神经网络算法求tsp matlab

TSP（旅行商问题）是一个经典的组合优化问题，它是一个NP难问题，因此没有一种完美的算法可以解决所有情况。然而，神经网络算法是一种有效的方法之一，可以在短时间内找到近似的最优解。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于使用神经网络算法解决TSP问题：

% 建立一个10个城市的TSP问题
n = 10;
% 随机生成城市坐标
x = rand(1,n);
y = rand(1,n);
% 建立距离矩阵
d = zeros(n);
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        d(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2);
        d(j,i) = d(i,j);
    end
end
% 建立神经网络
net = feedforwardnet(10);
net = configure(net, x, y);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
net.trainFcn = 'trainlm';
% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,x,y);
% 用神经网络预测路径
p = net(x);
% 找到最短路径
[~,idx] = sort(p);
s = idx(1);
path = s;
for i = 1:n-1
    [~,s] = min(p(setdiff(1:n,path(end))));
    path = [path s];
end
% 绘制路径
plot(x(path),y(path),'r-o');

这个代码示例使用MATLAB的神经网络工具箱中的`feedforwardnet`函数来建立一个神经网络。然后，使用`train`函数来训练神经网络，并使用`net`函数来预测路径。最后，使用简单的贪心算法找到最短路径并绘制路径。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的神经网络和算法来解决更大规模的TSP问题。