基于蚁狮算法求解多目标优化问题的Matlab代码
蚁狮算法（Antlion Optimization Algorithm）是一种基于自然界中蚁群和狮群行为的启发式优化算法。它通过模拟蚁群中蚁后和狮群中狮王的行为，来解决多目标优化问题。本文将介绍如何使用Matlab实现基于蚁狮算法的多目标优化求解，并提供相应的源代码。
算法原理
蚁狮算法的核心思想是通过模拟蚁群中的蚁后和狮群中的狮王的行为来优化解空间。该算法分为两个阶段：蚁群阶段和狮群阶段。
在蚁群阶段，蚁群中的每只蚂蚁根据当前位置和信息素浓度选择下一步的移动方向。信息素浓度可以表示为目标函数值的倒数，用来引导蚂蚁朝着更优的位置移动。蚂蚁的移动受到随机因素的影响，从而保证算法具有全局搜索能力。
在狮群阶段，根据蚂蚁在蚁群阶段搜索到的最优解，生成狮王位置。狮王位置是蚂蚁的最优位置中的最优解，它代表了当前最优解的方向。狮王位置将作为下一次蚂蚁搜索的起点，以引导蚂蚁更快地找到更优的解。
Matlab代码实现
以下是使用Matlab实现基于蚁狮算法求解多目标优化问题的示例代码：
% 参数设置
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
maxIterations = 
