一种材料性能的多目标优化方法

本申请提供了一种材料性能的多目标优化方法，属于材料科学与人工智能的技术领域，本申请提供的方法流程以小样本学习模型为核心，结合主动学习优化策略，实现了在极端服役环境材料研发中对多目标性能指标的量化优化。该方法充分利用有限的试验数据进行学习，显著减少了物理试验的次数；通过智能优化搜索，提高了寻找满足多目标性能要求的材料设计方案的效率和成功率，对于加速新材料在苛刻环境下的开发具有重要意义。