本文介绍了麻雀算法在旅行商问题中的应用，这是一个经典的组合优化难题。通过模拟麻雀觅食行为，该算法能有效寻找TSP的近似最优解。文中提供了Matlab源码示例，展示如何设置城市坐标、麻雀数量和最大迭代次数来求解问题，并强调了算法可能得到的是近似解而非全局最优解。
麻雀算法在旅行商问题中的应用及Matlab源码
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求在给定的一系列城市之间找到一条最短的路径，使得每个城市只访问一次，并最终回到起始城市。TSP是一个NP-hard问题，意味着在一般情况下很难找到全局最优解，因此需要采用启发式算法来近似求解。
麻雀算法（Sparrow Algorithm）是一种基于蜜蜂觅食行为的启发式算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为。通过觅食麻雀之间的信息传递和局部搜索，麻雀算法可以有效地解决一些组合优化问题，包括TSP。
下面是使用Matlab实现的基于麻雀算法求解TSP的源代码：
function [bestPath, shortestDistance] = sparrowAlgorithmTSP(cities, numSparrows,
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