本文介绍了使用MATLAB和免疫算法解决31城市旅行商问题的方法，详细阐述了算法原理和代码实现，包括初始化种群、适应度函数计算、变异操作和选择操作等关键步骤。
基于MATLAB免疫算法求解31城市旅行商问题
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是寻找一条最短的路径，使得旅行商能够在给定的一系列城市中恰好访问每个城市一次，并最终回到起始城市。本文将介绍使用MATLAB编程语言和免疫算法来解决31城市的TSP问题。
免疫算法是一种仿生优化算法，其灵感来源于生物免疫系统的工作原理。该算法基于种群搜索和进化的思想，使用一系列的免疫操作来寻找问题的优化解。在解决TSP问题时，我们可以将每个解看作一个抗体，通过免疫算法的操作来改变和优化这些抗体，从而达到求解最短路径的目的。
以下是使用MATLAB实现免疫算法求解TSP问题的代码：
% 参数设置
cityNum = 31; % 城市数量
popSize = 50; % 种群规模
maxIter 
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