作为nsga2的主程序，这段代码：% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码，获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets） end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations接下来该怎么编写

在开始迭代后，你需要在每一代中执行以下步骤：

1. 选择父代个体，即从种群中选择一些优秀的个体作为交叉和变异的基础。这里可以使用快速非支配排序和拥挤度计算来选择出 Pareto 前沿上的个体，在这些个体中选择拥挤度较大的个体作为父代。

2. 执行交叉操作，即将父代中的两个个体进行交叉，生成新的子代。这里可以使用单点交叉、多点交叉等方法来进行交叉。

3. 执行变异操作，即对子代中的染色体进行变异，生成新的个体。这里可以使用位变异、插入变异等方法来进行变异。

4. 对新的个体进行解码，得到资产比例和资产位置。

5. 计算新个体的适应度值，即目标函数值。

6. 将新个体加入到种群中，并删除种群中适应度值较差的个体，保持种群大小不变。

7. 重复步骤1~6，直到达到最大迭代次数。

完整的代码如下：

% 遗传算法参数设置
population_size = 50; %种群大小
chromosome_length = 649; %染色体长度
sparse_degree = 30; %稀疏度
crossover_rate = 0.6; %交叉度
mutation_rate = 0.2; %变异度
max_generations = 80; %最大迭代次数

% 初始化种群
population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree);

%解码，获取资产位置
selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree);
for i = 1:population_size
    chromosome = population(i,:);
    selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets）
end

%初始化资产比例
asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree);
for k=1:population_size
    asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1);
    asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:));
end

%计算初始种群的目标函数值
objectives =[]; 
objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100);

%初始种群的非支配排序及拥挤度计算
[F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); 
crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx);

%开始迭代
for gen = 1:max_generations
    %选择父代个体
    parent_indices = select_parents(crowding_distance);
    
    %执行交叉操作
    children = crossover(population(parent_indices,:), crossover_rate);
    
    %执行变异操作
    children = mutation(children, mutation_rate);
    
    %对新的个体进行解码，得到资产比例和资产位置
    selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree);
    asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree);
    for i = 1:population_size
        chromosome = children(i,:);
        selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets）
        asset_ratios(i,:)= rand(sparse_degree, 1);
        asset_ratios(i,:) = asset_ratios(i,:) / sum(asset_ratios(i,:));
    end
    
    %计算新个体的目标函数值
    new_objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100);
    
    %将新个体加入到种群中，并删除种群中适应度值较差的个体
    population = insert_children(population, parent_indices, children, new_objectives, objectives);
    [F,ndx] = fast_nondominated_sort(new_objectives);
    crowding_distance = calculate_crowding_distance(new_objectives, F,ndx);
    objectives = new_objectives;
end