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：

1.程序参数设置：
# I' ?0 S& _/ q! Q2.Coord：城市的坐标矩阵。
5 }+ Z" ?4 ]- K) H3.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 D, F+ w( F* w7 a. K/ ~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。
: ^, q1 e+ ~" v- B$ C& b10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
5 e9 K+ \9 Q) n. r# \+ K" T- p11.程序主体：
12.m：城市的个数。
5 |. N& }3 j, S& e6 K13.fare：城市间路径费用矩阵。
! l3 t1 P$ `" _( U3 B. @# N1 _5 b14.path：初始路径。
. W& g6 Q# m) N: n4 t% y15.pathfar：初始路径的费用。
$ J9 e: c8 I0 r, W6 u0 E* v16.ores：外循环保存的目标函数值。
9 ?" q) S, h% j# m17.e0：能量的初始值。
% y9 j4 T( @$ t% |. _; Q1 I18.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。
) l  V) R9 Z8 p4 m21.内循环（模拟热平衡过程）：
0 z" W! P6 B2 A22.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。
) _' F7 H# [4 i$ I26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
7 j# K0 ~$ P7 |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。
8 _, z: x( p5 {7 b9 T, I29.结果输出：
8 ?) ~- h- l# N/ @8 j" x  Q30.输出近似最优路径和费用。
2 _3 T9 y4 i; B31.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。


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