用改进的噪声混沌神经网络模型求解组合优化问题

混沌模拟退火方法（CSA）在解决组合优化问题时有很强的搜索能力。其中系数α代表能量函数对动态性的影响，α太大，能量函数影响太强，以至于无法得到暂态混沌现象，α太小，能量函数的影响太弱，从而无法收敛到最优解。提出了一种自适应参数动态调整方法，随着能量函数的逐渐减小，通过加大α，保持能量函数在整个搜索过程中对搜索动态性保持一定的影响，从而加快搜索速度，同时保持搜索的精度。计算机仿真结果表明，在保持和增强搜索能力的同时，文中动态参数算法所用时间与现有的算法相比可以减少20％－50％。     

混沌神经网络模型中的模拟退火策略

混沌模拟退火法（CSA）是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法，其神经元的自反馈连接权值zi的演变函数称为退火函数，它影响暂态混沌神经网络（TCNN）优化方法的准确性和计算速度，文中通过比较单细胞TCNN模型CSA中两种最常用的退火函数（线性退火和指数退火函数），给出了一种新的分段指数退火函数，使得算法的收敛速度加快，搜索精度增加。并利用推销员问题（TSP）验证了新的分段退火函数优于前面两种退火函数策略。     

暂态混沌神经网络应用于ATM路由算法

异步传输模式（ATM）网络中基于给定的虚通道（VP）拓扑结构，提出一种暂态混沌神经网络模型的虚通路（VC）路由算法，通过构造能量函数达到网络资源的有效利用以及路由请求的有效性。仿真结果表明，本算法能根据用户提出的通路连接（VCC）请求，实时，有效地实现VC路由选择和利用网络资源。