模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来解决旅行商问题
这段MATLAB代码实现了模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。以下是对代码的简要解释：1.程序参数设置：
2.Coord：城市的坐标矩阵。
3.t0：初始温度。
4.iLk：内循环最大迭代次数。
5.oLk：外循环最大迭代次数。
6.lam：温度衰减率。
7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。
9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。
10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
11.程序主体：
12.m：城市的个数。
13.fare：城市间路径费用矩阵。
14.path：初始路径。
15.pathfar：初始路径的费用。
16.ores：外循环保存的目标函数值。
17.e0：能量的初始值。
18.t：当前温度。
19.外循环（模拟退火过程）：
20.外循环迭代次数由oLk确定。
21.内循环（模拟热平衡过程）：
22.内循环迭代次数由iLk确定。
23.通过swap函数产生新状态。
24.计算新状态的能量。
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
28.衰减温度。
29.结果输出：
30.输出近似最优路径和费用。
31.调用myplot函数绘制路径图。
请注意，代码中调用的函数（例如distance、pathfare、swap、myplot等）的实现部分未提供。这些函数的功能和实现会影响整个程序的运行。如果需要完整的代码运行，确保这些函数的定义是正确的。
页:
[1]