神经网络求解TSP问题的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

旅行商问题（travelingsalesmanproblem,tsp）是运筹学和组合优化领域中的经典难题之一，其目标是在给定多个城市的情况下，找到一条访问每个城市恰好一次并返回起始城市的路线，且路线总长度最短。

tsp问题在物流配送、路径规划、电路板设计等领域都具有广泛的应用价值。

本选题旨在研究利用神经网络解决tsp问题的有效方法，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

tsp问题一直是学术界和工业界研究的热点问题，吸引了众多学者对其求解算法进行深入探索。

1. 国内研究现状

国内学者在利用神经网络求解tsp问题方面取得了一定的进展，例如：
hopfield神经网络:一些学者利用hopfield神经网络求解tsp问题，并提出了一些改进方法，如改进能量函数、动态调整参数等，取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以神经网络为核心，探索其在求解tsp问题上的应用，主要内容包括以下几个方面：
1.研究tsp问题的特点和求解难点，分析神经网络应用于tsp问题的优势和局限性。

2.调研和分析现有的基于神经网络的tsp问题求解方法，包括hopfield神经网络、自组织映射网络、遗传算法-神经网络混合方法、深度强化学习方法等，比较其优缺点和适用范围。

3.针对现有模型的不足，提出改进算法或混合模型，例如结合新的神经网络结构、优化模型参数、改进训练策略等，以提高求解效率和精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：系统地查阅国内外相关文献，了解tsp问题的研究现状、神经网络的基本原理和应用、以及神经网络求解tsp问题的最新进展，为研究提供理论基础。

2.模型构建：选择合适的神经网络模型，例如hopfield神经网络、自组织映射网络、指针网络、图神经网络等，根据tsp问题的特点进行模型设计和参数设置，搭建神经网络求解tsp问题的框架。

3.算法设计：针对tsp问题的特点和所选神经网络模型的特点，设计相应的训练算法和求解算法，例如遗传算法、强化学习算法等，并对算法进行优化以提高求解效率和精度。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
1.提出改进的神经网络模型或混合模型，以提高tsp问题的求解效率和精度。

2.针对特定类型的tsp问题，设计专门的神经网络模型和求解算法，例如针对大规模tsp问题、动态tsp问题等。

3.将神经网络与其他优化算法相结合，例如遗传算法、模拟退火算法等，以充分发挥各种算法的优势，提高求解效率和精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘建伟,李明.基于深度强化学习的旅行商问题求解[j].计算机工程,2021,47(12):273-280.

[2] 邓立丰,范九伦.基于改进蚁群算法和hopfield神经网络的tsp问题求解[j].计算机工程与应用,2020,56(01):197-202.

[3] 马也,刘升,谢承智.基于深度学习的组合优化研究进展[j].计算机科学,2020,47(06):1-15.