解释一下这段代码：% clear all % mex cec14_func.cpp -DWINDOWS func_num=1; D=30; Xmin=-100; Xmax=100; pop_size=100; iter_max=5000; runs=1; fhd=str2func('cec14_func'); for i=24:24 func_num=i; for j=1:runs i,j, [gbest,gbestval,FES]= PSO_func(fhd,D,pop_size,iter_max,Xmin,Xmax,func_num); xbest(j,:)=gbest; fbest(i,j)=gbestval; fbest(i,j) end f_mean(i)=mean(fbest(i,:)); end

这段代码是用 Matlab 实现的粒子群优化算法来求解一系列的优化问题。具体来说，代码中的变量含义如下：

- `clear all`：清除 Matlab 工作空间中的所有变量和函数。
- `mex cec14_func.cpp -DWINDOWS func_num=1`：编译 C++ 程序 `cec14_func.cpp`，并传递编译选项 `-DWINDOWS` 和 `func_num=1`。`func_num` 表示要优化的函数编号。
- `D=30`：优化问题的维度。
- `Xmin=-100` 和 `Xmax=100`：优化问题的搜索空间。
- `pop_size=100`：粒子群优化算法的种群大小。
- `iter_max=5000`：粒子群优化算法的最大迭代次数。
- `runs=1`：算法运行的次数。
- `fhd=str2func('cec14_func')`：将字符串 `'cec14_func'` 转换成一个函数句柄 `fhd`。
- `for i=24:24`：遍历要优化的函数编号。
- `func_num=i`：设置当前要优化的函数编号。
- `for j=1:runs`：运行 `runs` 次粒子群优化算法，每次都使用不同的随机数种子。
- `[gbest,gbestval,FES]= PSO_func(fhd,D,pop_size,iter_max,Xmin,Xmax,func_num)`：调用 `PSO_func` 函数来求解当前的优化问题，返回全局最优解 `gbest`、全局最优解的适应度值 `gbestval`、以及算法使用的函数评价次数 `FES`。
- `xbest(j,:)=gbest`：将第 `j` 次运行的全局最优解 `gbest` 存储到变量 `xbest` 中。
- `fbest(i,j)=gbestval`：将第 `i` 个函数的第 `j` 次运行的全局最优解的适应度值存储到变量 `fbest` 中。
- `fbest(i,j)`：打印出第 `i` 个函数的第 `j` 次运行的全局最优解的适应度值。
- `f_mean(i)=mean(fbest(i,:))`：计算第 `i` 个函数的平均适应度值。