脑电源定位问题或脑电逆问题在神经科学基础研究和临床应用中具有重要意义。一般来说,用一个或几个偶极子可以等效脑电活动源。逆问题的求解就通过改变偶极子的参数使正向计算所得头皮电位与测量电位拟合,　在数学上表现为最小均方误差的非线性代价函数,这是一个非常复杂的优化问题,求解通常依赖于非线性优化方法。本文回顾了脑电源定位问题的研究进展,旨在探讨在脑电偶极子源定位问题中的非线性优化技术的改进。近年关于非线性优化算法的改进有很多研究报道,大部分都局限于将局部优化和全局优化方法相结合的思路。将混沌引入到优化算法中的方法,在人工神经网络、计算机通信网优化、地震反演等学科得到了较好应用,而在脑电逆问题上的应用还没有相关报道。　本文将引入一种基于混沌的模拟退火算法用于脑电源定位,在仿真研究中,分别在双偶极子模型和多偶极子模型下评估该算法的性能。经仿真计算证明,该方法有较好的定位精度,相对于传统的全局优化方法在计算效率方面显示出较明显的优势。在真实脑电实验数据分析中,使用该算法对左右视野空间选择性注意的早期诱发脑电(ERP)成分进行了偶极子源定位,反演出对应产生C1、P1、N1等早期ERP 成分的偶极子源,验证了认知神经生理学有关空间注意信息的大脑处理机制的结论,同时印证了定位的准确性。由仿真计算和实例分析可以看出,与传统优化算法相比,这种混沌模拟退火算法(CSA)能更为快速可靠地收敛到全局最优解,在求解脑电逆问题上具有更高的适应性和可行性。