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：
3 }  {2 r" f% w# \+ `( R: e4 ~
' x" b* Z( _  U) U5 @: w/ A+ `' C1.程序参数设置：
3 s, {/ e: E1 d$ a" p2.Coord：城市的坐标矩阵。
3.t0：初始温度。
7 a: L* v8 ?& V4.iLk：内循环最大迭代次数。
. M1 T. H2 d9 d$ r5.oLk：外循环最大迭代次数。
) ~! K7 J# N5 ]0 p6.lam：温度衰减率。
( |$ O. b8 a" e% C+ Z2 ~7 c& y7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
. m' S. x+ Q5 t8.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。
' Z+ Y6 c% C2 F( X" l  H10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
11.程序主体：
7 Q7 L7 c" g7 D* V12.m：城市的个数。
0 s1 \$ q7 e+ Y: ~13.fare：城市间路径费用矩阵。
; t; C" l0 p# A3 P14.path：初始路径。
& d1 C, x; j' M6 d" K9 @15.pathfar：初始路径的费用。
16.ores：外循环保存的目标函数值。
9 K) s( Q1 C! F* M17.e0：能量的初始值。
- d) V/ u' {0 M; |) ~18.t：当前温度。
3 r, }& k7 d, c* M1 m- J: R5 s19.外循环（模拟退火过程）：
20.外循环迭代次数由oLk确定。
9 u$ F, O' l7 S. F, @$ k# M5 G* R21.内循环（模拟热平衡过程）：
22.内循环迭代次数由iLk确定。
, R  U* \0 b+ ^3 X/ m3 ^23.通过swap函数产生新状态。
24.计算新状态的能量。
/ q6 u6 J9 N& i2 j25.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。
( \3 H! r! B/ l9 }4 Y6 C27.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。
0 z: I- W( q5 c1 s2 w31.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。


9 N! h3 q7 q' K$ v& |0 ]