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：

/ G' w, _% a& H  r1.程序参数设置：
2.Coord：城市的坐标矩阵。
% D& ?4 ~0 s& f9 I* 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。
2 x7 s9 y0 Y7 L$ }* ]* t7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
: A2 K: N/ w- [8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。
* w1 N$ b  L+ c2 B9 _: e6 T+ j9.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。
11.程序主体：
12.m：城市的个数。
. r( j. D5 W) X# W7 d) z: T13.fare：城市间路径费用矩阵。
14.path：初始路径。
6 W* {6 N. m5 ~. n15.pathfar：初始路径的费用。
16.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。
: z. N8 ~8 v# o" X1 K19.外循环（模拟退火过程）：
20.外循环迭代次数由oLk确定。
( m2 v  M' |! g2 y2 x21.内循环（模拟热平衡过程）：
22.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。
26.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。
29.结果输出：
! k5 S  S: J9 I3 H+ S30.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。