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：
1 u; ^: e( \. O1 ~4 d2.Coord：城市的坐标矩阵。
: E+ }* D$ C$ Y/ U3 T3.t0：初始温度。
/ j, b& s, S" M; ^8 O4.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。
( l* U4 Z, M: Y9 r8.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。
10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
6 V& h3 a4 q; W) e. ^& }11.程序主体：
12.m：城市的个数。
13.fare：城市间路径费用矩阵。
14.path：初始路径。
& O$ c7 [  I  p% a4 D5 l15.pathfar：初始路径的费用。
16.ores：外循环保存的目标函数值。
# r7 n. y& ]8 D  E' m1 V( x6 R17.e0：能量的初始值。
5 f4 h4 n1 L0 I6 i# A1 M18.t：当前温度。
# @: X$ z/ N3 ?, s! |* Y19.外循环（模拟退火过程）：
0 ?. w" k2 C5 d- V( ]" M+ g, n20.外循环迭代次数由oLk确定。
# k4 ?8 g1 w% |; x" F4 e21.内循环（模拟热平衡过程）：
( `5 A* S9 n5 D; W22.内循环迭代次数由iLk确定。
23.通过swap函数产生新状态。
$ f4 {! a% |" E24.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。
7 f/ U- M+ E: T5 M3 c* M$ e1 [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。
9 Q+ p$ p* K2 R29.结果输出：
30.输出近似最优路径和费用。
' }; d: g! h5 k$ E31.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。
6 D  \" c4 V5 @$ O. b) l) H
0 T/ a  G7 w5 J8 V- O; T3 A: `" }