鲸鱼优化算法用于电力系统调度优化源码

以下是使用鲸鱼优化算法进行电力系统调度优化的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import math

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义目标函数
def obj_fun(x, data):
    # 将x转换为整数
    x = x.astype(int)
    
    # 获得电力系统调度优化的参数
    a = data.iloc[x[0], 0]
    b = data.iloc[x[1], 1]
    c = data.iloc[x[2], 2]
    d = data.iloc[x[3], 3]
    e = data.iloc[x[4], 4]
    
    # 计算目标函数值
    return a**2 + b**2 + c**2 + d**2 + e**2

# 定义鲸鱼优化算法
def whale_optimization_algorithm(data, max_iter=100, pop_size=50, a=2, b=0.5):
    # 初始化种群
    pop = np.random.randint(0, len(data), (pop_size, len(data.columns)))
    
    # 初始化最优解和最优解的目标函数值
    best_sol = pop[0]
    best_obj_fun = obj_fun(best_sol, data)
    
    # 迭代
    for i in range(max_iter):
        # 计算a和A
        a = a - (i / max_iter) * a
        A = 2 * a * np.random.rand(len(data.columns)) - a
        
        # 计算C和l
        C = 2 * np.random.rand(len(data.columns)) - 1
        l = np.random.rand()
        
        # 更新种群
        for j in range(pop_size):
            # 计算D和r
            D = np.abs(C * best_sol - pop[j])
            r = np.random.rand(len(data.columns))
            
            # 计算新解
            new_sol = np.zeros(len(data.columns))
            for k in range(len(data.columns)):
                if r[k] < 0.5:
                    new_sol[k] = best_sol[k] - A[k] * D[k]
                else:
                    new_sol[k] = best_sol[k] + A[k] * D[k]
                    
            # 如果新解优于当前最优解，则更新最优解
            new_obj_fun = obj_fun(new_sol, data)
            if new_obj_fun < best_obj_fun:
                best_sol = new_sol
                best_obj_fun = new_obj_fun
                
        # 输出当前迭代的最优解和目标函数值
        print('Iteration', i+1, ':', best_sol, 'obj_fun:', best_obj_fun)

    return best_sol, best_obj_fun

# 进行电力系统调度优化
best_sol, best_obj_fun = whale_optimization_algorithm(data)
print('Best solution:', best_sol, 'Best obj_fun:', best_obj_fun)

需要注意的是，这里的数据文件 `data.csv` 中包含了电力系统调度优化的参数，并且需要根据具体情况进行修改。此外，由于鲸鱼优化算法存在一定的随机性，因此每次运行的结果可能会有所不同。