本文介绍了如何使用蚁群算法（ACO）解决旅行商问题，这是一种受蚂蚁觅食行为启发的智能优化算法。在 Matlab 中实现蚁群算法，通过迭代和信息素更新寻找最短路径。该方法适用于解决大规模组合优化问题，具有较高的求解效率和全局最优解的能力。
基于 Matlab 的蚁群算法解决旅行商问题
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种仿生智能算法，最初受到蚂蚁在寻找食物过程中的行为启发而提出。该算法在解决组合优化问题上表现出了良好的性能，其中一个经典应用就是解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。
旅行商问题是一个著名的组合优化问题，其目标是在给定若干个城市之间找到一条最短路径，使得每个城市都被访问一次，而且最终回到起点城市。由于旅行商问题的解空间随着城市数量的增加呈指数级增长，传统的精确求解方法在大规模问题上效率低下。而蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，寻找最优解的过程具有一定的并行性，能够较好地解决这类组合优化问题。
以下是使用 Matlab 实现蚁群算法解决旅行商问题的源代码：
% 初始化参数
numCities = 30; % 城市数量
numAnts = 
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