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为解决Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)时易出现无效解和收敛性能差的问题,设计基于环路改进的近邻策略Hopfield神经网络算法。给出近邻矩阵概念,初始化TSP的解空间,在此基础上通过Hopfield神经网络能量函数的演化寻找最优解。与经典Hopfield神经网络TSP求解方法进行比较,结果表明,近邻策略Hopfield算法可避免无效解,收敛速度较快。