本文介绍了如何使用粒子群算法（PSO）在MATLAB中解决旅行商问题（TSP）。详细讨论了问题定义、算法参数、初始化、迭代更新以及辅助函数的实现，提供了一个完整的MATLAB代码示例，帮助读者理解并实现TSP的求解过程。
基于粒子群算法求解旅行商问题的MATLAB代码
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够访问一系列城市并返回起始城市，同时每个城市只能被访问一次。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，模拟了鸟群觅食行为，通过不断更新粒子的位置来搜索最优解。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于粒子群算法的旅行商问题求解过程。
首先，我们需要定义问题的输入和参数。假设有N个城市，城市之间的距离可以表示为一个N×N的距离矩阵，记为dist。我们将使用一个二进制编码表示旅行商的路径，其中每个城市对应着路径中的一个位置。粒子群算法涉及到一些参数，包括粒子数量（particle_num）、惯性权重（inertia_weight）、个体学习因子（cognitive_factor）、社会学习因子（social_factor）、最大迭代次数（max_iter）等。
接下来，我们可以编写MATLAB代码来求解旅行商问题。以下是一个基于粒子群算法的解决方案的示例代码：
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