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。