npar = size(REP.pos_fit,1); REP.grid_idx = zeros(npar,1); REP.grid_subidx = zeros(npar,ndim); for n = 1:1:npar idnames = []; for d = 1:1:ndim % REP.grid_subidx(n,d) = find(REP.pos_fit(n,d)<=REP.hypercube_limits(:,d)',1,'first')-1; REP.grid_subidx(n,d) = find(REP.pos_fit(n,d)<=REP.hypercube_limits(:,d)',1,'first')-1; if(REP.grid_subidx(n,d)==0), REP.grid_subidx(n,d) = 1; end idnames = [idnames ',' num2str(REP.grid_subidx(n,d))]; end REP.grid_idx(n) = eval(['sub2ind(ngrid.*ones(1,ndim)' idnames ');']); end

这段代码用于将存储库中每个解的位置映射到对应的网格索引。

1. 首先，获取存储库中适应度矩阵的行数，即解的数量，并保存在变量 `npar` 中。
2. 创建大小为 `(npar × 1)` 的零向量 `REP.grid_idx`，用于存储每个解所在的网格索引。
3. 创建大小为 `(npar × ndim)` 的零矩阵 `REP.grid_subidx`，用于存储每个解在每个维度上的子索引。
4. 使用两个嵌套的循环，对每个解进行处理。
- 外部循环 `n` 遍历解的索引，从1到 `npar`。
- 内部循环 `d` 遍历每个维度，从1到 `ndim`。
5. 在内部循环中，使用 `find` 函数找到每个解在当前维度上满足小于等于超立方体边界限制的第一个位置，并将结果减去1，保存在 `REP.grid_subidx(n,d)` 中。这样可以得到每个解在每个维度上的子索引。
6. 如果 `REP.grid_subidx(n,d)` 的值为0，将其设置为1。这是为了处理那些处于超立方体边界的解。
7. 构建一个字符串 `idnames`，用于构造 `sub2ind` 函数的输入参数。该字符串包含每个维度上的子索引，用逗号分隔。
8. 调用 `eval` 函数计算 `sub2ind` 函数的输入参数，并将结果赋值给 `REP.grid_idx(n)`，即当前解所在的网格索引。

这段代码的目的是将存储库中每个解的位置映射到对应的网格索引，并将结果存储在 `REP.grid_idx` 和 `REP.grid_subidx` 中。这样可以根据网格索引来查找和操作存储库中的解。