混沌退火在神经网络函数优化计算中的应用
Application of Chaos Simulated Annealing in Function Optimization作者机构：北京理工大学信息科学技术学院自动控制系北京100081
出 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)
年 卷 期：2004年第24卷第10期
页 面：874-876页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：将混沌扰动直接添加到Hopfield网络中以提高网络在函数优化计算中的寻优能力.在寻优过程中,通过不断衰减混沌扰动幅度及混沌扰动的接受概率来实现混沌的模拟退火.接收概率衰减速度的调节可以控制混沌退火的速度,从而影响网络的收敛速度.网络在优化过程中经历了混沌粗搜索和梯度下降精搜索两个阶段.利用混沌的随机性和遍历性等特点,网络可以到达全局最优点附近,最终获得全局最优解.仿真结果证明了该方法的有效性.
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