需要matlab版本的多目标灰狼算法，可以对车间调度MK01数据集进行多目标求解

以下是Matlab版本的多目标灰狼算法，可以对车间调度MK01数据集进行多目标求解：

function [best_f, best_x] = MOGWO(nPop, MaxIt, lb, ub, nObj, CostFunction)

% nPop: 种群大小
% MaxIt: 最大迭代次数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% nObj: 目标函数个数
% CostFunction: 目标函数句柄

% 初始化种群
pop = repmat(struct('x', [], 'f', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
    pop(i).x = unifrnd(lb, ub);
    pop(i).f = feval(CostFunction, pop(i).x);
end

% 初始化最优解
best_f = zeros(MaxIt, nObj);
best_x = zeros(MaxIt, numel(lb));
[best_f(1, :), idx] = min([pop(:).f]);
best_x(1, :) = pop(idx).x;

% 初始化参数
a = 2; % 收缩参数
A = repmat(struct('alpha', [], 'beta', [], 'delta', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
    A(i).alpha = pop(i).x;
    A(i).beta = pop(i).x;
    A(i).delta = pop(i).x;
end

% 迭代
for it = 2:MaxIt
    % 更新alpha、beta、delta
    for i = 1:nPop
        for j = 1:nPop
            if pop(j).f(1) < pop(i).f(1) % 更新alpha
                A(i).alpha = pop(j).x;
            elseif pop(j).f(1) > pop(i).f(1) && pop(j).f(1) < pop(i).f(1) % 更新beta
                A(i).beta = pop(j).x;
            elseif pop(j).f(1) > pop(i).f(1) && pop(j).f(1) > pop(i).f(1) && pop(j).f(1) < pop(i).f(1) % 更新delta
                A(i).delta = pop(j).x;
            end
        end
    end
    
    % 更新位置
    for i = 1:nPop
        r1 = rand(size(lb));
        r2 = rand(size(lb));
        A(i).alpha = max(min(A(i).alpha + a .* (2 .* r1 - 1) .* abs(A(i).alpha - pop(i).x), ub), lb);
        A(i).beta = max(min(A(i).beta + a .* (2 .* r2 - 1) .* abs(A(i).beta - pop(i).x), ub), lb);
        A(i).delta = max(min(A(i).delta + a .* (2 .* rand(size(lb)) - 1) .* abs(A(i).delta - pop(i).x), ub), lb);
        pop(i).x = (A(i).alpha + A(i).beta + A(i).delta) ./ 3;
        pop(i).f = feval(CostFunction, pop(i).x);
    end
    
    % 更新最优解
    [best_f(it, :), idx] = min([pop(:).f]);
    best_x(it, :) = pop(idx).x;
end
end

下面是如何使用该函数求解车间调度MK01数据集的示例：

load mk01.mat; % 加载数据集
nPop = 50; % 种群大小
MaxIt = 100; % 最大迭代次数
lb = zeros(1, size(jobs, 1)); % 变量下界
ub = ones(1, size(jobs, 1)); % 变量上界
nObj = 2; % 目标函数个数
CostFunction = @(x) MOGWO_Cost(x, jobs); % 目标函数句柄
[best_f, best_x] = MOGWO(nPop, MaxIt, lb, ub, nObj, CostFunction); % 求解

其中，`MOGWO_Cost`函数是对MK01数据集进行求解的子函数，代码如下：

function [f, g] = MOGWO_Cost(x, jobs)

% x: 决策变量向量，每个元素表示一道工序在机器上的执行时间比例
% jobs: 工件信息

% 计算目标函数值
f1 = max(sum(jobs(:, 1:2) .* x', 2)); % 最大完工时间
f2 = sum(sum(jobs(:, 3:4) .* repmat(x', size(jobs, 1), 1))); % 总加权延迟时间
f = [f1, f2];

% 计算约束函数值
g = [];
end

其中，`jobs`变量是MK01数据集，每一行表示一道工序的信息，包括所属工件、所在机器、执行时间、加权延迟时间。对于每个决策变量向量`x`，通过计算工序在机器上的执行时间比例，可以得到每个工件的完工时间以及总加权延迟时间，这两个值就是目标函数。由于MK01数据集没有约束条件，因此`g`为空。