本文介绍了使用MATLAB实现蚁群算法解决旅行商问题（31城市TSP），阐述了算法原理，并提供了源代码。蚁群算法通过模拟蚂蚁释放的信息素和启发式信息寻找最短路径。
基于蚁群算法求解31个城市的旅行商问题（TSP）——MATLAB源码
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，广泛应用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于蚁群算法的31个城市TSP问题的求解，并提供相应的源代码。
旅行商问题的目标是找到一条经过所有城市并回到起始城市的最短路径。蚁群算法通过模拟蚂蚁在城市间的移动过程来搜索最优解。算法的核心思想是利用蚂蚁在路径选择过程中释放的信息素信息和启发式信息来引导搜索过程，使得蚂蚁倾向于选择更短的路径。
下面是基于蚁群算法求解31个城市TSP问题的MATLAB源码：
% 参数设置
numAnts = 20; % 蚂蚁数量
numCities = 31; % 城市数量
alpha 
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