神经网络算法求30个城市的tsp问题 matlab

TSP问题是一种经典的组合优化问题，研究的是在给定的城市之间建立一条最短的路径，使得每个城市只经过一次。神经网络算法可以用来求解TSP问题，其中比较经典的算法是Hopfield神经网络。

以下是一个Matlab程序，使用Hopfield神经网络算法求解30个城市的TSP问题：

%% TSP问题求解
clear;clc;
n = 30; % 城市数量
d = zeros(n,n); % 距离矩阵
for i = 1 : n
    for j = i+1 : n
        d(i,j) = randi(100); % 随机生成距离
        d(j,i) = d(i,j); % 对称矩阵
    end
end
% 绘制城市位置
theta = linspace(0,2*pi,n+1);theta(end) = [];
x = cos(theta);y = sin(theta);
figure(1);clf;
plot(x,y,'k.','MarkerSize',20);hold on;
text(x,y+0.05,num2str((1:n)'));axis([-1.2 1.2 -1.2 1.2]);
title('城市位置');
% Hopfield神经网络求解TSP问题
net = newhop(d); % 创建Hopfield网络
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net = train(net,{n},{},d); % 训练网络
x0 = -ones(n,1); % 初始状态
x0(randperm(n,ceil(n/2))) = 1; % 部分城市已访问
y = net({1 n},{},x0); % 运行网络
x = y{end}; % 最终状态
% 绘制最优路径
path = find(x>0);path = [path path(1)];
figure(2);clf;
plot(x(path),y(path),'r.-','MarkerSize',20);hold on;
plot(x,y,'k.','MarkerSize',20);hold on;
text(x,y+0.05,num2str((1:n)'));axis([-1.2 1.2 -1.2 1.2]);
title('最优路径');

程序中，首先随机生成30个城市之间的距离矩阵，然后绘制城市的位置。接着，使用Hopfield神经网络求解TSP问题，训练网络并给定初始状态，得到最终状态。最后，根据最终状态绘制最优路径。

运行程序后，程序会输出两个图像，一个是城市位置，一个是最优路径。可以多次运行程序，观察最优路径是否有变化。