| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·人脑神经系统及神经元数学模型 | 第8-10页 |
| ·人工神经元网络的特征 | 第10-11页 |
| ·人工神经元网络计算和传统计算的比较 | 第11-12页 |
| ·研究意义及其应用领域 | 第12-15页 |
| ·人工神经网络的研究意义 | 第12页 |
| ·人工神经网络应用领域 | 第12-15页 |
| 2 TSP问题概述 | 第15-27页 |
| ·TSP问题的历史和研究现状 | 第15-16页 |
| ·TSP问题的描述与数学模型 | 第16-17页 |
| ·TSP问题的时间复杂度 | 第17页 |
| ·TSP算法的评价标准 | 第17-18页 |
| ·解TSP问题的算法综述 | 第18-27页 |
| ·精确算法 | 第18-20页 |
| ·近似算法与启发式算法 | 第20-26页 |
| ·分枝割平面算法 | 第26-27页 |
| 3 HOPFIELD神经网络算法的改进与TSP求解 | 第27-38页 |
| ·Hopfield神经网络算法在TSP问题中的应用 | 第27-30页 |
| ·收敛性问题的改进 | 第30-35页 |
| ·改进算法 | 第31-32页 |
| ·算法的理论证明 | 第32-35页 |
| ·进一步的改进 | 第35-38页 |
| 4 自组织特征映射算法求解TSP问题 | 第38-44页 |
| ·自组织特征映射网络（SOM） | 第38-39页 |
| ·利用SOM解决 TSP 的基本思路 | 第39页 |
| ·仿真实验结果 | 第39-41页 |
| ·关于该优化算法优缺点的讨论 | 第41-44页 |
| 5 结论 | 第44-45页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第44页 |
| ·SOM神经网络 | 第44-45页 |
| 附录 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |