迭代贪婪算法解决kroC100.tsp，给出具体Matlab代码

迭代贪婪算法是一种常用的选择下一个最优解决方案的启发式搜索策略，尤其适用于旅行商问题（TSP），如kroC100.tsp。这种算法通常用于求解大规模优化问题，但并非全局最优解，而是局部最优。

以下是使用Matlab实现迭代贪婪算法的一个简单示例，假设我们已经有了一个函数`distance_matrix()`来计算两个城市之间的距离，以及一个初始化的城市列表`cities`。请注意，这仅是一个简化版的示例，并非精确到kroC100.tsp数据集的处理：

% 导入所需库
import gplpy.*

% 计算距离矩阵
function distMat = distance_matrix(cities)
    % ... (这里填写实际计算距离的代码)
end

% 初始化随机起始路径
function initial_path = random_init(cities)
    % ... (选择一个随机的起始点作为开始)
end

% 迭代贪婪算法
function [solution, cost] = iterative_greedy(kroC100, cities)
    % 初始化路径和成本
    path = initial_path(cities);
    cost = 0;
    
    % 遍历所有城市，除了起点
    for i = 2:length(cities)
        % 找到当前节点到剩余节点中最短距离的城市
        [~, next_city] = min([distMat(path(end), cities) distMat(path, cities(:, ~ismember(cities, path))]);
        
        % 更新路径和总成本
        path = [path; next_city];
        cost = cost + distMat(path(end-1), path(end));
    end
    
    % 回溯第一个节点并添加到路径
    path(1) = path(end); % 回到起点
    solution.path = path;
    solution.cost = cost;
end

% 使用kroC100.tsp数据集运行算法
[kroC100_solution, kroC100_cost] = iterative_greedy(kroC100, cities);

% 输出结果
disp(['Solution cost: ', num2str(kroC100_cost)]);
disp('Solution path:');
disp(kroC100_solution.path);

%