在实际问题中,优化设计涉及到各个领域,但是传统的仿真优化计算周期长、成本高,使人们难以忍受。代理模型是传统仿真的近似模型,由于代理模型是基于小规模的样本点建立的纯数学模型,其建模时间短、成本低。在保证精度的前提下,大大缩短了产品的设计周期,为后续优化和相关分析提供了可靠的、快速的方法,基于上述优点使得代理模型技术被应用于各个领域中。但是由于代理模型技术是纯数学模型,传统的代码文件使非专业优化人员理解困难,限制了非专业人员对代理模型的应用。虽然已有的商业化的优化软件得到了应用,但是其学习时间长、界面复杂,不利于非专业优化人员短时间应用代理模型技术解决实际问题。因此,本文基于Python代理模型开发一款通用、操作简洁并且适合非专业人员应用的优化平台。本文的主要研究内容如下:首先,对优化平台进行模块划分:DOE模块、Surrogate model模块、Optimization模块。然后对基于Python语言编写的试验设计、代理模型算法、优化等算法文件所需的参数、输入输出形式等进行分析。结合算法的特点,筛选出每个模块算法的重要参数作为软件界面的作为基本输入参数。深入学习PyQt的控件的基本属性、使用方法,并且结合其特点选择每个模块所需要的控件类型。其次,对该优化平台需求进行分析,针对上述选择的参数及每个模块的特点,对优化平台进行了整体布局。在每个模块中又具体划分了功能区,在保证逻辑清晰前提下,尽量使界面简洁。应用PyQt在每个模块中的功能区中进行控件布局,使用Python语言在底层代码中实现每个模块的每个功能区的功能,如显示三维图、模型精度、优化结果等。再次,构建标准测试函数库,用于测试封装代码的正确性及数据流传输的准确性。为了可以视图对比代码封装的正确性,选择了部分二维函数进行验证,并且在测试函数库中选择了数十个标准函数进行建模,比较优化平台建模和代码建模的模型精度,以此确定软件平台适应多维问题和保证具有基本的稳定性。最后,基于该优化平台进行优化分析。通过一个数值优化算例和一个实际工程问题验证软件平台能够解决实际问题。其中数值算例是线性约束优化问题,对比不同代理模型建模的结果与实际结果的偏差。工程实例是对激光切割参数进行优化,从试验设计到优化,通过实际问题验证该优化平台的基本满足需求。