Solving large scale traveling salesman problems by chaotic neurodynamics

http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(02)00017-5
完全結合（自己結合）型（ホップフィールド型）ニューラルネットワークには、
結合荷重に対応した安定不動点が存在することが知られている。

安定不動点への収束は、最適化の観点からは、局所最適値への収束に相当する。
この性質を利用して、NNでTSPを解いた研究が過去にある。

この論文は、結合荷重を一定比率で減衰する負の値にすることにより、
ノード集合の変化にカオス性を持たせ、
安定不動点をアトラクタに変えて、
大規模なTSPでも、悪い局所最適に陥りにくくなることを実験的に示した。