SortPopulation

function [pop, F] = SortPopulation(pop)

    % Sort Based on Crowding Distance
    [~, CDSO] = sort([pop.CrowdingDistance], 'descend');
    pop = pop(CDSO);
    
    % Sort Based on Rank
    [~, RSO] = sort([pop.Rank]);
    pop = pop(RSO);
    
    % Update Fronts
    Ranks = [pop.Rank];
    MaxRank = max(Ranks);
    F = cell(MaxRank, 1);
    for r = 1:MaxRank
        F{r} = find(Ranks == r);
    end

end

输入参数

• pop: 一个结构数组，表示种群，其中每个个体有两个属性 CrowdingDistance 和 Rank。

输出参数

• pop: 按照拥挤距离和等级排序后的种群。
• F: 一个细胞数组，其中每个元素表示一个前沿的索引集合。

代码详解

function [pop, F] = SortPopulation(pop)

定义了函数 SortPopulation，输入是 pop，输出是 pop 和 F。

1. 按拥挤距离降序排序

    [~, CDSO] = sort([pop.CrowdingDistance], 'descend');
    pop = pop(CDSO);

• [pop.CrowdingDistance] 将 pop 中每个个体的拥挤距离提取出来，形成一个数组。
• sort(..., 'descend') 按照拥挤距离降序排序，并返回排序的索引 CDSO。
• pop = pop(CDSO) 根据索引 CDSO 对 pop 进行重排，使得拥挤距离大的个体排在前面。

2. 按等级升序排序

    [~, RSO] = sort([pop.Rank]);
    pop = pop(RSO);

• [pop.Rank] 将 pop 中每个个体的等级提取出来，形成一个数组。
• sort(...) 按照等级升序排序，并返回排序的索引 RSO。
• pop = pop(RSO) 根据索引 RSO 对 pop 进行重排，使得等级低的个体排在前面。

3. 更新前沿

    Ranks = [pop.Rank];
    MaxRank = max(Ranks);
    F = cell(MaxRank, 1);
    for r = 1:MaxRank
        F{r} = find(Ranks == r);
    end

• [pop.Rank] 获取排序后的种群的等级数组。
• MaxRank = max(Ranks) 找出最高等级（即前沿的数量）。
• F = cell(MaxRank, 1) 初始化一个细胞数组 F，其中每个单元格将存储一个前沿。
• for r = 1:MaxRank 循环从1到最高等级：
  • F{r} = find(Ranks == r) 找出等级为 r 的个体索引，并将这些索引存储在 F{r} 中。

代码总结

函数 SortPopulation 的作用是先按照拥挤距离对种群进行降序排序，再按照等级进行升序排序，然后将种群划分为不同的前沿。最终输出的是排序后的种群和前沿的索引集合。

代码优化

要优化这个函数，可以从多个方面入手，包括减少冗余计算、优化排序操作等。以下是优化版本的 SortPopulation 函数：

function [pop, F] = SortPopulation(pop)

    % Extract Rank and CrowdingDistance arrays
    Ranks = [pop.Rank];
    CrowdingDistances = [pop.CrowdingDistance];

    % Sort based on Rank and Crowding Distance
    [~, sortedIndices] = sortrows([Ranks(:), -CrowdingDistances(:)], [1 2]);
    pop = pop(sortedIndices);

    % Update Fronts
    MaxRank = max(Ranks);
    F = cell(MaxRank, 1);
    for r = 1:MaxRank
        F{r} = find(Ranks(sortedIndices) == r);
    end

end

详细优化步骤

1. 提取 Rank 和 CrowdingDistance 数组

   • 减少重复访问 pop 结构体的次数，提取出 Rank 和 CrowdingDistance 数组。

   Ranks = [pop.Rank];
   CrowdingDistances = [pop.CrowdingDistance];
   

2. 同时排序 Rank 和 CrowdingDistance

   • 使用 sortrows 函数对 Rank 和 CrowdingDistance 数组进行多列排序。这样可以在一次排序中同时满足两个排序条件。
   • sortrows([Ranks(:), -CrowdingDistances(:)], [1 2]) 按照 Rank 升序和 CrowdingDistance 降序进行排序。

   [~, sortedIndices] = sortrows([Ranks(:), -CrowdingDistances(:)], [1 2]);
   pop = pop(sortedIndices);
   

3. 更新前沿

   • 使用排序后的索引数组 sortedIndices 来更新前沿。这样可以避免多次计算相同的排序结果。

   MaxRank = max(Ranks);
   F = cell(MaxRank, 1);
   for r = 1:MaxRank
       F{r} = find(Ranks(sortedIndices) == r);
   end
   

性能优化分析

• 减少冗余计算：通过一次性提取 Rank 和 CrowdingDistance 数组，减少对结构体数组 pop 的多次访问。
• 优化排序操作：使用 sortrows 函数一次性完成基于两个标准的排序，减少排序次数。
• 简化前沿更新：直接使用排序后的索引数组进行前沿更新，避免了在排序后再次访问未排序的数组。

这个优化版本在计算效率上更高，代码也更简洁清晰。