基于MATLAB的自适应动态邻域布谷鸟混合算法解决旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短的闭合路径，使得旅行商能够访问一系列城市并回到起点。TSP在计算机科学和运筹学领域具有广泛的应用和研究价值。

本文将介绍如何使用MATLAB编写自适应动态邻域布谷鸟混合算法来解决TSP问题。布谷鸟算法是一种基于鸟类搜索行为的启发式优化算法，通过模拟布谷鸟在寻找食物过程中的策略来求解优化问题。自适应动态邻域布谷鸟混合算法结合了布谷鸟算法和动态邻域搜索策略，能够更好地探索解空间并提高搜索效率。

首先，我们需要定义TSP问题的输入数据。假设有N个城市，我们可以使用一个N*N的距离矩阵来表示城市之间的距离。距离矩阵的第i行第j列表示城市i到城市j的距离。为了简化问题，我们假设城市之间的距离满足对称性，即距离矩阵是对称矩阵。

以下是MATLAB代码示例，用于生成随机的距离矩阵：

N = 10; % 城市数量
dist_matrix = rand(N)