本文介绍了如何使用Matlab的遗传算法解决旅行商问题。通过定义城市坐标，设置种群大小和迭代次数，采用遗传算法进行优化，最终找到最短路径并输出最优解及路径长度。
用Matlab遗传算法解决13城市旅行商问题
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的路径，使得一个旅行商可以依次访问若干个城市并回到起点。本文将介绍如何使用Matlab中的遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决这个问题，并提供相应的源代码。
遗传算法是一种启发式优化算法，灵感来自于进化生物学中的自然选择和遗传机制。它模拟了生物进化的过程，通过不断迭代与改进来寻求最优解。在解决TSP问题时，遗传算法通过不断优化候选解的适应度函数来搜索最优路径。
下面是使用Matlab实现遗传算法解决13城市TSP问题的源代码：
% 定义城市坐标
x = [5 10 15 20 25 
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