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：

& [, I% s& S0 u- n& f- a1.程序参数设置：
5 d  {; W: x* a3 |2.Coord：城市的坐标矩阵。
7 S- B9 J1 H  J  ?& E  w3.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 i/ W$ V" v! \7.istd：若内循环函数值方差小于istd则停止。
7 L. A: N0 R0 o3 P8.ostd：若外循环函数值方差小于ostd则停止。
  A8 J( j  v* z0 W6 W  {. @  R! j* ]9.ilen：内循环保存的目标函数值个数。
$ I# z% z4 T6 i" r0 T3 M$ U10.olen：外循环保存的目标函数值个数。
# L$ v) o) C$ O$ J: R1 A. E: Y11.程序主体：
12.m：城市的个数。
2 p6 n0 p$ J7 ^, ]/ E  ^13.fare：城市间路径费用矩阵。
14.path：初始路径。
. R, D' g* i  \15.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。
# P7 e9 n3 L; F: L3 o. G18.t：当前温度。
19.外循环（模拟退火过程）：
  f: ^6 a) C8 O6 ~: Y: y9 e+ O4 g20.外循环迭代次数由oLk确定。
( @) `: I% x" T( V8 X. n. ]21.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。
* W6 j, }! U/ G% X8 P! A4 Q24.计算新状态的能量。
25.根据Metropolis抽样准则更新最佳状态。
' }# u$ b5 t1 {% F26.判断内循环是否终止，连续ilen个状态能量波动小于istd。
7 L8 p  S( K1 r9 i: H27.判断外循环是否终止，连续olen个状态能量波动小于ostd。
  \5 z* A: X; z* Y& j28.衰减温度。
29.结果输出：
30.输出近似最优路径和费用。
6 q/ u0 D5 U4 t2 G: R9 A31.调用myplot函数绘制路径图。
! M' }6 w1 f% A0 K$ R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。
- C! p3 Q; d/ b9 v3 V0 Y
3 z( t( G, ^+ ?. j, E+ R
. o9 h3 g) M% b' F( d