神经网络能否有效解决旅行商问题？是否有任何研究论文表明神经网络可以有效地解决 TSP？

TSP 是一个 NP-hard 问题，所以我怀疑这个问题只有近似解，即使使用神经网络也是如此。那么，在这种情况下，如何定义效率呢？

在这种情况下，时间效率似乎可以通过资源无效率来获得：通过使神经网络变得庞大并模拟所有可能的世界，然后最大化。因此，虽然计算时间不会随着问题的增长而增长太多，但对于更大的问题，物理计算机的大小会大大增加；在我看来，它计算的速度有多快，并不是衡量通常意义上的算法效率的好方法。在这种情况下，资源本身的增长速度与问题规模一样快，但爆炸式增长的是必须建立的连接数量。如果我们从 1000 到 2000 个神经元来解决两倍大的问题，并且需要成倍增长的时间来解决，那么在多项式时间内只需要两倍多的神经元来解决的算法似乎很有效，但是，真的，

我的上述推理不正确吗？