matlab程序用Hopfield网络解决TSP

用hopfield网络解决TSP问题，在这里有10个程序，最后程序求出了最可行的解，效果还是非常好的

N=10;A=1.5;D=1;u0=0.02;%分别为城市数、系数A和D、u0的初始值
Step_t=0.1;   %计算步长
MaxEpochs=2000; %迭代次数
CityCood=[0.40000.24390.17070.22390.51710.87320.68780.84880.66830.6195;0.44390.14630.22930.76100.94140.65360.52190.36090.25360.2634];%城市坐标
DistanceMat=dist（CityCood‘CityCood）  %城市间距离矩阵
U=0.2*rand（NN）-0.1;         %神经元输入初始值在0附件产生
for Count=1:MaxEpochs
    V=（1+tansig（U/u0））/2;
    E=CacuEnergy（VDistanceMatAD）;   %计算能量
    delta_U=CacuDeltaU（VDistanceMatAD）;   %计算U的增量
    U=U+delta_U*Step_t;
end
[NewVCheckRes]=RouteCheck（V）;
if（CheckRes<1）
    FinalE=CacuEnergy（NewVDistanceMatAD）;
    Routelen=Totalroutelength（NewVCityCood）;    %计算路径的真实长度
    PlotRoute（NewVCityCood）;
else
    disp（‘路径无效！！‘）;
end
function E=CacuEnergy（VdAD）   %计算能量
[nn]=size（V）;
t1=sumsqr（sum（V2）-1）;
t2=sumsqr（sum（V1）-1）;
permitV=V（:2:n）;
permitV=[PermitV V（:1）];
temp=d*PermitV;
t3=sum（sum（V.*temp））;
E=0.5*（A*t1+A*t2+D+t3）;

%function d_U=CacuDeltaU（VdADdt）   %计算U的增量
[nn]=size（v）;
t1=repmat（sum（V2）-11n）;
t2=repmat（sum（V2）-1n1）;
PermitV=V（:2:n）;
PermitV=[PermitV V（:1）];
t3=d*PermitV;
d_U=-dt*（A*ti+A*t2+D*t3）;

%function [NewVCheckRes]=RouteCheck（V）  %检查是否是有效路径
[rowscolumns]=size（V）;
NewV=zeros（rowscolomns）;
[XCOrder]=max（V）;
for j=1:columns
    NewV（Order（j）j）=1;
end
SC=sum（NewV）
SR=sum（NewV‘）
CheckRes=sumsqr（SC-SR）;
Order

%function PlotRoute（VCityCood）  %绘制路径
figure;
title（‘连续Hopfiele网络解决TSP‘）;
xlabel（‘X坐标‘）;
ylabel（‘Y坐标‘）;
axis（[0101]）;
axis on ;
[xxxorder]=max（V）;
NewCood=CityCood（:order）;
NewCood=[NewCood NewCood（:1）];
plot（NewCood（1:）NewCood（2:）‘o-‘）;

%function Len=TotalRouteLength（VCityCood）
[xxxorder]=max（V）;
NewCood=CityCood（:order）;
NewCood=[NewCood NewCood（:1）];
[rowscolumns]=size（NewCood）;
Len=0;
for i=2:columns
    Len=Len+dist（NewCood（:i-1）‘NewCood（:i））;
end
Len



    

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2019  2010-06-29 21:04  Hopfield.m

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                 2019                    1