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：
  r# s( z$ a% v. l2 p) s
1.程序参数设置：
& r# n/ V( T8 q5 z" L% D: Q. Z. U2.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。
4 J1 Y6 D7 O2 E8 ^: ]1 N7.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。
* p( W8 U: B5 j4 |' I1 {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。
7 ]5 x/ f7 J  S6 K13.fare：城市间路径费用矩阵。
# s; E+ }+ h& F14.path：初始路径。
15.pathfar：初始路径的费用。
1 L; q& D3 ?; ~* [! g  f16.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。
9 Y9 O5 s5 N; e% _19.外循环（模拟退火过程）：
  m- m; y0 N. V2 J) G1 N20.外循环迭代次数由oLk确定。
& I# d# @3 h7 y" v; I21.内循环（模拟热平衡过程）：
22.内循环迭代次数由iLk确定。
/ Y/ v( I4 N' O# ~  `23.通过swap函数产生新状态。
; o* [% ]' m$ K24.计算新状态的能量。
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
7 _% j1 [' r8 u" n( v; l26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
& G, z& K, `  Y3 R9 f; o27.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。
) w) [' d) V  e& w29.结果输出：
9 Y9 g4 V- v1 k0 m30.输出近似最优路径和费用。
9 |0 @9 |0 Z) B) ^4 d, i31.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。
$ \; m) L/ ]  K  y
8 x0 l& l2 ]$ l& ]0 R! j3 w
6 f" x2 H" [- P2 k