本文介绍了使用MATLAB实现的免疫算法解决31城市旅行商问题。通过模拟生物免疫系统，算法逐步优化城市序列，寻找最短路径。文中详细讲解了问题参数设置、种群初始化、进化过程、适应度函数、选择、交叉和变异操作，旨在帮助读者理解如何应用免疫算法解决这类组合优化问题。
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得一位旅行商能够访问给定的一系列城市并回到起点城市，同时确保每个城市只被访问一次。在本文中，我们将使用MATLAB编写代码，利用免疫算法来求解一个包含31个城市的TSP问题。
免疫算法是一种基于生物免疫系统的优化算法，它通过模拟免疫系统的进化和自适应过程来解决问题。在TSP问题中，我们可以将城市序列看作是一个个体的染色体，免疫算法通过进化操作来不断改进染色体，最终找到最优解。
首先，我们需要定义问题的参数。在这个例子中，我们有31个城市，我们将使用欧氏距离作为城市之间的距离度量。我们还需要定义免疫算法的相关参数，如种群大小、进化代数等。
% 定义问题参数
numCities = 31; % 城市数量
distMatrix = 
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