模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）来解决旅行商问题

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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：
' i8 j; c+ A7 T8 B' h0 Q
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。
+ G5 ^' v' E. n* l. d7.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。
5 C; U# x- ], G& p, j2 A* }6 ]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：
  w7 R* t' t3 [+ f2 W8 C12.m：城市的个数。
* D7 v3 L" N7 ^0 R- S" i( _13.fare：城市间路径费用矩阵。
4 {, \1 x+ a4 `& I14.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。
( \  ?4 z' w' l" `18.t：当前温度。
; x1 I* Z$ l8 x) g4 D19.外循环（模拟退火过程）：
20.外循环迭代次数由oLk确定。
$ b. n+ e. A! {! c! |, `9 K! L8 M21.内循环（模拟热平衡过程）：
22.内循环迭代次数由iLk确定。
+ v3 E% V9 T. S" \0 z) t. {23.通过swap函数产生新状态。
! `4 [8 }, D, X! T24.计算新状态的能量。
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
# R3 `, e* q6 H2 P  e: R26.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。
& _" y$ s4 v! p! ]: O& V( k' I% }28.衰减温度。
+ x) Y, x& M. |* m9 G29.结果输出：
8 P  T* r& n: k' u, y% i30.输出近似最优路径和费用。
3 S7 X$ o. G2 Z( S4 M6 C8 @; y31.调用myplot函数绘制路径图。
2 `7 p, L$ m& a7 L$ N1 x+ r6 J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。