2026年3月，我校机械工程学院李永湘教授的研究成果“Self-attention aware cooperative co-evolutionary scheduling of many-objective cloud workflow tasks”在人工智能与专家系统领域国际权威期刊《Expert Systems With Applications》在线发表。文章电子版可通过以下链接访问：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.131903。

《Expert Systems With Applications》是 ELSEVIER 旗下人工智能领域的顶级期刊，影响因子为7.5，位列中科院分区计算机科学类1区（TOP期刊），主要刊载专家系统、人工智能、智能决策与复杂系统优化等领域的前沿研究成果。

本研究聚焦云计算环境下大规模工作流应用的多目标调度难题。针对现有研究主要局限于两到三个优化目标（如执行时间、成本），难以同时兼顾经济成本、执行跨度、系统可靠性、能耗及资源利用率等五个关键性能指标的挑战，研究团队提出了一种基于自注意力感知的协同进化调度算法。该算法创新性地将原始的多目标问题分解为多个双目标子问题，每个子种群在自注意力机制引导下，负责优化一个重点关注目标与一个瓶颈目标。同时，研究设计了定制化的归档机制来同步各子种群的搜索过程，有效增强了对高质量帕累托最优解的发现能力。实验表明，该方法在多种真实工作流应用上均能有效收敛，并在大多数情况下显著优于现有主流算法。

李永湘教授为论文的第一作者，合作者包括中国地质大学（武汉）的周佳军教授（通讯作者）和华中科技大学的高亮教授。贵州工程应用技术学院为论文第一完成单位。该研究得到了毕节市科学技术项目（毕科联合[2023]9号）、贵州省高层次创新型人才项目（毕科人才合[2025]11号）、贵州省高等学校自然科学研究项目（黔教技[2023]047号）等项目的支持。

供稿|机械工程学院
编辑|杨根深
初审|王芳
复审|何斌

终审|陈群利