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使用此代码请引用论文这是论文的源代码：S. Mirjalili, P. Jangir, and S. Saremi, Multi-objective ant lion optimizer: a multi-objective optimization algorithm for solve engineering questions.” 应用智能, (2016): 1-17, DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10489-016-0825-8 Ant Lion Optimizer 的多目标版本

Ant Lion Optimizer (ALO) 模仿自然界中蚁狮的狩猎机制。 狩猎猎物的五个主要步骤得以实现，例如随机行走蚂蚁，筑筑陷阱，将蚂蚁困在陷阱中，捕捉猎物和重建陷阱。 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，The Ant Lion Optimizer，工程软件进展，第 83 卷，2015 年 5 月，第 80-98 页，ISSN 0965-9978， http: //dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.01.010。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997815000113 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/ALO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的

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这是一个简单的工具箱，具有友好的图形界面，非常适合那些没有很高编程技能的人。 ALO 算法的参数可以在工具箱中轻松定义。 目标函数的默认名称是 CostFunction。 如果您查看 CostFunction.m 文件，您可能会注意到成本函数获取向量 ([x1 x2 ... xn]) 中的变量并返回目标值。 您可以在此文件中编写目标函数，也可以创建一个新文件并将其名称传递给工具箱。 如果您决定采用第二个选项，请记住遵循相同的输入和输出结构。 变量的下限和上限也应写为 lb1,lb2,...,lbn 和 ub1,ub2,...,ubn。 如果所有变量的下限和/或上限相等，您可以将 lb 和 ub 定义为两个单一数字：lb、ub。 只需运行 ALO_toolbox.m 文件即可享受！ 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，The Ant Lion Optimizer，