工程领域内进行工程产品设计时通常会受到多种约束,使得工程设计优化问题成为一个复杂的黑箱约束优化问题。由于需要使用多个代理模型并且约束条件的存在缩小了设计空间,利用代理模型技术求解此类问题并非易事。在求解此类问题时,如何为每个黑箱函数选择合适的代理模型是工程设计人员经常面对的一个问题。为了能为每个黑箱函数选择合适的代理模型并有效求解复杂昂贵黑箱约束优化问题,本文提出一种基于多代理模型的约束优化算法,论文主体内容如下:（1）阐述了使用代理模型技术进行工程设计优化的必要性,介绍了目前代理模型建模技术及基于代理模型的约束优化算法的发展现状,指出目前针对昂贵黑箱约束优化问题的优化算法更注重采样方法的设计,而关于如何使用代理模型以及如何选择合适代理模型的研究比较少。（2）提出了一种自适应多代理模型约束优化算法,该算法能自动识别出黑箱函数合适的代理模型并充分利用多种代理模型的优势来增强寻优能力。在代理模型使用方面,提出的算法在优化前期使用多种代理模型近似每个黑箱函数,这些代理模型构成一个候选代理模型集,而后随着优化的进行,候选代理模型集中表现不良的模型将被逐渐淘汰直至每个黑箱函数最合适的模型被识别。在采样方面,初始样本由拉丁超立方和LOLAVoronoi方法生成,而后在优化过程中,每次迭代的新样本通过求解由代理模型构成的近似优化问题获得,此外还使用了遗传算子和LOLA-Voronoi方法来获取新样本以平衡全局搜索和局部发掘。（3）基于12个约束优化问题将提出的算法与六种基于单一代理模型的约束优化算法进行了比较,优化结果表明本文所提出的算法寻优能力更强,更稳健。此外,将该算法与四种已发表的约束优化算法进行了比较,比较结果表明,提出的算法在收敛速度、解的质量和运行成功率上的表现均好于其他算法。（4）将提出的算法应用于薄膜体声波谐振器的设计和汽车轮毂轴承轴铆合工艺的优化中,获得了满意的优化结果,表明本文所提出的算法能够有效求解复杂工程约束优化问题。