hopfield网络求解tsp问题matlab代码

时间: 2023-09-15 15:22:27 浏览: 86
好的,以下是一个基于Hopfield网络的TSP问题的Matlab代码: ``` % TSP问题的Hopfield网络求解 % 定义城市的坐标 cities = [ 60, 200; 80, 200; 80, 180; 140, 180; 20, 160; 100, 160; 200, 160; 140, 140; 40, 120; 100, 120 ]; % 计算城市之间的距离矩阵 num_cities = size(cities, 1); distance_matrix = zeros(num_cities, num_cities); for i = 1:num_cities for j = 1:num_cities distance_matrix(i, j) = sqrt(sum((cities(i,:) - cities(j,:)).^2)); end end % 将距离矩阵转换成Hopfield网络的权重矩阵 weight_matrix = -0.5 * (distance_matrix.^2); for i = 1:num_cities weight_matrix(i,i) = 0; end % 定义网络参数 threshold = 0; num_iterations = 100; % 初始化网络状态(随机生成一个可行路径) current_path = randperm(num_cities); current_state = zeros(1, num_cities*num_cities); for i = 1:num_cities-1 current_state(index(current_path(i), current_path(i+1), num_cities)) = 1; end current_state(index(current_path(num_cities), current_path(1), num_cities)) = 1; % 迭代更新网络状态 for iter = 1:num_iterations update_indices = randperm(num_cities*num_cities); for i = 1:num_cities*num_cities index_to_update = update_indices(i); [city1, city2] = position(index_to_update, num_cities); if city1 ~= city2 input_to_neuron = weight_matrix(city1, :) * current_state'; input_to_neuron = input_to_neuron + weight_matrix(city2, :) * current_state'; input_to_neuron = input_to_neuron - threshold; if input_to_neuron > 0 current_state(index_to_update) = 1; else current_state(index_to_update) = 0; end end end end % 将最终状态转换成路径 final_path = zeros(1, num_cities); for i = 1:num_cities for j = 1:num_cities if current_state(index(i, j, num_cities)) == 1 final_path(i) = j; break; end end end % 绘制城市和路径 figure; plot(cities(:,1), cities(:,2), 'o'); hold on; for i = 1:num_cities-1 x = [cities(final_path(i),1), cities(final_path(i+1),1)]; y = [cities(final_path(i),2), cities(final_path(i+1),2)]; plot(x, y, 'LineWidth', 2); end x = [cities(final_path(num_cities),1), cities(final_path(1),1)]; y = [cities(final_path(num_cities),2), cities(final_path(1),2)]; plot(x, y, 'LineWidth', 2); hold off; % 辅助函数 function ind = index(city1, city2, num_cities) ind = (city1-1)*num_cities + city2; end function [city1, city2] = position(ind, num_cities) city1 = ceil(ind/num_cities); city2 = mod(ind-1, num_cities) + 1; end ``` 这个代码实现了一个10个城市的TSP问题的Hopfield网络求解,并可视化了求解的结果。你可以根据需要进行修改和扩展。

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