一种求解昂贵约束多模态问题的协同进化方法

本发明公开了一种求解昂贵约束多模态问题的协同进化方法，属于多模态优化技术领域，包括以下步骤：S1、输入目标函数f、约束函数{g1,…,gm}和最大真实评价粒子个数TEmax，进入初始化阶段，并更新真实评价次数FE；S2、当FE<TEmax，进入迭代周期；S3、利用数据库中样本分别构建/更新目标和每个约束的全局代理模型；S4、设计两阶段辅助问题构建机制和主‑辅问题协同进化策略；S5、执行多指标引导的两阶段代理模型管理策略；S6、提出两阶段精英解局部搜索策略；S7、更新数据库、可行解集合、不可行解集合和真实评价次数，Cycle＝Cycle+1；S8、终止迭代，输出可行解集合和最优解集合。本发明采用上述方法，主‑辅问题通过双向的信息迁移，能够快速追踪主问题的多个模态中的优化解。