【目的】为更好地求解昂贵黑箱函数优化问题。【方法】在响应面约束优化算法的基础上，采用由薄板样条径向基函数模型和三次径向基函数模型的组合得到的混合模型作为新响应面模型对黑箱函数进行逼近，并且在优化过程中自适应选择混合模型的权重因子。【结果】得到了混合径向基函数响应面算法。【结论】在34个常用检验问题上得到的算法数值实验结果表明所提出的算法优于原有的响应面约束优化算法、OPUS算法和SAMSO算法。