MATLAB实现基于Hopfield神经网络的旅行商问题求解器

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发的Hopfield神经网络算法，解决了6城市规模的旅行商问题。通过优化能量函数实现路径自动规划，包含权重定义、动态收敛及可视化功能，适合算法研究和教学演示。

详 情 说 明

基于Hopfield神经网络的6城市旅行商问题（TSP）求解程序

项目介绍

本项目采用Hopfield神经网络算法解决经典的6城市旅行商问题（TSP）。通过构建具有能量函数约束的神经网络模型，将TSP问题转化为神经元输出状态的优化问题，使网络动态演化至稳定状态，从而获得近似最优的城市访问路径。程序针对6个城市规模设计，能够有效求解路径优化问题。

功能特性

• 神经网络建模：构建Hopfield网络模型，定义神经元连接权重和偏置参数
• 能量函数设计：采用包含路径唯一性和连续性约束的能量函数
• 动态演化机制：实现神经元状态的时间演化过程，确保网络收敛到稳定解
• 结果解码与可视化：将神经元输出矩阵解码为实际路径，提供路径长度计算和图形化展示
• 收敛过程监控：实时显示能量函数随迭代次数的变化趋势

使用方法

1. 准备输入数据：在程序中配置6个城市的坐标数据（6×2矩阵格式）
2. 设置网络参数：调整时间步长、迭代次数等网络演化参数
3. 调整权重系数：根据问题特点优化A、B、C、D能量函数系数
4. 运行求解程序：执行主程序开始神经网络演化过程
5. 查看输出结果：获取最优路径顺序、总长度及可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准环境

文件说明

主程序实现了完整的Hopfield神经网络求解流程，包括网络参数初始化、能量函数构建、神经元状态更新迭代控制、结果解码转换以及可视化输出生成等核心功能。具体涵盖城市坐标数据处理、权重矩阵计算、动态演化过程实施、路径有效性验证和多种结果展示模块。