泛在计算模式下，数据分布式获取和处理带来了分布式数据驱动优化的需求。针对数据分布获取、约束异步评估且信息缺失的挑战，构建分布式数据驱动的多约束进化优化算法（DDDEA）框架，由一系列终端节点负责数据提供和分布式评估，服务器节点负责全局进化优化。基于该框架具体实现了一个算法实例，终端节点利用局部数据构建径向基函数（RBF）模型，辅助驱动服务器节点差分进化（DE）算法对问题进行寻优。通过与3个集中式数据驱动的多约束进化优化算法在两个标准测试集的实验对比，DDDEA在68.4%的测试用例中取得显著最优结果，在84.2%的测试用例中找到可行解的成功率为1.00，表明该算法具有良好的全局搜索能力和收敛能力。
