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：
  ]: K9 a5 j0 }, i
- i' N. d+ R  M7 E1.程序参数设置：
* t" g& _. d/ ?' j4 |" g6 U3 Q2.Coord：城市的坐标矩阵。
3.t0：初始温度。
( |" n5 N+ ]/ i; Y8 t' i4.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。
% C& m) f' c  m8 z9 w1 i; z! a8.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。
11.程序主体：
+ c' `$ U, C8 G5 s4 i12.m：城市的个数。
13.fare：城市间路径费用矩阵。
14.path：初始路径。
15.pathfar：初始路径的费用。
/ i0 w- _# P3 K7 H16.ores：外循环保存的目标函数值。
; ~( v  }. M8 J  ]7 y. p! h17.e0：能量的初始值。
6 o+ s8 s) `1 [2 Y2 r3 V. w/ w18.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。
, W; [9 h: C+ `6 w2 Z  f21.内循环（模拟热平衡过程）：
" ^/ }% z! ?3 F" j22.内循环迭代次数由iLk确定。
23.通过swap函数产生新状态。
, S3 m( W9 n" u* v$ T. X! E24.计算新状态的能量。
6 M- I; p" Z$ b+ L0 f2 r# B25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
3 R: C/ ~1 d; r' |8 }) }: e1 x7 ~26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
; M1 `: F5 C" x  A- p27.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：
30.输出近似最优路径和费用。
; H( |( O) t8 @  Q* n31.调用myplot函数绘制路径图。
/ M& n; l7 ~5 ~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。
) J/ a) H6 @9 c2 g; f: N
( M% K; I3 [- t2 B