Hopfield神经网络解决 TSP问题

Hopfield神经网络解决 TSP问题 利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大) 的变量组合问题。将Hopfield 网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态。这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。

#include “CityInfo.h“
//设置城市名字
void CityInfo::SetName（string na）{
    Name=na;
}
//设置城市索引
void CityInfo::SetCityIndex（int index）{
    CityIndex=index;
}
//设置Coordx
void CityInfo::SetCoordx（double x）{
    Coordx=x;
}
//设置Coordy
void CityInfo::SetCoordy（double y）{
    Coordy=y;
}
//得到城市名字
string CityInfo::GetName（ ）{
    return Name;
}
//得到城市下标索引
int CityInfo::GetCityIndex（ ）{
    return CityIndex;
}
//得到X坐标
double CityInfo::GetCoordx（ ）{
    return Coordx;
}
//得到Y坐标
double CityInfo::GetCoordy（）{
    return Coordy;
}
//得到两个城市距离
double CityInfo::GetCityDis（CityInfo c1）{
	return sqrt（（c1.GetCoordx（）-Coordx）*（c1.GetCoordx（）-Coordx）+（c1.GetCoordy（）-Coordy）*（c1.GetCoordy（）-Coordy））;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
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