本文介绍了如何使用遗传算法解决31城市旅行商问题，详细讲解了问题背景、遗传算法原理，并提供了基于MATLAB的实现代码。遗传算法通过模拟生物进化过程中的基因交叉、变异和选择，逐步优化求解最短路径。尽管结果可能不是全局最优解，但通过参数调优和算法改进，可以提高解的质量。
使用遗传算法解决31城市旅行商问题
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是计算机科学中的一个经典问题，在组合优化中具有重要的地位。该问题要求在给定的一系列城市和各个城市之间的距离矩阵中，寻找一条最短的路径，使得该路径从起点城市出发，经过所有的城市恰好一次，并返回原来的起点城市。
为了解决31城市旅行商问题，我们可以使用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）。遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法，通过模拟基因的交叉、变异和选择等操作，逐步优化求解问题的结果。
以下是基于MATLAB的遗传算法求解31城市旅行商问题的源代码：
% 城市坐标
cityCoords = [...
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