基于约束超体积期望的昂贵约束多目标优化方法及系统

本发明公开了一种基于约束超体积期望的昂贵约束多目标优化方法及系统，首先初始化种群并训练代理模型；然后计算种群收敛性最好的解与其约束违反程度的相关系数，并分类处理；接着在代理模型上进行优化，并利用基于约束超体积期望的填充准则选择新解进行评估并填充到档案中；进一步使用改进的环境选择筛选个体进入下一代种群；最后判断是否到达停止条件，是则输出最终种群，否则回转执行迭代过程。本发明优化效率显著提升，避免了陷入局部最优，并且精准处理约束条件，能使种群能更有效地向更优可行域收敛。