用MATLAB进行差分进化算法算旅行商问题，其中包含城市坐标

在MATLAB中，你可以使用差分进化（Differential Evolution, DE）算法来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。DE是一种种群优化算法，通过生成并组合新的解，逐步逼近问题的全局最优解。以下是一个基本的DE-TSP算法流程：

1. **初始化**：首先，设定一组随机的“基础向量”（通常称为个体或解），每个个体是一个城市的顺序列表。例如，给定城市坐标`cities`，你需要创建一个长度等于城市数量的矩阵。

2. **适应度函数**：计算每个个体的适应度值，也就是代表从第一个城市到最后一个城市经过所有城市一次所走的总距离。这通常是使用TSP的标准欧几里得距离计算。

3. **变异操作**：对于每对个体，算法会选择一个第三个非当前个体（称作“基准”），然后生成一个新的解，新解是基准加上一个缩放过的差异向量，这种操作有助于跳出局部最优。

4. **交叉操作**：选择一些个体，并用新产生的解替换它们的一部分，保留其优良特性。

5. **重复循环**：上述步骤反复进行，直到达到预设的迭代次数（如`maxGen`），或者适应度值收敛于某个阈值。

6. **结果评估**：在算法结束时，返回最佳个体作为近似最优解。

在实际编写代码时，MATLAB提供了一些方便的库函数，如`deoptimset`用于设置DE参数，`diffev`函数来执行DE搜索。下面是一个简化的示例代码框架：

% ... (初始化城市坐标)
[bestSolution, bestFitness] = diffev(@fitnessFunction, initialPopulation, options);

这里，`fitnessFunction`是你自定义的计算适应度值的函数，`initialPopulation`是初始解，`options`是差分进化算法的设置。