基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab举例 代码越详细越好

由于建筑综合能源优化调度是一个较为复杂的问题，其所需的代码实现比较繁琐，这里只提供一个简单的示例，以说明鲸鱼算法在多目标优化问题中的应用。

示例代码如下：

% 建筑综合能源优化调度的多目标鲸鱼算法示例代码

% 定义问题的目标函数
function [f1,f2] = objective(x)
    % x 是决策变量向量，f1 和 f2 是两个目标函数值
    f1 = x(1)^2 + x(2)^2;
    f2 = (x(1)-1)^2 + x(2)^2;
end

% 定义鲸鱼算法的参数
n = 20; % 种群大小
m = 2; % 目标函数个数
max_iter = 50; % 最大迭代次数
lb = [-5,-5]; % 决策变量下界
ub = [5,5]; % 决策变量上界

% 初始化种群
pop = rand(n,m) .* (ub-lb) + lb;

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算适应度函数
    f = zeros(n,m);
    for i = 1:n
        [f(i,1),f(i,2)] = objective(pop(i,:));
    end
    
    % 计算帕累托前沿
    pareto = paretofront(f);
    
    % 更新种群
    new_pop = zeros(n,m);
    for i = 1:n
        % 随机选择两个个体
        p1 = randi(n);
        p2 = randi(n);
        
        % 生成新个体
        r = rand;
        if r<0.5
            new_pop(i,:) = pop(p1,:) + rand*(pop(p2,:)-pop(p1,:));
        else
            new_pop(i,:) = pop(p1,:) - rand*(pop(p2,:)-pop(p1,:));
        end
        
        % 边界处理
        new_pop(i,:) = max(new_pop(i,:),lb);
        new_pop(i,:) = min(new_pop(i,:),ub);
    end
    
    % 合并新种群和原种群
    pop = [pop; new_pop];
    
    % 保留帕累托前沿的个体
    pop = pop(pareto,:);
    pop = pop(1:n,:);
end

% 输出最终结果
f = zeros(n,m);
for i = 1:n
    [f(i,1),f(i,2)] = objective(pop(i,:));
end
pareto = paretofront(f);
pareto_set = pop(pareto,:);
disp(pareto_set);

这段代码实现了一个简单的建筑综合能源优化调度问题，其中的决策变量为两个，范围在 [-5,5] 之间。代码中使用了鲸鱼算法来进行多目标优化，并计算了帕累托前沿和最终结果。

需要注意的是，实际的建筑综合能源优化调度问题可能涉及到更多的决策变量和目标函数，其代码实现也更加复杂。因此，以上示例代码仅供参考，需要根据实际问题进行适当修改和扩展。