目录1.摘要2.多目标优化2.1Pareto支配2.2Pareto最优2.3Pareto最优集2.4Pareto前沿3.Multi-objectiveantlionoptimizer(MOALO)3.1单目标蚁狮优化算法(ALO)3.2多目标蚁狮优化算法(MOALO)4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.摘要本文提出了一种多目标版

蚁狮优化算法（AntLionOptimisation，ALO）是一种启发式优化算法，灵感来源于蚁狮捕食过程中的行为。这种算法模拟了蚁狮捕食中的策略，其中蚁狮通过在环境中设置虚拟陷阱来吸引蚂蚁，然后捕食这些落入陷阱的蚂蚁。在算法中，蚁狮代表潜在解决方案，而虚拟陷阱代表目标函数的局部最小值。

目录预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍【锂电池剩余寿命RUL预测案例】基于蚁狮优化和支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测（完整源码和数据）1、提取NASA数据集的电池容量，以历史容量作为输入，采用迭代预测的方法对未来的容量进行预测:2