基于神经网络的TSP路径规划研究

资 源 简 介

基于神经网络的TSP路径规划研究

详 情 说 明

基于神经网络的TSP路径规划研究为组合优化问题提供了新的解决思路。TSP（旅行商问题）作为经典的NP难问题，其目标是在多个城市间寻找最短闭合路径。传统方法如动态规划或启发式算法在规模增大时面临计算复杂度爆炸的挑战，而连续型Hopfield神经网络的引入显著提升了求解效率。

该研究针对10城市规模的TSP问题进行建模，Hopfield网络通过能量函数的设计，将路径约束（如每个城市只访问一次）和路径长度最小化目标融入神经网络动力学。神经元状态对应城市排列顺序，网络收敛过程即路径优化过程。仿真实验验证了模型能快速收敛到最优或近似最优解，体现了神经网络处理组合优化问题的两大优势：并行计算能力避免组合爆炸，连续状态空间实现平滑优化。

值得注意的是，该方法在更大规模问题上可能面临局部最优陷阱，后续可结合模拟退火等机制增强全局搜索能力。这项研究为智能优化算法在物流路径规划、电路布线等实际场景的应用提供了重要参考。