在MATLAB中如何计算MMF1目标函数的适应度值并运用到非支配排序当中去的代码

计算MMF1目标函数的适应度值可以通过以下步骤实现：

1. 定义目标函数，例如：

function [f1, f2] = MMF1(x)
    f1 = sum(x.^2, 2);
    f2 = sum((x-2).^2, 2);
end

2. 计算目标函数的值，例如：

pop_size = 100;
num_obj = 2;
pop = rand(pop_size, num_obj);
[f1, f2] = MMF1(pop);

3. 进行非支配排序，例如：

fronts = non_domination_sort(f1, f2);

其中，non_domination_sort是一个自定义函数，可以通过以下代码实现：

function fronts = non_domination_sort(f1, f2)
    % 计算个体之间的支配关系
    n = length(f1);
    dominate = false(n, n);
    for i = 1:n
        for j = i+1:n
            if f1(i) < f1(j) && f2(i) < f2(j)
                dominate(i, j) = true;
            elseif f1(j) < f1(i) && f2(j) < f2(i)
                dominate(j, i) = true;
            end
        end
    end

    % 计算每个个体的被支配数和支配集合
    dominate_count = sum(dominate, 1);
    dominated_set = cell(n, 1);
    for i = 1:n
        dominated_set{i} = find(dominate(:, i));
    end

    % 进行非支配排序
    fronts = {};
    while ~isempty(find(dominate_count == 0))
        front = find(dominate_count == 0);
        fronts{end+1} = front;
        for i = 1:length(front)
            j = front(i);
            for k = dominated_set{j}'
                dominate_count(k) = dominate_count(k) - 1;
            end
        end
        dominate_count(front) = Inf;
    end
end

这样就可以计算MMF1目标函数的适应度值并运用到非支配排序当中去了。