本文介绍了一个使用蚁群算法（ACO）在Matlab中求解76城市旅行商问题的实例。通过定义问题输入、初始化距离和信息素矩阵，模拟蚂蚁移动过程，以及迭代求解最佳路径，展示了如何应用ACO解决经典组合优化问题。
蚁群算法求解旅行商问题的Matlab源码
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，在实际应用中具有广泛的应用价值。蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种启发式优化算法，通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，来求解TSP问题。在本文中，我将分享使用Matlab实现蚁群算法求解76城市旅行商问题的源代码。
首先，我们需要定义问题的输入和参数。在这个例子中，我们有76个城市，我们需要找到一条最短的路径，使得每个城市都被访问一次，并且最后回到起始城市。以下是问题的输入和参数定义：
numCities = 76; % 城市数量
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
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