MATLAB神经网络优化求解旅行商问题（TSP）项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建，利用神经网络（特别是自组织映射）优化求解旅行商问题。系统输入城市坐标，通过神经网络模型高效计算最短路径近似解，为组合优化提供实用工具。

详 情 说 明

基于神经网络的旅行商问题（TSP）优化求解系统

项目介绍

本项目针对经典的组合优化问题——旅行商问题（TSP），设计并实现了一种基于自组织映射（SOM）神经网络的求解方法。系统以无监督学习方式对城市节点进行优化排序，通过竞争学习算法和循环迭代优化，近似求解最短路径。本系统适用于中小规模的TSP实例，旨在实现路径总长度的最小化，并提供直观的可视化结果。

功能特性

• 神经网络求解核心：采用自组织映射（SOM）神经网络，模拟路径规划过程
• 无监督学习：无需标注数据，通过城市坐标直接进行模型训练与优化
• 灵活输入支持：支持二维或三维城市坐标矩阵作为输入
• 参数可配置：可调节神经网络训练参数（如学习率、迭代次数）及TSP约束条件
• 多维度输出：

- 输出最优路径访问序列 - 计算并显示路径总长度 - 生成城市位置及优化路径的可视化图形 - 可选生成训练收敛曲线图，展示优化过程

使用方法

1. 准备输入数据：准备城市坐标矩阵（n×2 或 n×3 数组格式）
2. 设置参数：根据需要配置神经网络训练参数和TSP约束条件
3. 运行求解系统：执行主程序开始路径优化计算
4. 获取结果：系统将输出最优路径序列、路径总长度和可视化图像

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需要MATLAB基本工具包
• 建议内存4GB以上，适用于处理数百个城市规模的TSP实例

文件说明

主程序文件实现了系统的核心求解流程，主要功能包括：读取输入的城市坐标数据，初始化自组织映射神经网络参数，执行竞争学习算法的迭代训练过程以优化城市访问顺序，计算最终路径的总长度，以及生成包含城市分布和最优路径的可视化结果图。