霍普菲尔德（Hopfield）神经网络求解旅行商问题TSP，提供完整MATLAB代码,采用Hopfield神经网络求得经典组合优化问题（TSP）的最优解。可使用matlab代码，可随机生成全国31个城市的坐标。

霍普菲尔德神经网络（Hopfield Network），通常用于解决联想记忆问题和近似搜索问题，但它并不是一种高效的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的精确求解工具。TSP是一个NP完全问题，对于大规模数据，传统的 Hopfield 网络很难找到全局最优解。

然而，可以尝试将 TSP 转换为一个能量函数的形式，然后利用 Hopfield 网络的自组织特性来进行近似求解。这通常涉及到编码路线作为神经元状态，并通过学习算法训练网络达到稳定的、局部最优的解。

以下是一个简化的 MATLAB 代码示例，展示了如何使用 Hopfield 神经网络来模拟 TSP，注意这只是演示性质的，实际应用中可能需要更复杂的算法：

% 导入所需库
addpath('toolbox'); % 假设包含HopfieldNetwork工具箱

% 定义城市数量和随机生成坐标
cities = 31;
coords = rand(cities, 2); % 假设是二维欧几里得空间中的坐标

% 计算距离矩阵
distance_matrix = pdist(coords, 'euclidean');

% 构建权重矩阵（负互连权重）
w = -ones(size(distance_matrix));

% 创建 Hopfield 网络
net = newhop();

% 设置网络的输入和权重
net.input = randi([0,1], cities, 1); % 初始化随机路线
net.weights = w;

% 迭代更新网络直到收敛或达到最大迭代次数
max_iter = 1000;
for iter = 1:max_iter
    net.update();
end

% 获取稳定的状态，即近似最优路径
solution = net.output;