多目标贝叶斯优化先收敛再扩散

将逼近帕累托前沿与保持解集多样性解耦，改写两者同步优化的惯例。

推荐理由：先集中预算找到高质量前沿，再扩展覆盖范围，可避免早期为多样性浪费昂贵评估；这一拆分适合实验成本高的黑箱优化。