hopfield網(wǎng)絡(luò)求解tsp問題

1、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解TSP問題問題1.什么是什么是TSP問題？問題？旅行商問題，即TSP問題（TravelingSalesmanProblem），也是最優(yōu)化問題。一個(gè)旅行商人要拜訪n個(gè)城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑的限制是每個(gè)城市只能拜訪一次，而且最后要回到原來出發(fā)的城市。路徑的選擇目標(biāo)是要求得的路徑路程為所有路徑之中的最小值。用數(shù)學(xué)語言描述TSP如下:設(shè)有限個(gè)城市集合:C=C1C2…Cn，每兩個(gè)城市間的距離為d

2、（Ci，Cj）∈Z其中Ci，Cj∈C（1=ij=n)即求minL=∑d（Ci，Cj）的值的問題。有效路徑的方案數(shù)目為Rn=（（n1）！2）例如:R4=3R5=12R6=120R10=181440可見路徑總數(shù)，隨n增大而急劇增長當(dāng)城市數(shù)目增加到一定的程度計(jì)算量增加到無法進(jìn)行的地步，所以要選擇一種合理快速的算法，而不能對所有情況使用人工列舉的方法。2.Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralwk

3、s，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的.最基礎(chǔ)的為BP、Hopfield網(wǎng)絡(luò)等。止。神經(jīng)元之間的信息傳遞有正負(fù)兩種連接。正連接相互激發(fā)，負(fù)連接相互抑制。圖1.1神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)型其中...為輸入信息，為神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài)，為閾值