data1=readmatrix('shuchu.xlsx'); data1(isnan(data1))=0; zuida1=max(data1); data2=readmatrix('DC5站点发出的2023年1月份预测货物量值.xlsx') [lb,ub,dim,fobj] = Getfunctions() pop_num=10;%设置种群 Max_iter=100;%设置迭代次数 [fMin_WOA,bestX_WOA,WOA_curve]=WOA(pop_num,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);

根据你的代码，我看到你在 `data1` 和 `data2` 中读取了两个 Excel 文件中的数据。然后，你对 `data1` 中的缺失值进行了处理，将其替换为零。接下来，你计算了 `data1` 中的最大值，并将其赋给了变量 `zuida1`。之后，你又读取了另一个 Excel 文件中的数据，并将其赋给了变量 `data2`。

接下来，在调用 `Getfunctions()` 函数时，你获取了函数的下界 `lb`、上界 `ub`、维度 `dim` 和目标函数句柄 `fobj`。

最后，你设置了种群数量 `pop_num` 和最大迭代次数 `Max_iter`，并调用了 `WOA()` 函数进行优化。该函数返回了最小函数值 `fMin_WOA`、最佳解 `bestX_WOA` 和优化过程的曲线 `WOA_curve`。

请注意，上述代码中的 `WOA()` 函数并未提供，因此无法知道具体的优化算法是什么。如果你需要关于该函数的更多信息，请提供相关代码或说明。