帮我在matlab上用蚁群算法写出解决多旅行商问题的代码

好的，以下是一个用蚁群算法解决多旅行商问题的 MATLAB 代码。此代码使用了基本的蚁群算法，其中蚂蚁在解决问题时会按照一定的概率选择下一个城市，最终形成多个子路径，然后再通过局部最优解的局部更新和全局最优解的全局更新来逐步优化最终的解决方案。

% 多旅行商问题的蚁群算法
% 假设有m个旅行商和n个城市，需要找到最优的路径来满足每个旅行商都恰好访问所有城市

% 首先定义参数和问题的输入数据
m = 5; % 旅行商数量
n = 20; % 城市数量
alpha = 1; % 信息素重要程度
beta = 5; % 启发式信息重要程度
rho = 0.5; % 信息素蒸发系数
Q = 100; % 信息素增量常数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
ants_per_city = 5; % 每个城市的蚂蚁数量

% 生成城市坐标矩阵
coord = rand(n, 2);

% 生成距离矩阵
dist = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        d = norm(coord(i,:) - coord(j,:));
        dist(i,j) = d;
        dist(j,i) = d;
    end
end

% 初始化信息素矩阵和启发式信息矩阵
pheromone = ones(n, n) / (n * m); % 初始信息素浓度
eta = 1 ./ dist; % 启发式信息

% 定义一个函数用于计算每个蚂蚁的路径长度
function [L, tour] = tour_length(ants, pheromone, eta)
    % 对于每个蚂蚁，按照概率选择下一个城市
    m = size(ants, 1);
    n = size(pheromone, 1);
    tour = zeros(m, n);
    for i = 1:n
        tour(:,i) = i;
    end
    for i = 1:n-1
        for j = 1:m
            % 对于第j只蚂蚁，计算其从当前城市到每个未访问城市的转移概率
            allowed = setdiff(1:n, tour(j,1:i));
            p = pheromone(tour(j,i), allowed).^alpha .* eta(tour(j,i), allowed).^beta;
            p = p / sum(p);
            % 按照概率选择下一个城市
            tour(j,i+1) = randsample(allowed, 1, true, p);
        end
    end
    % 计算每个蚂蚁的路径长度
    L = zeros(m, 1);
    for i