tmp_mem=[tmp_mem;mem_p(id,:)];

这是一段 MATLAB 代码，用于将矩阵 mem_p 的第 id 行，按照之前排序的顺序，添加到矩阵 tmp_mem 的末尾。其中，id 是一个向量，表示之前排序后的索引值，mem_p 是一个矩阵，表示要添加的数据。根据 MATLAB 的语法，mem_p(id,:) 表示选取 mem_p 矩阵中的第 id 行数据，冒号表示选取该行的所有列。因此，tmp_mem=[tmp_mem;mem_p(id,:)] 就是将 mem_p 矩阵中排名前 N 的行数据添加到 tmp_mem 矩阵的末尾，实现了按照第一列数据降序排列的功能。

相关问题

tmp_mem=[tmp_mem;off_mem];

这是一个将两个矩阵连接起来的操作，具体来说，`tmp_mem`是一个存储父代和子代个体的类别归属信息矩阵，`off_mem`是新生成的子代个体类别归属信息矩阵。`tmp_mem=[tmp_mem;off_mem]`表示将`off_mem`矩阵连接在`tmp_mem`矩阵的下方，即将新生成的子代个体的类别归属信息加入到原有的父代个体的类别归属信息中。这个操作可以将交叉操作生成的子代个体的类别归属信息加入到父代个体的类别归属信息中，以备后续的选择和进化操作使用。

if mean(correct_rate)>=0.7 [C,B]=sort(mem_p1(:,1),'descend'); if length(idsp)>=N id=B(1:N); tmpparp=[tmpparp;tmpp(id,:)]; tmp_mem=[tmp_mem;mem_p(id,:)]; matingpopulation=INDIVIDUAL(tmpp(id,:),1);

这段代码看起来是遗传算法中的一个选择操作，其作用是从种群中选择最优秀的若干个个体作为下一代种群的父代，具体来说：

- `mean(correct_rate)` 计算种群中所有个体的适应度得分的平均值。
- 如果适应度得分的平均值大于等于0.7，那么执行下一步操作。
- `sort(mem_p1(:,1),'descend')` 对种群中所有个体的适应度得分进行降序排列，并返回排列后的下标。
- `length(idsp)>=N` 判断当前种群大小是否大于等于需要选择的个体数量 `N`，如果是，则执行下一步操作。
- `id=B(1:N)` 从排列后的下标中选择前 `N` 个下标，即选择适应度得分最高的前 `N` 个个体作为下一代种群的父代。
- `tmpparp=[tmpparp;tmpp(id,:)]` 将选择出的父代个体的染色体拼接到 `tmpparp` 变量中。
- `tmp_mem=[tmp_mem;mem_p(id,:)]` 将选择出的父代个体的适应度得分拼接到 `tmp_mem` 变量中。
- `matingpopulation=INDIVIDUAL(tmpp(id,:),1)` 将选择出的父代个体初始化为 `INDIVIDUAL` 对象，并作为下一代种群的父代。

综上，这段代码的作用是从种群中选择适应度得分最高的若干个个体作为下一代种群的父代。