本文提出多目标麋鹿优化算法（Multi-objective Elephant Herding Optimization，MOEHO）。MOEHO是麋鹿优化算法的多目标扩展，它能够有效地解决多目标优化问题。

为了评估MOEHO的性能，我们将其应用于十个工程应用。此外，为了全面评估算法的收敛性和解的多样性，我们使用了六种不同的性能度量指标：GD、IGD、HV、Spacing、Spread和Coverage。通过这些指标的综合分析，我们可以有效地评估该算法在处理多目标优化问题时的整体性能。

十种工程应用名称：

1、Simply SupportedI-beam Design

2、 Gear Box Design

3、Multiple Disk Clutch Brake Design

4、 Spring Design

5、 Cantilever Beam Design

6、Bulk Carrier Design

7、 Front Rail Design

8、Multi-product Batch Plant

9、Hydro-staticThrustBearingDesign

10、 Crash Energy Management for High-speed Train

部分结果：