設計新的收購函數以適應化學問題的特點需要考慮以下幾個方面：
考慮數據的多樣性和複雜性：化學問題通常涉及高維度的數據和多種特徵（如結構特徵和組成特徵）。新的收購函數應能夠有效處理這些高維數據，並考慮不同特徵之間的相互作用。例如，可以設計一種收購函數，根據特徵之間的相關性動態調整探索和利用的權重。
整合物理知識：在化學領域，許多問題可以通過物理模型來描述。設計收購函數時，可以考慮將這些物理知識融入到模型中，以提高預測的準確性和可靠性。例如，使用物理啟發的貝葉斯優化（physics-informed Bayesian optimization）來設計收購函數，可以更好地捕捉化學系統的行為。
引入成本考量：在化學實驗中，不同的數據獲取方式具有不同的成本。新的收購函數應考慮到這些成本，並在選擇候選者時進行權衡。例如，可以設計一種收購函數，根據數據的成本和預期的性能增益來選擇最具價值的實驗。
適應性和動態調整：新的收購函數應具備適應性，能根據優化過程中的反饋動態調整其策略。例如，當發現某些候選者的性能不如預期時，收購函數可以自動調整，增加對其他區域的探索。
通過這些考量，設計出來的收購函數將能更好地適應化學問題的特點，從而提高MFBO的性能。