基于灰狼算法求解旅行商问题的MATLAB源码
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是寻找一条最短路径，使得一位旅行商能够访问一组城市并返回起始城市，同时经过每个城市一次且仅一次。灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种受到灰狼群行为启发的优化算法，可以用于求解复杂的优化问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于灰狼算法的旅行商问题求解。
首先，我们需要定义旅行商问题的目标函数。对于TSP而言，目标函数是旅行商所经过路径的总长度，我们希望最小化这个值。在MATLAB中，我们可以通过计算每个城市之间的距离来实现这一目标。假设我们有N个城市，城市之间的距离矩阵可以表示为一个N*N的矩阵，记为distances。
接下来，我们需要定义灰狼算法的相关参数，包括灰狼群的大小（population_size）、最大迭代次数（max_iterations）以及控制灰狼搜索行为的参数（alpha、beta、delta）。这些参数可以根据问题的规模和复杂度进行调整。
下面是基于灰狼算法求解TSP的MATLAB源码示例：
function [best_solution, best_fitness] = 
