Z = min(Z,Offspring_p.obj);、

这是一个取最小值的操作，具体来说，`Z`和`Offspring_p.obj`都是向量，`min(Z,Offspring_p.obj)`表示将两个向量中对应位置的元素进行比较，取其中较小的元素组成一个新的向量。这个操作的作用是更新最优解，将当前的最优解和筛选后的子代个体的适应度值进行比较，取其中较小的值作为新的最优解。这个操作可以让遗传算法不断寻找更优的解，以达到更好的优化效果。

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g_new = max(repmat(abs(Offspring_p.obj-Z),length(P),1).*W(P,:),[],2);

这是一个计算向量的操作，具体来说，`Offspring_p.obj`是一个矩阵，表示子代个体的目标函数值，`Z`是一个向量，表示当前的最优解，`abs(Offspring_p.obj-Z)`是对两个矩阵对应位置元素之差取绝对值，`repmat(abs(Offspring_p.obj-Z),length(P),1)`表示将`abs(Offspring_p.obj-Z)`复制成和`Population(P).objs`同样的维度，`W(P,:)`是一个权重矩阵，其行数和种群中的个体数相同，列数等于目标函数个数，`max(repmat(abs(Offspring_p.obj-Z),length(P),1).*W(P,:),[],2)`表示对矩阵中每一行的元素进行加权求和，然后取其中的最大值。这个操作的作用和上一个操作相似，只不过计算的是筛选后子代个体的适应度值。这个操作可以根据目标函数值和最优解之间的差异来评估个体的适应度值，以便进行后续的选择和进化操作。

Offspring_p=offspring_sorting(tmp_mem,tmpparp,correct_rate,labelp,1);

这是一个调用函数`offspring_sorting`的操作，用于对子代个体进行排序和筛选。具体来说，`tmp_mem`是子代个体的类别归属信息矩阵，`tmpparp`是子代个体的矩阵，`correct_rate`是交叉操作的正确率，`labelp`是子代个体的标签信息向量，`1`表示进行的是单点交叉操作。函数返回值为`Offspring_p`，表示筛选后的子代个体信息。`offspring_sorting`函数的作用是对子代个体进行排序，按照适应度值从大到小排列，并根据一定的策略对子代个体进行选择和淘汰。这个操作可以将交叉操作生成的子代个体进行进一步的筛选和选择，以得到更优秀的个体，为下一轮进化操作做准备。