使用模拟退火算法解决旅行商问题
旅行商问题是一个NP困难问题，模拟退火算法是常用的启发式解法。该算法受物质退火过程启发，从随机解开始，逐步降低接受劣解的概率，寻找近似最优解。在MATLAB中实现模拟退火算法，能计算出TSP的近似最优路径和长度。随着问题规模增大，可能需要更高效算法。
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，它需要找到一条最短路径，使得一名旅行商能够访问一系列城市并回到起始城市，同时经过每个城市恰好一次。由于TSP是一个NP困难问题，寻找最优解的时间复杂度会随着城市数量的增加而指数增长。在解决TSP的过程中，模拟退火算法是一种常用的启发式算法，它能够在合理的时间内找到近似最优解。
模拟退火算法受到固体物质退火过程的启发，通过模拟原子在退火过程中的行为来搜索问题的解空间。算法的基本思想是从一个随机生成的解开始，在搜索过程中接受一定概率的劣解，并逐步降低这个概率，以便在解空间中跳出局部最优解并逼近全局最优解。
下面是使用MATLAB实现模拟退火算法解决旅行商问题的示例代码：
% 城市坐标
cities = [0 0; 1 1; 2 
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