2026年1月，我校机械工程学院李永湘教授的研究成果“Task scheduling of many-objective industrial workflow applications via co-evolutionary swarm optimizer with learnable offspring generators”在工程技术领域国际权威期刊《Advanced Engineering Informatics》在线发表。文章电子版可通过以下链接访问：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1474034626000170。

《Advanced Engineering Informatics》是 ELSEVIER 旗下工程信息学领域的顶级期刊，影响因子为9.9，位列中科院分区工程技术类1区（TOP期刊），主要刊发人工智能、智能制造与复杂系统优化等领域的前沿研究成果。

研究聚焦工业物联网环境下大规模工作流应用的调度难题。针对工业应用中任务执行时长、运行成本、系统可靠性、能耗及负载均衡等多重性能指标难以同时优化的挑战，研究团队提出了一种新的协同进化调度算法。该算法创新性地集成了多种可学习的子代生成器，通过从历史成功经验中学习并利用启发式信息，实现了计算资源的自动优化分配。同时，研究设计了自适应聚类排序机制，有效提升了高维目标空间中解集的多样性与收敛速度。实验表明，该方法在处理复杂工业工作流时具有显著的鲁棒性和优越性。

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）、卢超副教授和华中科技大学的高亮教授。贵州工程应用技术学院机械工程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