多目标优化改进实验设计

本文针对行业中现有实验设计的局限性，这些设计通常存在空间填充性差和偏差的问题。它提出了一种多目标优化方法，将代理模型预测与空间填充准则（强化的Morris-Mitchell）相结合，以提高设计质量并优化实验结果。Python软件包的使用和来自压缩机开发的案例研究表明，所提出的方法在平衡探索和利用方面是有效的。

• •解决了现有实验设计的局限性。
• •提出了一种多目标优化方法。
• •结合了代理模型预测和空间填充准则。
• •通过Python软件包和案例研究展示了实际应用。
• •有效地平衡了探索和利用。