启发式算法中模拟退火算法和禁忌搜索算法的matlab源程序,这两种算法在网上要想找到源程序非常困难

%%% 模拟退火算法源程序

% 此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例：

% clear;clc;

function [MinD,BestPath]=MainAneal(pn)

% CityPosition存储的为每个城市的二维坐标x和y；

CityPosition=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;... 4196 1044;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;...

1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;...

4263 2931;3429 1908;3507 2376;3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;...

2545 2357;2778 2826;2370 2975];

figure(1);

plot(CityPosition(:,1),CityPosition(:,2),'o')

m=size(CityPosition,1);%城市的数目

%

D = sqrt((CityPosition(:,ones(1,m)) - CityPosition(:,ones(1,m))').^2 + ...

(CityPosition(:,2*ones(1,m)) - CityPosition(:,2*ones(1,m))').^2);

path=zeros(pn,m);

for i=1:pn

path(i,:)=randperm(m);

end

iter_max=100;%i

m_max=5;%

Len1=zeros(1,pn);Len2=zeros(1,pn);path2=zeros(pn,m);

t=zeros(1,pn);

T=1e5; tau=1e-5;

N=1;

while T>=tau

iter_num=1;

m_num=1;

while m_num<m_max && iter_num<iter_max

for i=1:pn

Len1(i)=sum([D(path(i,1:m-1)+m*(path(i,2:m)-1))

D(path(i,m)+m*(path(i,1)-1))]);

path2(i,:)=ChangePath2(path(i,:),m);

Len2(i)=sum([D(path2(i,1:m-1)+m*(path2(i,2:m)-1))

D(path2(i,m)+m*(path2(i,1)-1))]);

end

R=rand(1,pn);

if find((Len2-Len1<t&exp((Len1-Len2)/T)>R)~=0)