如果你希望快速理解“Kriging 模型如何服务于多目标优化”，这门课将用一条清晰主线带你入门：先用 Kriging 拟合输入变量与输出目标之间的关系，再结合 NSGA-II 求解多目标问题，最终得到 Pareto 前沿。课程以 4 个输入、2 个输出目标的简单示例展开，展示从定义模型、引入数据、运行求解，到查看目标 1、目标 2 及参数估计结果的完整代码流程，让抽象方法变得直观可见。它适合正在接触代理模型、工程优化、数据分析、智能算法或论文复现的学生、工程师和研究人员，也适合想用较少时间建立整体框架的初学者。学完后，你将理解 Kriging 与神经网络等拟合方法的异同，掌握“Kriging 拟合 + NSGA-II 求解”的基本逻辑，能初步看懂相关代码与输出，并认识 Pareto 前沿的常见图形表现，为后续深入学习多目标优化打下基础。