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：
) Y& w* T+ E8 z2 n+ G' ~
1.程序参数设置：
. a$ ~( g. `4 [( \7 K% G1 C2.Coord：城市的坐标矩阵。
0 I( A7 K; o! C1 J' g9 n3.t0：初始温度。
2 m0 V( O8 c0 Q% }1 j4.iLk：内循环最大迭代次数。
! R. Q# i0 K7 O4 ?0 O: ^+ u7 b- j5.oLk：外循环最大迭代次数。
& b# N) L! E/ x9 M6.lam：温度衰减率。
6 Q6 u# }) ^$ }$ ?  T+ S7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
. t- E8 C7 Q9 X/ Z8.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。
# ~$ ~# S2 Y' J3 b10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
11.程序主体：
- J1 i0 k# W0 ~: P$ c12.m：城市的个数。
) N. T1 Q5 i2 X13.fare：城市间路径费用矩阵。
5 p7 M" b9 `7 J; U14.path：初始路径。
! T& ~. r- ?8 h% W15.pathfar：初始路径的费用。
/ [: K8 X, j$ j& c/ r3 e( s) Y16.ores：外循环保存的目标函数值。
! v* P' E/ J5 l6 F! v' a17.e0：能量的初始值。
18.t：当前温度。
  X- r  a9 W( l19.外循环（模拟退火过程）：
20.外循环迭代次数由oLk确定。
0 Q" M: }5 k9 O" `9 \) l; }! o21.内循环（模拟热平衡过程）：
22.内循环迭代次数由iLk确定。
5 H% ]" e7 n7 e1 {2 U1 X8 l6 B23.通过swap函数产生新状态。
24.计算新状态的能量。
5 }! r1 v7 b, M25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
. b8 A; Q/ Z; V- ?2 ~1 y" H26.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。
6 w% G5 `9 h4 h8 y29.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。
0 U& h# _  H  u6 r7 a