任昱衡：看自组织神经网络如何又快又好的解决旅行商问题
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旅行商问题是机器学习和人工智能中的一个典型问题：设有一个旅行商需要将货物送到n个城市中去，已知所有城市的坐标及它们之间的相互距离，且从出发城市出发后，每个城市只经过一次即回到出发城市，问最短路径是什么？
对于以旅行商问题为代表的最优路径问题来说，常用的算法有Dijkstra算法，Bellman-Ford算法，Floyd算法和SPFA算法。它们的本质思想是枚举法，即将所有的路径都算出来，从中求得最短的路径。使用公式可将路径总数和城市个数表达为
可以看出，随着城市个数n的增加，路径数R会急速增长，因此这种算法仅能很好的解决城市个数较少的问题。
为了能解决较复杂的最优路径问题，数据分析师们选择了借鉴生物学。蜜蜂采蜜是生物界中典型的最优路径问题，每一个蜜蜂每天都要决定落在花朵上的顺序，不遗漏且不重复地采集每一朵花上的花蜜。在长年的经验积累下，蜜蜂能够找出最短的路途，模仿蜜蜂寻找最短路途的方法，能够帮助我们解决最优路径问题。
每一个花丛和每一个花丛的花朵分布都不会一致，蜜蜂当然不可能依赖对每一个花丛都计算一遍每种路径的长度这种方式来寻找最短路径，生物学家认为，蜜蜂的大脑能够通过神经元的兴奋方式记住不同花丛分布所对应的不同路径，即特定的神经元兴奋时代表特定的花丛分布出现，并激发蜜蜂经过特定的路径。这种兴奋过程并不是先天存在的，而是后天形成的，我们将它命名为自组织特征映射网，并将根据这种模式形成的神经网络命名为自组织竞争神经网络。
蜜蜂大脑的工作方式和人脑神经元的工作方式十分相似，在对人工神经网络的训练过程中，我们的目的是使神经网络对特定的模式产生特定的兴奋方式，最终会将兴奋方式相似的神经元聚集到一起，这和人脑中神经元排列的方法也非常类似。
最优路径问题常见于城市规划问题中，政府如何合理规划道路，快递司机如何合理安排物流以及互联网如何更好地安排运营节点，这些都是典型的最优路径问题，全球人口的增加、资源的消耗迫使我们必须尽快找到解决方法，而自组织神经网络正是一个优秀的选择。
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