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蚁狮优化算法
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多目标蚁狮优化算法
蚁狮优化算法（ALO）模仿自然界中蚂蚁的捕猎机制。捕杀猎物的五个主要步骤包括蚂蚁的随机行走、建立陷阱、将蚂蚁困在陷阱中、捕捉猎物和重建陷阱。适用于多目标优化问题。版权归原作者所有，向原创致敬。 -
蚁狮优化算法
蚁狮优化算法（ALO）模仿自然界中蚂蚁的捕猎机制。捕杀猎物的五个主要步骤包括蚂蚁的随机行走、建立陷阱、将蚂蚁困在陷阱中、捕捉猎物和重建陷阱。适用于单目标优化问题。版权归原作者所有，向原创致敬。 -
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MATLAB蚁狮优化算法（ALO）仿真与优化工具箱发布
本项目实现了蚁狮优化算法（ALO）的核心逻辑，完整模拟蚂蚁捕猎的五个关键步骤，包括蚂蚁随机行走、陷阱构建、陷阱诱捕、猎物捕获及陷阱重建。提供直观的GUI界面，支持参数配置、算法运行与结果可视化，便于用户进行仿真与优化研究。
