回溯搜索算法是一种在复杂问题空间中寻找解决方案的有效方法，特别是在解决组合优化问题和约束满足问题时。这个算法的核心思想是通过试探性地构建可能的解，并在发现这些解不符合条件时撤销部分已完成的选择，退回至之前的状态，继续探索其他路径。在MATLAB环境中，这种算法通常以编程形式实现，以便于进行各种计算和测试。
标题中的"ROBSA.m"可能是指一个MATLAB脚本文件，其中包含了回溯搜索算法的具体实现。"ROBSA"可能是“回溯搜索算法”（Backtracking Search Algorithm）的一种缩写或者作者自定义的名称。这个脚本文件可能是为了演示或应用回溯搜索算法而编写的，用户可以在MATLAB环境下运行它来体验和理解算法的运作过程。
描述中提到"回溯搜索算法运行程序/可在matlab上运行"，这表明"ROBSA.m"是一个可执行的MATLAB程序，用户只需要拥有MATLAB环境，就可以加载并运行这个程序，观察回溯搜索算法如何在实际问题中求解。通常，这样的程序会包含输入参数定义、算法主体、解的验证以及可能的结果可视化等部分。
在MATLAB环境中，回溯搜索算法的实现通常涉及以下几个关键步骤：
1. **状态表示**：需要定义问题的状态，这可以是一个或多个变量的组合，代表了问题的当前解的一部分。
2. **选择函数**：选择下一步要尝试的变量和值，常见的有深度优先和宽度优先策略。
3. **约束检查**：在每一步，都需要检查当前选择是否符合问题的约束条件。
4. **扩展函数**：根据选择的变量和值，扩展当前状态到新的子状态。
5. **剪枝函数**：为了避免无效的搜索，需要设置适当的剪枝条件，如限界函数或记忆化搜索，以尽早终止无望的分支。
6. **回溯操作**：当发现当前路径无法导出有效解时，撤销上一步的选择，回溯到之前的状态，继续探索其他路径。
7. **解的验证**：找到可能的解后，需要验证其是否为问题的真正解。
"license.txt"文件很可能是该程序的许可协议，包含了关于使用、修改和分发"ROBSA.m"代码的法律条款和条件。在使用或分享该代码之前，用户应当仔细阅读并遵循这些条款。
回溯搜索算法是一种强大的搜索策略，通过MATLAB实现的"ROBSA.m"文件为学习和应用这一算法提供了一个实践平台。用户可以通过运行和分析代码，深入理解回溯搜索的工作原理，同时也可以根据需要调整代码以解决特定问题。
