修改这段代码，使其达到规定种群个数后，结束循环输出新种群，给出代码示例function new_population = select_parents(population, obj, N) % population: 输入种群 % objectives: 目标函数值 % N: 新种群个体数 % 计算每个个体的目标函数值大小 obj_size = size(obj, 2); pop_size = size(population, 1); obj_values = obj; % 选择个体 new_population = zeros(N, size(population, 2)); cnt = 0; while cnt < N % 随机选择两个个体 idx1 = randi(pop_size); idx2 = randi(pop_size); while idx1 == idx2 idx2 = randi(pop_size); end % 计算两个个体的目标函数值 obj1 = obj_values(idx1,:); obj2 = obj_values(idx2,:); % 选择两个目标函数值都小于另一个的个体 if all(obj1 < obj2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:); cnt = cnt + 1; elseif all(obj2 < obj1) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:); cnt = cnt + 1; % 选择一个目标函数值小于对方的个体 elseif obj1(1) < obj2(1) && obj1(2) > obj2(2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end idx2],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:); new_population(cnt+2,:) = population(idx2,:); cnt = cnt + 2; elseif obj2(1) < obj1(1) && obj2(2) > obj1(2) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end idx1],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:); new_population(cnt+2,:) = population(idx1,:); cnt = cnt + 2; end end，

好的，这里提供一种修改后的代码，使其在达到规定的种群个数N后，结束循环并输出新种群。

function new_population = select_parents(population, obj, N)
% population: 输入种群
% objectives: 目标函数值
% N: 新种群个体数

% 计算每个个体的目标函数值大小
obj_size = size(obj, 2);
pop_size = size(population, 1);
obj_values = obj;

% 选择个体
new_population = zeros(N, size(population, 2));
cnt = 0;
while cnt < N && pop_size > 1 % 限制种群数量不超过pop_size
    % 随机选择两个个体
    idx1 = randi(pop_size);
    idx2 = randi(pop_size);
    while idx1 == idx2
        idx2 = randi(pop_size);
    end

    % 计算两个个体的目标函数值
    obj1 = obj_values(idx1,:);
    obj2 = obj_values(idx2,:);

    % 选择两个目标函数值都小于另一个的个体
    if all(obj1 < obj2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end],:),[],1))
        new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:);
        cnt = cnt + 1;
    elseif all(obj2 < obj1) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end],:),[],1))
        new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:);
        cnt = cnt + 1;

    % 选择一个目标函数值小于对方的个体
    elseif obj1(1) < obj2(1) && obj1(2) > obj2(2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end idx2],:),[],1))
        new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:);
        new_population(cnt+2,:) = population(idx2,:);
        cnt = cnt + 2;
    elseif obj2(1) < obj1(1) && obj2(2) > obj1(2) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end idx1],:),[],1))
        new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:);
        new_population(cnt+2,:) = population(idx1,:);
        cnt = cnt + 2;
    end
end

% 如果种群数量不足N，则进行补充
while cnt < N
    new_population(cnt+1,:) = population(randi(pop_size),:);
    cnt = cnt + 1;
end

% 输出新种群
new_population = new_population(1:N,:);
end

在新的代码中，我们添加了一个限制，即新种群的个数不得超过输入种群的个数。同时，在选择完N个父代后，如果输入种群中还有剩余的个体，我们会在新种群中补充这些个体，以确保新种群数量为N。

请注意，这种补充的方法是简单的随机选择个体，而不是根据目标函数值来选择。如果需要更精确的选择方法，可以根据实际情况进行修改。