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：

! K" N5 f# C3 d9 f, `; ]: h7 v1.程序参数设置：
2.Coord：城市的坐标矩阵。
3.t0：初始温度。
2 h4 j( n  G: p0 N9 z, K4.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.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。
  u9 e' M  k+ g+ y; p4 X9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。
* `( B: T1 q7 |# l# y10.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。
9 _5 H8 e  H+ p, b# G& {13.fare：城市间路径费用矩阵。
" c) j1 T3 m. _! n8 p; O14.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。
( ]- E  l( v2 {$ O; R17.e0：能量的初始值。
' D% P3 |6 v9 d1 y& t) r- n7 ~& [6 ~18.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。
21.内循环（模拟热平衡过程）：
# ^7 `3 m1 t; ~; F- e; R" P* w22.内循环迭代次数由iLk确定。
* h8 t* |- E  X8 g6 J23.通过swap函数产生新状态。
24.计算新状态的能量。
# s: m6 }1 n7 ~' c25.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。
$ t6 {8 p! c# a/ w, W7 P27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
* n6 w% I% h# n! F$ ?( j) l28.衰减温度。
9 Z4 j8 y% C( p/ Y8 [29.结果输出：
30.输出近似最优路径和费用。
4 N/ I) B+ }* w1 Q31.调用myplot函数绘制路径图。
0 y, S! j# V' c( O# C. m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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