本文介绍如何使用遗传算法求解旅行商问题，提供了一个Matlab实现的详细代码示例，包括计算距离矩阵、生成初始种群、适应度评估、选择、交叉和变异操作。通过调整参数，可以找到最短路径和最优旅行路线。
基于遗传算法求解旅行商问题（附Matlab代码）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短路径，使得一个旅行商能够访问一系列城市并回到起始城市，同时每个城市只能访问一次。
遗传算法是一种启发式优化算法，通过模拟自然界中的遗传和进化过程来解决问题。在旅行商问题中，我们可以使用遗传算法来寻找最佳的旅行路径。
以下是使用Matlab实现的基于遗传算法求解旅行商问题的代码：
function [bestPath, shortestDistance] = tsp_ga(cities, populationSize, numGenerations<
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