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一种改进混沌神经网络及其在组合优化问题中的应用
摘要
混沌神经网络是一种基于混沌系统和神经网络理论的新型网络模型。本文提出了一种改进混沌神经网络，并将其应用于组合优化问题中。通过引入混沌序列生成和适应性学习机制，该改进模型在解决组合优化问题中具有更高的性能和效率。在实验部分，我们将改进模型与传统神经网络和其他组合优化算法进行了对比实验。
1.引言
组合优化是一类在商业和工程领域中广泛应用的问题，通常涉及到寻找最优解或接近最优解的方法。神经网络作为一种机器学习方法，被广泛应用于解决各种问题，包括组合优化。
2.混沌神经网络
混沌系统是一种具有高度非线性特性和灵敏度依赖于初始条件的系统。混沌神经网络将混沌系统的特性引入到神经网络中，用于提高其非线性拟合能力和搜索能力。
3.改进的混沌神经网络
我们提出了一种改进的混沌神经网络模型，主要包括以下几个方面的改进：
（1）引入混沌序列生成：通过使用混沌序列作为初始权重和偏置，增加网络的多样性，并提高搜索能力。
（2）适应性学习机制：通过改变神经元的学习率，根据错误的反馈来调整网络的权重和偏置。
（3）结构优化：通过改变网络的层数和神经元的连接方式，优化网络的结构，提高性能和效率。
4.组合优化问题中的应用
将改进的混沌神经网络应用于组合优化问题中。我们选择了旅行商问题（TSP）作为实验对象，并通过与传统神经网络和遗传算法进行对比实验。
5.实验结果和讨论
在一系列实验中，我们比较了改进模型与传统神经网络和遗传算法在解决TSP问题中的性能。实验结果表明，改进模型具有更好的拟合能力和收敛速度。
6.结论
本文提出了一种改进的混沌神经网络模型，并将其应用于组合优化问题中。通过实验证明，改进模型具有更高的性能和效率，可用于解决实际问题。未来的研究可以进一步扩展改进模型的适用范围，并对其进行更深入的优化和改进。
参考文献：
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