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Hopfield网络被用于解决matlab程序中的旅行商问题。

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简介：
通过运用Hopfield神经网络来解决旅行商问题（TSP），我们开发了十个不同的程序。这些程序最终均成功地计算出最优或接近最优的解决方案，并且在整体表现方面展现出了令人满意的结果。

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  • 运用Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)
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    本研究提出了一种基于Hopfield神经网络的方法来解决经典的TSP问题，通过优化能量函数以找到近似最优解。 利用Hopfield神经网络解决旅行商问题（TSP），开发平台为MATLAB。
     
  • 【TSP】利用Hopfield神经网络解决旅行商问题（附带Matlab代码 408期）.zip
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    本资源提供了一种基于Hopfield神经网络的方法来解决经典的旅行商问题，并包含详细的Matlab代码实现，适合研究和学习使用。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • HNN TSP利用MATLAB Hopfield神经网络解决旅行商问题【附带Matlab源码 408期】.zip
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    本资源提供基于MATLAB的Hopfield神经网络解决方案来处理经典的旅行商问题(TSP)，并附有完整的Matlab实现代码，适合深入研究和学习。 海神之光上传的全部代码均可运行并经过测试确认有效，适合初学者使用；直接替换数据即可开始使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数hopfield_neuro_network.m以及多个其他调用函数m文件； 2. 运行版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改。 3. 操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放入当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开hopfield_neuro_network.m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4. 仿真咨询 如需进一步服务，请联系博主。提供的服务包括但不限于： - 完整代码提供（博客或资源的完整代码）， - 根据期刊或参考文献进行复现， - Matlab程序定制开发； - 科研合作，具体方向如下： - 智能优化算法应用于旅行商问题系列：遗传算法GA、蚁群算法ACO、粒子群算法PSO、灰狼算法GWO/狼群算法WPA以及鲸鱼优化算法WOA和麻雀搜索算法SSA； - 萤火虫算法FA与差分进化DE在解决旅行商问题上的应用。
     
  • 使用MATLAB解决旅行商问题
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    本项目利用MATLAB编程语言探讨并实现多种算法来求解经典旅行商问题(TSP)，旨在通过优化路径寻找最短回路。 使用MATLAB语言编写TSP问题程序并进行仿真求解34座城市的最短路径。首先采用模拟退火算法从一个初始候选解开始，在温度大于0的情况下执行循环操作。 在每次循环中，通过随机扰动产生一个新的解，并计算新旧两个解之间的能量差（即ΔE）。如果这个差异是负值，则直接将新的解决方案作为当前的最优解；若差异为正值，则根据公式p=exp(-ΔE/T)来决定是否接受较差的新解。其中T代表当前温度，随着迭代次数增加而逐渐降低。 模拟退火算法的核心在于其对新旧解之间能量差的处理方式：当温度较高时，即便新的解决方案不如之前的方案好（即ΔE>0），也有一定的概率被采纳；但随着时间推移、温度下降，接受较差解的概率也随之减小。因此，在整个过程中可以找到一个相对较好的全局最优或次优路径。
     
  • 基于MATLAB的PSO-TSP粒子群算法与Hopfield网络解决旅行商问题【附源码 224期】.zip
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    本资源提供基于MATLAB的PSO-TSP粒子群优化算法及Hopfield神经网络模型，用以求解经典旅行商问题(TSP)，内含完整代码，适合深入研究与学习。 海神之光上传的全部代码均可运行并已亲测可用，只需替换数据即可使用，适合初学者；1、压缩包内容包括主函数main.m及其他调用函数m文件；无需额外配置或结果展示图；2、所需Matlab版本为2019b，若遇到问题，请根据提示进行相应修改；3、运行操作步骤如下：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中；双击打开主函数main.m文件；点击运行直至程序完成并得到最终结果。4、如需进一步咨询或服务，可以联系博主或查看其博客文章以获取更多信息； 4.1 提供博客或资源中的完整代码 4.2 根据期刊或参考文献进行复现 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作方向包括： 智能优化算法旅行商问题系列，具体如下： 遗传算法GA/蚁群算法ACO解决的旅行商问题； 粒子群算法PSO处理的旅行商问题； 灰狼算法GWO/狼群算法WPA应对的旅行商问题； 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA应用于旅行商问题； 萤火虫优化及差分进化DE在旅行商问题中的应用。
     
  • 旅行商问题的连续Hopfield神经网络优化计算
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    本研究探讨了利用连续Hopfield神经网络解决旅行商问题的有效性与效率。通过建模和算法创新，旨在寻找最优或近似最优解路径，为物流、规划等领域提供解决方案。 本代码主要利用MATLAB工具进行连续Hopfield神经网络的优化仿真，实现旅行商问题优化计算的模拟。
     
  • 旅行商问题的连续Hopfield神经网络优化计算
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    本文探讨了利用连续Hopfield神经网络解决旅行商问题的方法，并分析了其在优化计算中的应用与效果。 连续Hopfield神经网络的优化在解决旅行商问题中的计算方法可以通过MATLAB程序实现。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法解决多旅行商问题程序
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    本简介提供了一个利用MATLAB开发的遗传算法工具箱，专门用于求解多旅行商问题。该程序通过模拟自然选择和遗传机制优化路径规划，有效提高了物流配送、电路板布线等实际应用中的效率与灵活性。 遗传算法可以用于解决五种多旅行商问题（mtsp）。这些问题包括从不同起点出发并返回原点的情况（固定旅行商数量），以及根据计算结果可变的旅行商数量情况下的同样起点往返问题。此外，还有从同一地点开始但不回到该起始点的情形也被涵盖在内。
     
  • SOM-TSP[Matlab]_基于som网络的旅行商问题求解_
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    本项目利用自组织映射（SOM）神经网络在Matlab平台上解决经典的旅行商问题(TSP)，旨在优化路径规划，减少计算复杂度。 使用MATLAB元工具箱自带的工具包来实现旅行商问题的分析编程。
     
  • 旅行商问题的连续Hopfield神经网络优化计算.zip
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    本研究探讨了利用连续Hopfield神经网络解决旅行商问题的有效性与可行性，通过数学建模和仿真分析，提出了一种新的优化算法。 连续Hopfield神经网络的优化在解决旅行商问题中的应用可以通过MATLAB程序实现。这种优化方法利用了Hopfield神经网络的特点来寻找最短路径解决方案。