function [p_parent_1,m_parent_1,f1,p_parent_2,m_parent_2,f2]=crossover(pchrom1,mchrom1,fchrom1,pchrom2,mchrom2,fchrom2) global N SH; %整个交叉操作为POX交叉 p_parent_1=pchrom1; %以一定概率选取当前行与全局最优粒子做交换 m_parent_1=mchrom1; p_parent_2=pchrom2;%J取全局最优粒子的索引 m_parent_2=mchrom2; f1=fchrom1; f2=fchrom2;

这段代码实现了遗传算法中的交叉操作，具体来说是使用了一种叫做“部分匹配交叉”（Partially-mapped crossover，POX）的交叉方式。POX交叉是一种常用的遗传算法交叉方式，它通过随机选择两个染色体的交叉点，将两个染色体在交叉点两侧的部分进行交换。

在这段代码中，变量`pchrom1`和`mchrom1`分别表示染色体1的两个部分，`pchrom2`和`mchrom2`分别表示染色体2的两个部分。`fchrom1`和`fchrom2`则分别表示染色体1和染色体2对应的适应度。

具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 将染色体1的第一个部分作为`p_parent_1`，第二个部分作为`m_parent_1`，将染色体2的第一个部分作为`p_parent_2`，第二个部分作为`m_parent_2`。

2. 将染色体1的适应度作为`f1`，染色体2的适应度作为`f2`。

3. 返回交叉后的结果`p_parent_1`、`m_parent_1`、`f1`、`p_parent_2`、`m_parent_2`、`f2`。

需要注意的是，这段代码中的变量`global N SH`是全局变量，它们的值可能在其他地方被修改。如果你想要理解这段代码的具体作用，需要查看全局变量`N`和`SH`的定义和使用。