基于多目标鲸鱼算法的冷热电联供建筑综合能源 matlab代码

基于多目标鲸鱼算法的冷热电联供建筑综合能源优化问题的Matlab代码需要根据具体的问题进行设计和实现。下面提供一个简单的示例代码，仅供参考：

% 基于多目标鲸鱼算法的冷热电联供建筑综合能源优化问题
% 目标函数：最小化总能耗和总成本
% 约束条件：满足建筑热负荷和电负荷需求

% 定义目标函数和约束条件
obj_fun = @(x) [sum(x(:,1)) sum(x(:,2))];
nonlcon = @(x) [sum(x(:,3)) - sum(x(:,1)) sum(x(:,4)) - sum(x(:,2))];

% 定义决策变量的上下限、初始值和种群大小
lb = [0 0 0 0];
ub = [1000 1000 1000 1000];
x0 = [500 500 300 200];
pop_size = 50;

% 运行多目标鲸鱼算法进行优化
options = optimoptions('gamultiobj','PopulationSize',pop_size);
[x,fval,exitflag,output,population,scores] = gamultiobj(obj_fun,4,[],[],[],[],lb,ub,nonlcon,options);

% 输出优化结果
disp('最优解：');
disp(x);
disp('目标函数值：');
disp(fval);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的问题进行修改和优化。例如，需要根据实际的建筑能源系统进行建模，并根据实际的约束条件进行优化。同时，也需要选择合适的算法参数和优化策略，以提高优化效果和稳定性。