本文探讨了如何应用改进企鹅帝国算法（IPEA）解决旅行商问题（TSP）。IPEA是基于企鹅觅食行为的优化算法，旨在增强全局搜索能力。文章提供了Matlab实现代码，展示如何用该算法寻找TSP问题的近似最优解，适用于各种规模的城市数量。
基于改进企鹅帝国算法求解旅行商问题
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的优化问题，它的目标是在给定的一组城市和城市之间的距离数据中，找到一条最短的路径，使得每个城市恰好被经过一次，最终回到起点。
解决TSP问题的方法有很多种，例如，粒子群算法、遗传算法等。本文介绍一种改进的企鹅帝国算法（Improved Penguin Empire Algorithm, IPEA）求解TSP问题的方法。
企鹅帝国算法（Penguin Empire Algorithm, PEA）是一种基于自然界中企鹅生存行为的仿生智能算法。该算法通过模拟企鹅的觅食行为，来搜索最优解。IPEA是PEA算法的升级版，对基础算法进行了优化，增强了其全局搜索能力。
以下是IPEA算法的Matlab实现代码：
function [best_path, best_cost] = 
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