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：

4 n. v2 y+ R% ?8 {/ T3 h1.程序参数设置：
. a" O) R( J8 \/ c2.Coord：城市的坐标矩阵。
2 J5 E- O% P( [3.t0：初始温度。
4.iLk：内循环最大迭代次数。
3 Q3 e/ Z  D  {3 ^4 j- T- a5.oLk：外循环最大迭代次数。
' b0 ]3 H  E  W$ C/ I6.lam：温度衰减率。
, g1 ^8 J! `. h( a6 G7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
, e; f' R: B6 Z# d3 L8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。
8 X/ j8 N$ G& h9.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：
& r( o2 T' A/ c/ T0 \% l12.m：城市的个数。
7 k4 c" v* {6 i4 d: W( g/ D! j13.fare：城市间路径费用矩阵。
1 x4 K8 p/ U! k4 b9 K; j0 H7 V) m/ w14.path：初始路径。
1 U; k  \% h+ O7 d9 H1 X15.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。
9 L* M! V" n" X18.t：当前温度。
4 I4 v% _5 l1 E: M19.外循环（模拟退火过程）：
20.外循环迭代次数由oLk确定。
: h4 E5 i' r. _% y6 j1 B: O) ]21.内循环（模拟热平衡过程）：
9 z" n8 P2 }' H4 S# n22.内循环迭代次数由iLk确定。
0 J1 U3 [, P' o) }' P23.通过swap函数产生新状态。
) F  A! D6 b5 I) x5 C5 Y24.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。
$ q7 P$ |: Z& d: M, Y27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
2 n4 ~, e" _; ?0 J3 z28.衰减温度。
29.结果输出：
& X6 p7 V! b- R0 l30.输出近似最优路径和费用。
31.调用myplot函数绘制路径图。
( c& R6 d/ S6 Y4 |; P; G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。


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