一种用于盘式制动器多目标工程优化设计的超启发式算法、装置、可读存储介质及程序产品

本发明属于多目标工程优化领域，公开了一种用于盘式制动器多目标工程优化设计的超启发式算法、装置、可读存储介质及程序产品。该算法通过同代评估框架与分段淘汰等机制，解决了传统选择型超启发式算法在奖励更新时效性和选择函数准确性上的不足。该方法包括：种群随机分组；将总种群均匀分配至各底层启发式算法并行处理，通过归一化奖励变化率与种群质量指标动态计算底层启发式算法的适应度；逐步淘汰低效底层启发式算法，结合多阶段策略(收敛优先、多样性优化)和自适应重启判定，确保算法鲁棒性；输出帕累托最优解集供决策。本发明在盘式制动器多目标工程优化设计中显著提高了收敛速度与解集分布均匀性，适用于复杂工程多目标优化问题。