设有一20城市的旅行商问题，城市坐标已给定，试用hopfield网求解该旅行商问题，使用matlab软件仿真

首先需要将旅行商问题转化为能够输入到Hopfield网络中的形式。我们可以使用一个20 x 20 的距离矩阵来表示每对城市之间的距离，其中距离矩阵的第i行第j列表示第i个城市到第j个城市的距离。

接下来，我们需要建立一个Hopfield网络来求解旅行商问题。Hopfield网络是一种基于能量的神经网络，可以用于解决优化问题。在这种网络中，每个神经元代表一个状态，每个状态都有一个能量值。网络的目标是寻找一个状态，使得该状态的能量值最小化。在旅行商问题中，每个神经元可以表示一个城市的访问顺序，而能量值则可以表示访问顺序的总距离。

下面是使用MATLAB进行旅行商问题的Hopfield网络求解的代码示例：

% 初始化距离矩阵
distance = [...]; % 20 x 20 的距离矩阵，表示每对城市之间的距离

% 构建Hopfield网络
net = newhop(distance);

% 初始化输入模式
input = [...]; % 20 x 1 的输入向量，表示初始的访问顺序

% 迭代Hopfield网络
output = net(input);

% 输出结果
tour = find(output == max(output)); % 找到访问顺序中的最大值

在上述代码中，我们首先初始化了距离矩阵，然后使用 `newhop` 函数构建了Hopfield网络。接着，我们初始化了输入模式 `input`，这里可以随机初始化。然后，我们使用Hopfield网络对输入模式进行迭代，得到最终的输出结果 `output`。最后，我们通过找到访问顺序中的最大值，确定了最优的访问顺序。

需要注意的是，Hopfield网络的收敛性和稳定性并不总是能够保证。在实际应用中，我们需要仔细选择网络参数和输入模式，以确保网络能够正确地解决问题。