rank_max=max(parent_selected(:,N+M+2)); for i=1:popsize pc=min(max(parent_selected(i,N+M+2)/rank_max,0.1),0.5); if parent_selected(i,N+M+2)==1% ir=ceil(lrank1*rand()); % while parent_selected(i,N+1:N+M)==BestParent_pool(ir,N+1:N+M) % ir=ceil(lrank1*rand()); % end Parentr=BestParent_pool(ir,:); for j=1:N if rand()<pc S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j)+rand()*(BestParent_pool(ir,j)-parent_selected(i,j)); else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end else for j=1:N if rand()<pc S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j)+2*rand()*(BS(j)-parent_selected(i,j));%BS(j);% % stpj=abs((BS(j)-parent_selected(i,j)))/2; % S_crossover(i,j)=BS(j)-stpj+2*stpj*rand(); jm=mod(j,J); if jm==0 jm=J; end if S_crossover(i,j)>xmax(jm) S_crossover(i,j)=xmax(jm); elseif S_crossover(i,j)<xmin(jm) S_crossover(i,j)=xmin(jm); end else S_crossover(i,j)=parent_selected(i,j); end end end end

这段代码是进行交叉操作的部分。首先，通过 `rank_max=max(parent_selected(:,N+M+2))` 找到非支配排序的最大值。

然后，对每个个体进行以下操作：
- 如果个体的非支配排序为1（即 `parent_selected(i,N+M+2)==1`），则执行以下步骤：
- 计算 `pc`，即将个体的非支配排序除以 `rank_max`，并限制其在0.1和0.5之间。
- 从 `BestParent_pool` 中随机选择一个解作为父代，存储在变量 `Parentr` 中。
- 对每个基因进行交叉操作，如果随机数小于 `pc`，则将新的基因值设置为父代基因值加上一个随机数乘以父代和选择的父代之间的差值；否则，新的基因值等于父代基因值。
- 如果个体的非支配排序不为1，则执行以下步骤：
- 对每个基因进行交叉操作，如果随机数小于 `pc`，则将新的基因值设置为父代基因值加上两倍的随机数乘以最优解和父代之间的差值，并根据问题的约束范围对新的基因值进行修正；否则，新的基因值等于父代基因值。

总之，这段代码的作用是根据个体的非支配排序和随机数，利用交叉操作生成新的个体解，并将其存储在变量 `S_crossover` 中。