本文探讨了多目标经济联合排放调度优化问题，采用多元宇宙算法（MVO）进行求解，并提供了Matlab实现。MVO算法模拟宇宙概念，具备全局搜索能力和鲁棒性，适合多目标优化。示例代码展示了算法参数设置、种群初始化、迭代优化过程，以及如何根据实际问题定义成本函数。这种方法为实际问题的决策提供了支持。
基于多目标经济联合排放调度优化问题的多元宇宙算法求解（Matlab实现）
概述：
多目标经济联合排放调度优化问题是一个实际应用中常见的复杂问题。该问题涉及到在有限资源和约束条件下，如何合理地安排不同经济单位的排放量，以实现经济效益最大化和环境影响最小化的多目标优化目标。为了解决这一问题，本文将介绍基于多元宇宙算法的求解方法，并提供相应的Matlab代码实现。
多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer, MVO）是一种基于宇宙和多宇宙概念的元启发式优化算法。它模拟了宇宙中存在着多个平行宇宙的概念，并通过引入合适的转移规则和更新策略来搜索最优解。MVO算法具有较好的全局搜索能力和鲁棒性，适用于解决多目标优化问题。
以下是基于Matlab的多元宇宙算法求解多目标经济联合排放调度优化问题的示例代码：
% 参数设置
MaxIt = 100; % 最大迭代次数
nPop = 
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