多目标鲸鱼算法建筑综合能源优化调度matlab代码

以下是一个简单的多目标鲸鱼算法建筑综合能源优化调度的Matlab代码示例：

% 建筑能源模型参数
Ts = 24; % 仿真时间步长
Pelec = zeros(Ts,1); % 电力负荷
Pheat = zeros(Ts,1); % 供热负荷
Pcool = zeros(Ts,1); % 供冷负荷
COPheat = 3.5; % 供热系统热效率
COPcool = 4.0; % 供冷系统冷效率
Eelec = 0.1; % 电价
Eheat = 0.2; % 供热价格
Ecool = 0.15; % 供冷价格

% 鲸鱼算法参数
MaxIt = 100; % 最大迭代次数
nPop = 50; % 种群数量
nVar = 3; % 优化变量数量
VarSize = [1 nVar]; % 优化变量维度
VarMin = [0 0 0]; % 优化变量最小值
VarMax = [1 1 1]; % 优化变量最大值

% 初始化种群
empty_individual.Position = [];
empty_individual.Cost = [];
pop = repmat(empty_individual, nPop, 1);
for i = 1:nPop
    pop(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);
    pop(i).Cost = CostFunction(pop(i).Position, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool);
end

% 鲸鱼算法主循环
for it = 1:MaxIt
    % 计算适应度值
    Costs = [pop.Cost];
    WorstCost = max(Costs);
    BestCost = min(Costs);
    AvgCost = mean(Costs);
    % 计算适应度值的标准差
    StdCost = std(Costs);
    % 计算单个鲸鱼的迁徙距离
    WhaleMoves = zeros(nPop, nVar);
    for i = 1:nPop
        WhaleMoves(i,:) = LevyFlight(std(VarMax-VarMin), nVar);
    end
    % 进行鲸鱼迁徙
    for i = 1:nPop
        if rand() < 0.5 % 群体迁徙
            % 随机选择另一个鲸鱼
            j = randi([1 nPop], 1);
            % 计算当前鲸鱼与另一个鲸鱼的距离
            Xdiff = abs(pop(i).Position - pop(j).Position);
            % 计算另一个鲸鱼的迁徙距离
            D = rand()*WhaleMoves(i,:).*Xdiff;
            % 计算新的位置
            NewPosition = pop(i).Position + randn(VarSize).*D;
        else % 个体迁徙
            % 计算个体迁徙距离
            D = WhaleMoves(i,:);
            % 计算新的位置
            NewPosition = pop(i).Position + randn(VarSize).*D;
        end
        % 确保新位置在边界内
        NewPosition = max(NewPosition, VarMin);
        NewPosition = min(NewPosition, VarMax);
        % 计算新位置的适应度值
        NewCost = CostFunction(NewPosition, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool);
        % 更新鲸鱼位置和适应度值
        if NewCost < pop(i).Cost
            pop(i).Position = NewPosition;
            pop(i).Cost = NewCost;
        end
    end
end

% 适应度函数
function J = CostFunction(x, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool)
    % 计算建筑能源模型的目标函数
    ElecConsump = sum(Pelec.*x(:,1));
    HeatConsump = sum(Pheat.*x(:,2))/COPheat;
    CoolConsump = sum(Pcool.*x(:,3))*COPcool;
    J(1) = ElecConsump + HeatConsump + CoolConsump;
    J(2) = ElecConsump*Eelec + HeatConsump*Eheat + CoolConsump*Ecool;
end

% Levy飞行函数
function s = LevyFlight(sigma, n)
    beta = 1.5;
    % 计算步长
    s = (randn(1,n).*sigma)./abs(randn(1,n)).^(1/beta);
end

以上代码仅为示例，具体实现需要根据实际需求进行调整。在实际应用中，还需要进一步优化参数设置、适应度函数等方面，以获得更好的优化效果。