unction [PF,PF1]=pareto1(obj)%根据两个适应函数 求出非支配解集 global ps; PF=[];%AS存储种群中非支配解集的下标 PF1=[];%AS存储种群中非支配解集的下标 M=2; [obj_size,~]=size(obj); pn=zeros(1,obj_size); Nim=6; PF1=[]; S=0; for i=1:obj_size for j=1:obj_size dom_less=0; dom_equal=0; dom_more=0; if (com(obj{i,1},obj{j,1})) dom_more = dom_more + 1; elseif (eql(obj{i,1},obj{j,1})) dom_equal = dom_equal + 1; else dom_less = dom_less + 1; end if (com(obj{i,2},obj{j,2})) dom_more = dom_more + 1; elseif (eql(obj{i,2},obj{j,2})) dom_equal = dom_equal + 1; else dom_less = dom_less + 1; end if dom_less == 0 && dom_equal ~= M % 说明i受j支配，相应的n加1 pn(i) = pn(i)+ 1; end end if pn(i)== 0 %个体i非支配等级排序最高，属于当前最优解集，相应的染色体中携带代表排序数的信息 PF=[PF i]; S=S+1; end end end

这段代码实现了一个多目标遗传算法中的 Pareto 前沿求解过程，用于计算种群中的非支配解集。根据代码的注释，可以看出其具体的操作步骤是：

1. 初始化空的 PF 和 PF1 集合，用来存储非支配解集的下标；
2. 遍历种群中的所有个体，对于每个个体 i，计算其与其他个体 j 的 Pareto 关系，并统计 i 被支配的次数 pn(i)；
3. 如果 pn(i) 等于 0，说明个体 i 属于非支配解集，将其下标加入 PF 集合，同时将其排序信息存储到染色体中；
4. 最后返回 PF 集合作为种群中的非支配解集。

在多目标遗传算法中，Pareto 前沿求解是一个重要的过程，用于筛选出种群中具有非支配关系的个体，从而得到多个目标函数下的最优解集。

相关问题

unction res = Query(obj,message) % write the query WriteWithoutChecks(obj,message); % read the response res = char(ReadRaw(obj)); % throw away the last byte because it is a \n res = res(1:end-1); end

这段代码是一个 MATLAB 类中的一个方法，其作用是向某个设备发送一个查询指令，然后读取并返回设备的响应结果。

具体来说，它的输入参数是 `obj` 和 `message`，其中 `obj` 是一个 MATLAB 中的对象，`message` 是一个字符串，表示要发送的查询指令。

函数首先调用 `WriteWithoutChecks` 方法向设备写入查询指令，然后调用 `ReadRaw` 方法从设备中读取响应结果。`ReadRaw` 方法返回的是一个 uint8 类型的数组，因此需要将其转换成 char 类型的字符串。

最后，函数将字符串的最后一个字符（通常是一个换行符）去掉，然后将结果返回。

unction selected = selectLeader(REP) % Roulette wheel 轮盘赌 prob = cumsum(REP.quality(:,2)); % Cumulated probs 累积问题 sel_hyp = REP.quality(find(rand(1,1)*max(prob)<=prob,1,'first'),1); % Selected hypercube 选择超立方体 % Select the index leader as a random selection inside that hypercube 在该超立方体内随机选择索引前导 idx = 1:1:length(REP.grid_idx); selected = idx(REP.grid_idx==sel_hyp); selected = selected(randi(length(selected))); end

这段代码是一个选择领导者（leader）的函数实现，使用了轮盘赌算法。下面是代码的解释：

1. 首先，根据个体的质量指标（quality）计算累积概率分布prob，其中REP.quality(:,2)表示个体的质量指标，cumsum函数用于计算累积和。

2. 然后，使用随机数rand(1,1)生成一个随机数，并将其与累积概率分布prob进行比较。find函数用于找到第一个满足条件 rand(1,1)*max(prob)<=prob 的索引值，表示被选中的超立方体（sel_hyp）。

3. 接下来，根据选中的超立方体（sel_hyp），从 REP.grid_idx 中选择相应的索引值（selected）。REP.grid_idx 是一个表示超立方体索引的向量。

4. 最后，如果超立方体内有多个索引值，则使用randi(length(selected))随机选择一个索引值作为最终的领导者索引。

综上所述，该函数使用轮盘赌算法根据个体的质量指标来选择一个领导者索引。选择的概率与个体的质量指标成正比，质量指标较高的个体被选中的概率也更大。