MF-VPINN方法可以與其他PINN變體（如CPINN、XPINN等）相結合，以進一步提高其性能，具體可以考慮以下幾個方面：
結合域分解技術：可以將MF-VPINN與CPINN結合，利用域分解技術將複雜問題分解為多個子問題，然後在每個子域上使用MF-VPINN進行訓練，這樣可以提高計算效率並減少每個子域的計算負擔。
擴展至高維問題：將MF-VPINN與XPINN結合，利用XPINN的特性來處理高維問題，這樣可以在高維空間中更有效地生成測試函數，並提高模型的準確性。
融合不同的損失函數：可以考慮將MF-VPINN的損失函數與其他PINN變體的損失函數進行融合，這樣可以利用不同方法的優勢，從而提高整體模型的性能。
多模型集成：通過集成多個不同的PINN變體（包括MF-VPINN），可以利用各個模型的優勢，從而提高預測的準確性和穩定性。這種集成方法可以通過加權平均或投票機制來實現。
這些結合策略不僅能提高模型的性能，還能擴展MF-VPINN的應用範圍，使其能夠處理更複雜的問題。