本文介绍了如何运用Matlab实现模拟退火算法解决旅行商问题，具体到中国30个主要城市。文章阐述了算法的基本步骤，包括数据准备、距离矩阵计算、算法参数设置及迭代过程。通过该方法，可以找到近似的最优旅行路径，为类似问题提供解决方案，并指出算法可优化的方向。
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条路径，使得旅行商可以经过每个城市一次，并回到起始城市，同时使得路径总长度最短。在本文中，我们将使用Matlab编程语言来实现模拟退火算法来解决实际中国地图上的旅行商问题。
首先，我们需要准备一份包含中国各个城市坐标的数据集。这些城市数据可以从公开的数据源或者地理信息系统获取。为了简化问题，我们选择了中国的30个主要城市，并将它们的经纬度坐标保存在一个文件中，例如"cities.txt"。每行包含一个城市的坐标，格式为"经度,纬度"。
接下来，我们将编写Matlab代码来读取城市数据并实现模拟退火算法。以下是一个可能的实现：
% 读取城市数据
data = dlmread('cities.txt', 
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