多目标鲸鱼算法建筑能源优化调度Matlab代码 目标函数为成本和碳排放

以下是一个简单的多目标鲸鱼算法在建筑能源优化调度中的Matlab代码，其中目标函数为成本和碳排放：

% 设置参数
n = 50; % 鲸鱼个体数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
dim = 24*7*4; % 每周的时间片数
lb = 0; % 控制变量下限
ub = 1; % 控制变量上限
f1 = @(x) cost(x); % 目标函数1：成本
f2 = @(x) carbon(x); % 目标函数2：碳排放

% 初始化鲸鱼个体
x = rand(n, dim) * (ub - lb) + lb;
x_old = x;
fitness_old = [f1(x_old), f2(x_old)];

% 开始迭代
for iter = 1 : max_iter
    % 计算适应度
    fitness = [f1(x), f2(x)];
    
    % 更新最优解
    [best_fitness, index] = min(fitness);
    best_x = x(index, :);
    
    % 计算a和A
    a = 2 - iter * (2 / max_iter); % 收缩系数
    A = 2 * rand(n, dim) - 1; % 随机向量
    
    % 更新鲸鱼个体
    for i = 1 : n
        r1 = rand(); % 随机数1
        r2 = rand(); % 随机数2
        
        % 更新位置
        if r1 < 0.5
            x_new = x(i, :) + A(i, :) .* abs(best_x - x(i, :)) .* log(1 / r2);
        else
            x_new = best_x + A(i, :) .* abs(best_x - x(i, :)) .* log(1 / r2);
        end
        
        % 处理越界情况
        x_new(x_new < lb) = lb;
        x_new(x_new > ub) = ub;
        
        % 更新鲸鱼个体
        if f1(x_new) < fitness_old(i, 1) && f2(x_new) < fitness_old(i, 2)
            x(i, :) = x_new;
        end
    end
    
    % 更新历史最优解
    x_old = x;
    fitness_old = fitness;
end

% 输出结果
best_fitness
best_x

其中，`cost(x)`和`carbon(x)`分别为成本和碳排放的计算函数，需要根据实际情况进行编写。在多目标鲸鱼算法中，通过不断更新个体位置和适应度来逐渐逼近最优解，最终输出最佳的调度方案。