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利用由一对相互藕合的混沌吸引子作为神经元构造的混沌神经网络来解决任务分配 问题.通过与传统Hopfield人工神经网络解决任务分配问题相比，混沌神经网络具有更强的 全局搜索能力和寻优能力.实时分布处理系统任务分配问题实例仿真结果表明，该网络解任 务分配问题有效地避免了Hopfield人工神经网络极易陷入局部极小的缺陷，并具有更高的搜索效率.