混沌优化方法的研究进展

被引：71

作者：

王凌

郑大钟

李清生

机构：

[1] 清华大学自动化系!北京

[2] 北京航空航天大学理学院!北京

来源：

计算技术与自动化 | 2001年 / 01期

基金：

国家攀登计划;

关键词：

混沌; 优化; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

混沌是一种普遍的非线性现象 ,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点。由于遍历性可作为避免搜索过程陷入局部极小的有效机制 ,因此混沌已成为一种新颖且有潜力的优化工具。为了让混沌优化这一新兴研究方向为更多工作者所了解 ,此文综述了混沌优化方法的研究进展 ,包括基于混沌的函数优化与基于混沌神经网络的组合优化 ,并在分析混沌优化特点的基础上讨论了有待发展的若干研究课题

引用

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共 7 条

[1] 一种基于退火策略的混沌神经网络优化算法
王凌
郑大钟
[J]. 控制理论与应用, 2000, (01) : 139 - 142
[2] 基于混沌变量的模拟退火优化方法
王子才
张彤
王宏伟
[J]. 控制与决策, 1999, (04) : 94 - 97
[3] 变尺度混沌优化方法及其应用
张彤
王宏伟
王子才
[J]. 控制与决策, 1999, (03) : 94 - 97
[4] 混沌优化方法及其应用
李兵
蒋慰孙
[J]. 控制理论与应用, 1997, (04) : 613 - 615
[5] Chaotic local search algorithm
Changkyu Choi
Ju-Jang Lee
[J]. Artificial Life and Robotics, 1998, 2 (1) : 41 - 47
[6] On the stability of the Travelling Salesman Problem algorithm of Hopfield and Tank[J] . G. V. Wilson,G. S. Pawley.Biological Cybernetics . 1988 (1)
[7] NEURAL COMPUTATION OF DECISIONS IN OPTIMIZATION PROBLEMS
HOPFIELD, JJ
TANK, DW
[J]. BIOLOGICAL CYBERNETICS, 1985, 52 (03) : 141 - 152

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