详细解释这段代码for (i = 0; i < dim; ++i) { for (j = 0; j < Population_Size; ++j) { pbest[j][i] = population[j][i] = random(); speed[j][i] = 0; } } //calculate the fitness of the population for (int i = 0; i < Population_Size; i++)//适应值计算 { cec14_test_func(population[i], &results[i], dim, 1, function_index + 1); results[i] = results[i] - (function_index + 1) * 100;//计算适应度值时，将 (function_index + 1) * 100 减去计算得到的适应度值 results[i]。这是因为，该测试函数库计算适应度值时将 (function_index + 1) * 100 加上函数值得到适应度值，这里要做相应的处理才能得到正确的适应度值 }

这段代码是一个粒子群优化算法的初始化过程。粒子群优化算法是一种优化算法，用于在搜索空间中寻找最优解。该算法模拟了鸟群捕食的行为，将搜索空间看作是一个食物丰富的区域，在该区域内有很多鸟，鸟们通过自身的移动和信息交流，找到最佳的食物源。在该算法中，每个鸟被称为一个粒子，通过速度和位置的更新来模拟粒子的运动。

这段代码中，首先是两个循环，用于初始化粒子的位置和速度。其中dim表示搜索空间的维度，Population_Size表示粒子群的大小。在每个维度上，每个粒子的初始位置和速度都是随机的。pbest表示每个粒子当前的最好位置，population表示每个粒子当前的位置，speed表示每个粒子当前的速度。

接下来是适应值的计算，fitness值越好，说明该粒子的位置越接近最优解。在适应值的计算中，该代码使用了一个测试函数库cec14_test_func，该函数库根据输入的位置信息计算一个函数值，然后用函数值计算适应值。由于该测试函数库计算适应度值时将 (function_index + 1) * 100 加上函数值得到适应度值，因此在计算适应值时需要将 (function_index + 1) * 100 减去计算得到的适应度值 results[i]，以得到正确的适应度值。其中function_index表示要计算的函数的编号。