function REP = deleteFromRepository(REP,n_extra,ngrid) % Compute the crowding distances 计算拥挤度距离 crowding = zeros(size(REP.pos,1),1); for m = 1:1:size(REP.pos_fit,2) [m_fit,idx] = sort(REP.pos_fit(:,m),'ascend'); m_up = [m_fit(2:end); Inf]; m_down = [Inf; m_fit(1:end-1)]; distance = (m_up-m_down)./(max(m_fit)-min(m_fit)); [~,idx] = sort(idx,'ascend'); crowding = crowding + distance(idx); end crowding(isnan(crowding)) = Inf;

这段代码用于从存储库中删除一些解，并计算每个解的拥挤度距离。

1. 首先，创建一个大小与 `REP.pos` 的行数相同的零向量 `crowding`，用于存储每个解的拥挤度距离。
2. 使用一个外部循环 `m`，遍历 `REP.pos_fit` 中的每个目标函数。
3. 在内部循环中，首先使用 `sort` 函数将当前目标函数的适应度按升序排序，并将排序后的适应度保存在变量 `m_fit` 中。同时，将排序后的索引保存在变量 `idx` 中。
4. 根据排序后的适应度计算每个解的拥挤度距离。首先计算每个解右侧邻居的适应度值，并将其保存在向量 `m_up` 中。然后计算每个解左侧邻居的适应度值，并将其保存在向量 `m_down` 中。计算使用 `(m_up-m_down)/(max(m_fit)-min(m_fit))` 的方式，得到每个解的拥挤度距离，并将结果保存在变量 `distance` 中。
5. 使用 `sort` 函数将索引恢复为原始顺序，并将结果保存在变量 `idx` 中。
6. 将每个解的拥挤度距离加到 `crowding` 向量上。这是为了计算每个解的综合拥挤度距离。
7. 将 `crowding` 向量中的任何 `NaN` 值设置为无穷大，以处理在计算距离时可能出现的除以零的情况。

这段代码的目的是计算每个解的拥挤度距离，并将结果存储在 `crowding` 向量中。拥挤度距离用于在多目标优化算法中选择要删除的解。

相关问题

REP = updateRepository(REP,POS,POS_fit,ngrid); if(size(REP.pos,1)>Nr) REP = deleteFromRepository(REP,size(REP.pos,1)-Nr,ngrid); end

这段代码是一个基于多目标优化的粒子群算法中用于更新存储库的部分。

1. `updateRepository` 函数被调用来更新存储库 `REP`。它接受四个参数：`REP` 表示当前的存储库，`POS` 表示位置矩阵，`POS_fit` 表示适应度矩阵，`ngrid` 表示网格数量。该函数的作用是将新的解加入到存储库中，并根据网格数量进行存储和维护。

2. 接下来，通过检查存储库 `REP` 中的解的数量是否超过预设值 `Nr`，来判断是否需要删除多余的解。如果超过了，那么调用 `deleteFromRepository` 函数删除多余的解。该函数接受两个参数：`REP` 表示当前的存储库，`size(REP.pos,1)-Nr` 表示需要删除的解的数量。删除的原则是基于某种策略，可能是根据适应度或其他指标进行选择。

这段代码的目的是维护一个存储库，保存多目标优化中找到的一组非劣解，并控制存储库中解的数量不超过预设值。

function REP = updateGrid(REP,ngrid) % Computing the limits of each hypercube 计算每个超立方体的极限 ndim = size(REP.pos_fit,2); REP.hypercube_limits = zeros(ngrid+1,ndim); for dim = 1:1:ndim REP.hypercube_limits(:,dim) = linspace(min(REP.pos_fit(:,dim)),max(REP.pos_fit(:,dim)),ngrid+1)'; end

这段代码是用于更新存储库中每个超立方体的边界限制。

1. 首先，根据存储库 `REP` 的适应度矩阵 `REP.pos_fit` 的维度，获取维度数 `ndim`。
2. 创建一个大小为 `(ngrid+1) × ndim` 的零矩阵 `REP.hypercube_limits`，用于存储每个超立方体的边界限制。
3. 使用 `linspace` 函数，将每个维度的最小适应度值和最大适应度值之间均匀分割成 `ngrid+1` 个间隔，并将结果保存在 `REP.hypercube_limits` 的对应列中。
例如，对于第一个维度，使用 `linspace` 函数将最小适应度值和最大适应度值之间的范围均匀分割成 `ngrid+1` 个间隔，并将结果保存在 `REP.hypercube_limits` 的第一列中。
4. 循环遍历每个维度，重复步骤3，直到遍历完所有维度。

这段代码的目的是计算存储库中每个超立方体的边界限制，以便后续在多目标优化算法中使用。