分散最適設計は、複雑な工学設計問題における実験最適化に対して重要な解決策を提供します。マルチフィデリティハミルトニアンクリギング（MHK）代替モデルの助けを借りて、クリギングベースの拡張ラグランジュ法が提案されています。MHK-拡張ラグランジュ法（MHK-ALM）は、マルチフィデリティデータから構築されたサブシステム代替モデルを使用してALMの内部ループ解法を加速させるとともに、ALMの外部ループの反復回数を減少させます。MHK-ALMは、固体燃料弾道ミサイルの多分野設計最適化を実証するNASAスピードリデューサー問題の数値シミュレーションで示されています。この多分野設計最適化（MDO）問題の工学的応用は、提案された方法が特定の高度な代替ベースの最適化フレームワークの上で正確に機能できることを示しています。MHK-ALMは、複雑なサブシステム分解が必要な他のあらゆる分散最適設計問題に適用できます。
Zhang et al. (Wed,) はこの問題を研究しました。