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：
& B  I5 l7 r( ^1 v. ~$ u
' ]$ R4 F& r, k+ j1.程序参数设置：
2.Coord：城市的坐标矩阵。
9 V8 }. d) o7 s5 s3.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 \2 y# }. z2 @& J7.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。
9 I4 k" X% w) v( o' P0 r9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。
) T7 S+ G3 ~: K1 f  o: l; A, r* Q10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
11.程序主体：
7 i& T& n: c" R+ B12.m：城市的个数。
3 h, I" F2 o* W: |6 w! y& h13.fare：城市间路径费用矩阵。
2 x- R: j( X% O+ W9 ?14.path：初始路径。
15.pathfar：初始路径的费用。
% g1 L: y9 Z! G) n- _16.ores：外循环保存的目标函数值。
7 q9 ^9 T9 z; @! [17.e0：能量的初始值。
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）：
  k( i/ c! v; ]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。
; {+ K5 j% _: i' u4 p7 }6 u25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
! R  q8 C- {6 N+ g. L" L9 S/ H$ E26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
( ~' I( \8 y* X27.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。
& t2 ~0 {! ~5 Z29.结果输出：
/ w7 V( k; g; D  ?30.输出近似最优路径和费用。
. H; ~* h: P9 O31.调用myplot函数绘制路径图。
8 a9 v$ i# _1 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。

( J& f) v# w, y. z