本文介绍了如何使用Matlab中的遗传算法解决多旅行商问题（MTSP），适用于配送路线规划和航空货运等领域。遗传算法通过模拟自然选择、基因交叉和变异操作寻找最优解，代码实现包括生成初始种群、选择、交叉和变异操作，最终得到最短路径的解决方案。
使用Matlab进行多旅行商问题求解的遗传算法
多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem，MTSP）是指在给定一组城市和多个旅行商的情况下，找到一条路径使得每个旅行商都能够经过所有的城市且总路径最短。在实际生活中，MTSP可以应用于多个领域，例如配送路线规划、航空货运等。
遗传算法是一种优化算法，其灵感来源于进化生物学中的遗传与进化过程。通过模拟自然选择、基因交叉和变异操作，遗传算法能够寻找到全局最优或接近最优的解。在解决MTSP问题时，遗传算法被广泛应用并取得了良好的效果。
以下是使用Matlab编写的遗传算法求解多旅行商问题的源代码：
function [bestTour, bestFitness] = ga_mtsp(cityDistances,
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