用hopfield神经网络求解tsp的matlab代码
时间: 2024-01-06 13:05:45 浏览: 34
以下是一个简单的Hopfield神经网络求解TSP问题的MATLAB代码:
```matlab
% 定义城市坐标
cityLocations = [0.4000 0.4439;
0.2439 0.1463;
0.1707 0.2293;
0.2293 0.7610;
0.5171 0.9414;
0.8732 0.6536;
0.6878 0.5219;
0.8488 0.3609;
0.6683 0.2536;
0.6195 0.2634];
numCities = size(cityLocations, 1);
% 计算城市之间的距离
distances = zeros(numCities);
for i = 1:numCities
for j = 1:numCities
distances(i,j) = sqrt(sum((cityLocations(i,:)-cityLocations(j,:)).^2));
end
end
% 初始化Hopfield神经网络
net = newhop(distances);
% 定义神经网络的输入
input = eye(numCities);
% 模拟神经网络的演化
y = zeros(numCities, numCities);
for i = 1:numCities
y(:,i) = sim(net, numCities, [], input(:,i));
end
% 打印最优路径
[~, path] = max(y);
disp('The optimal path is:');
disp(path);
```
这个代码使用了MATLAB的神经网络工具箱来实现Hopfield神经网络。首先,我们需要定义城市的坐标,然后计算城市之间的距离。接着,我们使用`newhop`函数来初始化Hopfield神经网络,并使用`eye`函数生成输入矩阵。最后,我们模拟神经网络的演化,并找到最优路径。