基于Hopfield神经网络的TSP求解器MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供基于Hopfield神经网络的旅行商问题(TSP)求解方案，通过能量函数映射和异步更新机制优化路径搜索，支持自定义城市坐标生成与可视化分析，适用于组合优化研究与算法教学。

详 情 说 明

基于Hopfield网络的旅行商问题求解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Hopfield神经网络的旅行商问题（TSP）求解器。系统通过构建能量函数将组合优化问题映射到神经网络动态系统中，利用神经元的异步更新机制寻找最优路径。该方法将TSP的离散约束转化为连续能量函数的最小化问题，为经典组合优化问题提供了神经计算解决方案。

功能特性

• 智能路径规划：将TSP问题转化为能量函数优化问题，通过神经网络动力学自动寻找近似最优解
• 参数灵活配置：支持自定义城市数量、网络增益系数、迭代次数、约束权重等关键参数
• 多维可视化：实时展示能量收敛过程、路径演化动画和最终路径拓扑图
• 全面分析报告：自动生成包含参数敏感性分析、性能对比和稳定性评估的详细报告
• 数据管理：支持手动输入城市坐标或自动生成随机分布，完整记录实验数据

使用方法

1. 输入配置：

- 设置城市数据（坐标手动输入或随机生成） - 调整网络参数（增益系数、迭代次数、学习率） - 配置约束权重（路径长度约束和访问顺序约束的权重系数）

1. 运行求解：

- 启动神经网络优化过程 - 观察能量函数收敛状态 - 监视最优路径的动态演化

1. 结果获取：

- 查看可视化结果（收敛曲线、路径动画、拓扑图） - 分析数值结果（路径顺序、总距离、迭代次数） - 导出分析报告（参数敏感性、性能对比、稳定性指标）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 所需工具箱：基本MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括城市坐标生成与距离矩阵计算、Hopfield网络参数初始化、能量函数构建与约束权重配置、神经元状态异步更新算法、收敛过程实时监控与可视化、最优路径提取与验证、以及多种输出结果（数值报告与性能分析）的生成与展示。该文件作为系统入口，协调各功能模块的顺序执行与数据传递。