基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab

下面是一个基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度 Matlab 代码的示例：

clc;clear;

% 设置优化目标，包括能源利用效率、能耗和成本
global targets;
targets = [0.5, 0.3, 0.2];

% 设置优化变量，包括建筑的结构参数、能源设备参数和能源使用策略
global variables;
variables = [0.2, 0.5, 0.3, 0.7, 0.4, 0.9, 0.1, 0.6, 0.8];

% 设置约束条件
ub = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];
lb = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0];

% 应用多目标鲸鱼算法进行优化
options = optimoptions('gamultiobj','Display','iter');
[x,fval] = gamultiobj(@objfunc,9,[],[],[],[],lb,ub,options);

% 输出优化结果
disp('优化结果：');
disp(['能源利用效率：', num2str(fval(1))]);
disp(['能耗：', num2str(fval(2))]);
disp(['成本：', num2str(fval(3))]);

% 目标函数
function f = objfunc(x)
    % 计算能源利用效率、能耗和成本
    eff = x(1) * x(2) * x(3);
    energy = x(4) * x(5) * x(6);
    cost = x(7) * x(8) * x(9);
    
    % 计算多目标函数
    global targets;
    f = [abs(eff - targets(1)), abs(energy - targets(2)), abs(cost - targets(3))];
end

以上代码中，我们使用 `global` 关键字来定义全局变量 `targets` 和 `variables`，并设置了约束条件。然后，我们使用 `gamultiobj` 函数应用多目标鲸鱼算法进行优化，并在最后输出优化结果。

多目标函数的计算方法在 `objfunc` 函数中定义。我们首先计算能源利用效率、能耗和成本，然后计算每个目标函数与目标值之间的差值，作为多目标函数的返回值。