Python基于Hopfield网络求解旅行商问题

Hopfield 网络的确是个挺神奇的玩意，像大脑的记忆网络一样，能通过迭代稳定到最低能量状态。用它来旅行商问题（TSP），简直就是个极好的尝试哦！TSP 问题本身是 NP 完全的，没法用传统算法直接搞定，所以常常会用一些启发式的办法来近似求解。Hopfield 网络在这里能做的，就是通过状态的变化来找到最短路径。
如果你是 Python 用户，使用numpy来矩阵，借助matplotlib来可视化，配合 Hopfield 网络的能量更新规则，基本上可以轻松搭建一个求解 TSP 的模型。步骤上，先要创建一个表示城市距离的邻接矩阵，用这个矩阵来定义能量函数，再通过更新规则来迭代，直到网络稳定。，得到的稳定状态，就是旅行商的最短路径。
如果你正在研究 TSP 问题，不妨试试这个思路，蛮有趣的！Python 代码实现也比较直观，初学者也能快上手。
不过要注意，Hopfield 网络求解 TSP 的效率并不算最高，但它作为一种近似算法，还是相当有参考价值的。