解释这段代码：%% NSGA-II Parameters MaxIt=70; % Maximum Number of Iterations nPop=80; % Population Size pCrossover=0.7; % Crossover Percentage nCrossover=2*round(pCrossover*nPop/2); % Number of Parnets (Offsprings) pMutation=0.4; % Mutation Percentage nMutation=round(pMutation*nPop); % Number of Mutants mu=0.02; % Mutation Rate sigma=0.1*(VarMax-VarMin); % Mutation Step Size

这段代码定义了一些参数，用于控制NSGA-II算法的运行。NSGA-II是一个多目标优化算法，用于解决具有多个目标函数的优化问题。以下是这些参数的解释：

- MaxIt：最大迭代次数，即算法运行的最大代数。
- nPop：种群大小，即每一代中包含的个体数量。
- pCrossover：交叉概率，即在每一代中进行交叉的概率。
- nCrossover：交叉数量，即在每一代中进行交叉的个体数量。
- pMutation：变异概率，即在每一代中进行变异的概率。
- nMutation：变异数量，即在每一代中进行变异的个体数量。
- mu：变异率，即变异操作中每一个变量被改变的概率。
- sigma：变异步长，即每一个变量在变异操作中所能变化的范围。

其中，VarMax和VarMin是变量的上下限，用于限制变量的取值范围。