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生物学家认为蚂蚁在觅食过程中经常表现出混沌动力学行为。蚂蚁作为一种智能的昆虫，会在途中留下“信息素”或做记号，以便和同一种群中的其它蚂蚁交换信息。虽然单个蚂蚁的能力非常有限，但是由于这种自组织的行为的结果，蚁群最终都能完成十分复杂的任务。一受自然界中蚂蚁行为的启发，基于混沌理论，我们提出了一种新的群智能优化算法。这种算法建立了单个蚂蚁的混沌行为和整个蚁群的智能优化行为之间的联系，具有混沌动态搜索和群行为搜索的效果，它与传统的蚂蚁算法不同，是一种决定性的迭代搜索算法。
本文充分分析了混沌蚂蚁群算法的非线性动力学行为，同时，我们用这种算法解决数值优化问题，并取得了令人满意的结果。