nPop = 100; nGen = 100; pCross = 0.8; pMut = 0.2; nTask = 12; nProj = 3; nRes = 3; resCap = [30, 20, 10]; resCost = [1, 2, 3]; taskRes = [3, 2, 1; 1, 2, 3; 2, 1, 3; 3, 2, 1; 1, 2, 3; 2, 1, 3; 3, 1, 2; 2, 3, 1; 1, 3, 2; 3, 2, 1; 1, 2, 3; 2, 1, 3]; prec = [0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; pop = initializePopulation(nPop, nTask, nProj); for iGen = 1:nGen [fit, cost] = calculateFitness(pop, nTask, nProj, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); crowd = calculateCrowdingDistance(pop, fit); pop = selection(pop, fit, crowd); pop = crossover(pop, nPop, pCross); pop = mutation(pop, nPop, pMut, nTask, nProj); end [fit, cost] = calculateFitness(pop, nTask, nProj, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); [~, idx] = min(fit); fprintf('最优解：\n'); disp(pop(idx,:));这个代码求的是什么

这段代码实现了一个基于遗传算法的项目调度问题的优化。具体而言，代码中给出了一些参数，如项目中的任务数，项目数，资源数，资源容量，资源成本以及任务与资源之间的关系等。然后通过 initializePopulation 函数初始化种群，然后进行 nGen 轮迭代。在每轮迭代中，通过 calculateFitness 函数计算每个个体的适应度和成本，然后通过 calculateCrowdingDistance 函数计算每个个体的拥挤度，最后通过 selection、crossover 和 mutation 函数进行选择、交叉和变异，得到新的种群。迭代结束后，通过 calculateFitness 函数重新计算每个个体的适应度和成本，并找到适应度最小的个体作为最优解。