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龙图腾网恭喜上海工程技术大学申请的专利基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114386593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111552384.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法是由吴佳皓;段倩倩设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法，包括：针对TSP问题，获取城市位置参数；根据TSP问题约束，构建Hopfield网络的网络能量函数，并对Hopfield网络进行初始化；构建网络动态方程，并进行求解；判断构建的Hopfield网络是否达到稳定，若达到则基于改进粒子群算法进行参数优化更新，否则重新构建网络动态方程；判断改进粒子群算法是否达到终止条件，若达到，将基于改进粒子群算法得到的最优解作为求解的TSP问题的最优解。与现有技术相比，本发明具有解决了目前对于像解空间随问题规模增大而呈指数增长的NP难题，收敛速度和收敛精度都有效提高等优点。

本发明授权基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法在权利要求书中公布了：1.基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法，其特征在于，包括：针对TSP问题，获取城市位置参数；根据TSP问题约束，构建Hopfield网络的网络能量函数，并对Hopfield网络进行初始化；构建网络动态方程，并进行求解；判断构建的Hopfield网络是否达到稳定，若达到则基于改进粒子群算法进行参数优化更新，否则重新构建网络动态方程；判断改进粒子群算法是否达到终止条件，若达到，将基于改进粒子群算法得到的最优解作为求解的TSP问题的最优解；其中，基于改进粒子群算法进行参数优化更新的具体内容为：将神经网络运行所得到的解作为粒子群算法的初始位置，将路径长度作为适应度函数，计算混沌随机惯性权重，并且更新粒子速度和位置；混沌随机惯性权重w的表达式为：z＝z*μ*1-zw＝0.5*rand+0.5*z式中，μ＝0.4，z为取0,1之间且不为0、0.25、0.5和1的数，rand为0，1之间的随机数。

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