Hopfield神经网络在TSP问题中的应用的任务书任务书Hopfield神经网络是一种经典的神经网络模型，可以用于模拟和解决许多现实世界中的问题。其中一个应用是旅行商问题（TSP），它是一个NP难问题，属于组合优化问题，被广泛应用于物流运输和旅游路线规划等领域。本任务的目的是探讨Hopfield神经网络在TSP问题中的应用。具体而言，你需要完成以下任务：1.阅读相关文献，了解Hopfield神经网络的基本原理和TSP问题的特点。对Hopfield神经网络的应用进行了解，并做好相关的笔记。2.使用Python实现Hopfield神经网络，完成以下步骤：（1）定义神经网络模型，包括神经元个数，神经元之间的连接权重和阈值等参数。（2）构建TSP问题的输入输出模型，将城市坐标作为输入，输出为每个城市的顺序。（3）编写训练神经网络的代码，使用一组TSP问题的样本进行训练。（4）实现对新的城市序列的预测和优化。3.使用自己编写的算法，对比Hopfield神经网络与其他解决TSP问题的算法的差异和优劣性，分析Hopfield神经网络在应用中的优点和不足之处。最后，你需要提交一个报告，说明你实现和分析的结果，并对如何改进Hopfield神经网络做出建议。