选择新种群：以非支配解集为第一选择标准，拥挤度为第二选择标准，选择新的个体构成下一代种群的matlab代码示例

下面是一个简单的例子，实现了基于非支配排序和拥挤度计算的选择算法：

function [new_population, front_no] = select_new_population(population, pop_size)

% 计算适应度
fitness_values = calculate_fitness_values(population);

% 进行非支配排序
[front_no, ~] = non_dominated_sorting(fitness_values);

% 初始化拥挤度
crowding_distance = zeros(size(population, 1), 1);

% 对于每个非支配层，计算其拥挤度
for i = 1:length(front_no)
    front = find(front_no == i);
    crowding_distance(front) = calculate_crowding_distance(population(front, :), fitness_values(front, :));
end

% 计算每个个体的综合评价值
evaluation_values = front_no + crowding_distance;

% 按照评价值排序，选择前 pop_size 个个体
[~, sorted_index] = sort(evaluation_values, 'descend');
new_population = population(sorted_index(1:pop_size), :);

end

function fitness_values = calculate_fitness_values(population)

% TODO: 计算适应度值

end

function [front_no, max_front] = non_dominated_sorting(fitness_values)

% TODO: 非支配排序

end

function crowding_distance = calculate_crowding_distance(population, fitness_values)

% TODO: 计算拥挤度

end

其中 `calculate_fitness_values` 函数用于计算适应度值，`non_dominated_sorting` 函数用于进行非支配排序，`calculate_crowding_distance` 函数用于计算拥挤度。这些函数需要根据具体的问题进行实现。在选择新种群时，首先进行非支配排序，然后对于每个非支配层，计算其拥挤度，并计算每个个体的综合评价值。最后按照评价值排序，选择前 pop_size 个个体作为新种群。