基于粒子群优化算法的TSP问题最短路径求解（Matlab仿真）

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群或鱼群的群体行为。在这篇文章中，我们将使用PSO算法来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），即找到一条最短路径，使得旅行商能够经过所有城市并回到起始城市。

TSP问题是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定的一组城市之间找到最短的路径。在PSO算法中，我们将使用粒子来表示潜在的解决方案，并通过迭代优化粒子的位置来寻找最佳解。

首先，让我们定义TSP问题的输入数据。假设我们有N个城市，每个城市由其坐标表示。我们可以使用一个Nx2的矩阵来表示城市的坐标，其中每一行表示一个城市的位置。

% 输入数据
numCities = 10; % 城市数量
cities = rand