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：
/ f* D! T1 l4 W6 x5 m9 d2.Coord：城市的坐标矩阵。
2 A# i  G4 N: K9 v3.t0：初始温度。
  r% l0 w0 `  u; |& ?# [4.iLk：内循环最大迭代次数。
5.oLk：外循环最大迭代次数。
$ M5 W1 l% b: O: A; X6.lam：温度衰减率。
7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
1 W6 M& w7 v+ P4 _$ R4 ~) K0 J8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。
* G  O/ K  S) T0 d( x: S# k; ?2 z4 P9.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。
0 {. V5 T- u! V" c. g; m  j11.程序主体：
6 q& u, }) D1 ]+ j8 R2 y12.m：城市的个数。
3 y# A& |1 M1 V3 m  Z, q8 G13.fare：城市间路径费用矩阵。
14.path：初始路径。
6 @5 S* a  w7 {+ W# G; @0 f% j" f15.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。
19.外循环（模拟退火过程）：
/ @+ r# f- d/ N& X5 @5 d! i0 k20.外循环迭代次数由oLk确定。
$ u* f9 l1 q" L21.内循环（模拟热平衡过程）：
% ]9 |! N. U  L3 c7 j$ S+ x22.内循环迭代次数由iLk确定。
23.通过swap函数产生新状态。
# {% [/ b2 W5 d8 @& q24.计算新状态的能量。
$ l' J& Z9 l. V. N' H2 |0 k8 q; t25.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。
- F& u! m) y: `/ L2 @9 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。
* |) o* N$ s1 G* L29.结果输出：
1 P* K- A* i& P  m# R' t5 h30.输出近似最优路径和费用。
2 g+ Y" ~0 X# M7 ~! Y% Q31.调用myplot函数绘制路径图。
! X% [4 Z. {3 R/ i0 ~& d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。