预测精度。混沌tent映射的引入增加了种群多样性，分叉程序改进了搜索策略，两者结合有效平衡了算法的全局探索和局部开发能力。这种方法为神经网络优化提供了一种新的思路，特别适用于解决复杂非线性系统的预测问题。