混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化算法的研究和應(yīng)用.pdf

1、混沌就是指在確定性系統(tǒng)中出現(xiàn)的一種貌似無規(guī)則的類似隨機(jī)的現(xiàn)象。由于這個(gè)性質(zhì)，使它可以被應(yīng)用于科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。近來人們發(fā)現(xiàn)混沌理論可以用來理解人腦中某些不規(guī)則的活動(dòng)，因此對于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也就成為擺在人們面前的又一新課題。不同于僅具有梯度下降特性的常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有混沌特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更加豐富的遠(yuǎn)離平衡點(diǎn)的動(dòng)力學(xué)特性，而且還同時(shí)存在各種吸引子。混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特性使它在信息處理和優(yōu)化計(jì)算等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。

2、 本文對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入的研究。首先系統(tǒng)的介紹了混沌動(dòng)力學(xué)的基本理論，給出了混沌的概念和定性特征、Lyapunov指數(shù)、測度熵等，并列舉了兩種最為典型的混沌系統(tǒng)——Logistic映射和洛倫茲方程，進(jìn)行了詳細(xì)的分析。 然后給出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CHNN)模型求解旅行商問題(TSP)。 接著在此基礎(chǔ)上給出了一種基于退火策略的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ACNN)算法，并進(jìn)行了重

3、點(diǎn)研究。它將混沌機(jī)制引入Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HNN)，利用混沌的遍歷性進(jìn)行隨機(jī)搜索，再由退火策略控制混沌動(dòng)態(tài)退出和倒分岔出現(xiàn)，使ACNN逐漸趨于一般的HNN。這樣既避免了陷于局部極小，又加快了收斂速度，使網(wǎng)絡(luò)能快速收斂到一個(gè)全局最優(yōu)或近似最優(yōu)的穩(wěn)定平衡點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，這是一種能有效解決局部極值問題的全局最優(yōu)化算法。 最后，本文又設(shè)計(jì)出了一種改進(jìn)的基于退火策略的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IACNN)算法。仿真結(jié)果表明，它具有更快的收斂