麋鹿群优化算法（Elephant Herding Optimization，EHO）是2024年提出的一种启发式优化算法，该算法的灵感来源于麋鹿群的繁殖过程，包括发情期和产犊期。在发情期，麋鹿群根据公麋鹿之间的争斗分为不同大小的家族，较强的公麋鹿可以与大量的雌麋鹿组成家族。在产犊期，每个家族的公麋鹿和雌麋鹿繁殖新的幼崽。在优化过程中，优化循环由发情期、产犊期和选择期三个阶段组成。在选择期，所有家族合并，选择最适应的麋鹿群用于下一轮的发情期和产犊期。EHO 将种群分为一组组的群体，每个群体在发情期有一个领导者和若干跟随者，跟随者的数量根据领导者的适应度值确定。在产犊期，每个群体根据领导者和跟随者生成新的解。在选择期，所有群体的成员包括领导者、跟随者和新解被合并，选择最适应的种群。

针对单目标优化问题，麋鹿群优化算法已显示出其有效性。然而，在面对多目标优化问题时，需要一种能够同时处理多个冲突目标的算法。因此，本文提出多目标麋鹿群优化算法（Multi-objective Elephant Herding Optimization，MOEHO）。MOEHO是麋鹿群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，我们将其应用于一组标准的基准测试函数，这组函数包括UF1-UF10及工程应用—盘式制动器设计。这些函数在测试多目标优化算法的效率方面被广泛采用。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。

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