多目标粒子群优化算法实现电采暖变温限控制中，采暖舒适度目标u_1=t_（T_in ），采暖经济性目标 u_2=∫▒P_heat G_t DT 约束条件 1.0T_PMV≤T_max≤1.2T_PMV Python 代码

以下是使用Python实现多目标粒子群优化算法进行电采暖变温限控制的代码，其中包括目标函数、约束条件、粒子群初始化、粒子状态和速度更新等函数：

import numpy as np
import math

# 目标函数，包括采暖舒适度目标和采暖经济性目标
def objective(x):
    T_in = x[0] # 室内温度
    P_heat = x[1] # 采暖功率
    G_t = x[2] # 采暖时间
    u1 = T_in # 采暖舒适度目标
    u2 = P_heat * G_t # 采暖经济性目标
    return [u1, u2]

# 约束条件，限制室内温度在一定范围内
def constraint(x):
    T_in = x[0] # 室内温度
    T_max = x[3] # 最高室内温度
    T_PMV = x[4] # PMV（Predicted Mean Vote，预测平均评价）指数
    return 1.0 * T_PMV <= T_max <= 1.2 * T_PMV

# 初始化粒子群
def initialize_swarm(n_particles, n_variables, bounds):
    swarm = np.zeros((n_particles, n_variables))
    for i in range(n_particles):
        for j in range(n_variables):
            swarm[i, j] = np.random.uniform(bounds[j][0], bounds[j][1])
    return swarm

# 更新粒子状态和速度
def update_particle(particle, pbest, gbest, w, c1, c2, r1, r2, bounds):
    n_variables = len(particle)
    v = np.zeros(n_variables)
    for i in range(n_variables):
        v[i] = w * particle[2][i] + c1 * r1 * (pbest[1][i] - particle[1][i]) + c2 * r2 * (gbest[1][i] - particle[1][i])
        particle[2][i] = v[i]
        particle[1][i] += v[i]
        # 判断粒子状态是否越界
        if particle[1][i] < bounds[i][0]:
            particle[1][i] = bounds[i][0]
        elif particle[1][i] > bounds[i][1]:
            particle[1][i] = bounds[i][1]

# 更新粒子历史最优解和全局最优解
def update_bests(swarm, pbest, gbest):
    n_particles = swarm.shape[0]
    for i in range(n_particles):
        # 计算粒子的目标函数值
        f = objective(swarm[i])
        # 更新粒子历史最优解
        if f[0] < pbest[i][0]:
            pbest[i] = (swarm[i].copy(), f[0], f[1])
        # 更新全局最优解
        if f[0] < gbest[1][0]:
            gbest = (swarm[i].copy(), f[0], f[1])
    return pbest, gbest

# 多目标粒子群优化算法主函数
def mopso(objective, constraint, bounds, n_particles, n_iterations):
    n_variables = len(bounds)
    # 初始化粒子群
    swarm = initialize_swarm(n_particles, n_variables, bounds)
    # 初始化粒子历史最优解和全局最优解
    pbest = [(swarm[i].copy(), math.inf, math.inf) for i in range(n_particles)]
    gbest = (np.zeros(n_variables), math.inf, math.inf)
    # 设置算法参数
    w = 0.5 # 惯性权重
    c1 = 1.5 # 自我学习因子
    c2 = 1.5 # 社会学习因子
    r1 = np.random.uniform(0, 1, n_variables)
    r2 = np.random.uniform(0, 1, n_variables)
    # 迭代优化
    for i in range(n_iterations):
        # 更新粒子状态和速度
        for j in range(n_particles):
            update_particle(swarm[j], pbest[j], gbest, w, c1, c2, r1, r2, bounds)
        # 更新粒子历史最优解和全局最优解
        pbest, gbest = update_bests(swarm, pbest, gbest)
        # 调整算法参数
        w = 0.9 - i / n_iterations * 0.5 # 惯性权重逐渐减小
        c1 = 1.5 - i / n_iterations * 0.5 # 自我学习因子逐渐减小
        c2 = 1.5 - i / n_iterations * 0.5 # 社会学习因子逐渐减小
        r1 = np.random.uniform(0, 1, n_variables)
        r2 = np.random.uniform(0, 1, n_variables)
    return gbest[0], gbest[1], gbest[2]

# 测试
bounds = [(15, 25), (0, 5), (0, 24), (15, 30), (20, 25)]
x, u1, u2 = mopso(objective, constraint, bounds, n_particles=10, n_iterations=100)
print("最优解：", x)
print("采暖舒适度目标值：", u1)
print("采暖经济性目标值：", u2)

需要注意的是，以上代码中的目标函数和约束条件都是针对本问题的，需要根据实际情况进行修改和调整。另外，算法参数的设置也需要根据实际问题进行调整，以得到最优的优化结果。