在优化算法中，已知评价指标HV代码如下，求HVD的matlab代码：

在MATLAB中，您可以使用以下代码实现HVD的计算：

function hvd = hypervolume_difference(set1, set2, reference_point)
    % 计算两个解集之间的hypervolume差异
    hv_set1 = hypervolume(set1, reference_point);
    hv_set2 = hypervolume(set2, reference_point);
    hvd = hv_set1 - hv_set2;
end

function hv = hypervolume(points, reference_point)
    % 计算解集的hypervolume
    hull = convhulln(points);
    volume = 0;
    for i = 1:size(hull, 1)
        simplex = hull(i, :);
        volume = volume + n_dimensional_volume(points(simplex, :), reference_point);
    end
    hv = volume;
end

function volume = n_dimensional_volume(simplex, reference_point)
    % 计算n维立方体的体积
    n = size(simplex, 2);
    if n == 1
        volume = reference_point - simplex;
    elseif n == 2
        volume = prod(reference_point - simplex);
    else
        a = simplex(1, :);
        b = simplex(2, :);
        c = simplex(3, :);
        normal = cross(a - c, b - c);
        normal = normal / norm(normal);
        d = dot(normal, a);
        dist = dot(normal, reference_point) - d;
        volume = dist * n_dimensional_volume(simplex(:, 1:n-1), reference_point);
    end
end

其中，set1和set2分别表示两个解集，reference_point是参考点（一般为全局最优解），用于计算hypervolume。`hypervolume_difference`函数用于计算两个解集之间的hypervolume差异，`hypervolume`函数用于计算解集的hypervolume，`n_dimensional_volume`函数用于计算n维立方体的体积。

请注意，此代码使用了MATLAB的`convhulln`函数来计算解集的凸包。