企业综合生产指标优化目标是在给定生产条件下(如原料、设备、运时、能源等)，优化配置生产资源使综合生产指标在各自目标区间达到可行的最优值，如最大化质量、最小化消耗、最大化收率、最小化生产成本、最大化产量等。企业通常具有多个综合生产指标，且多个综合生产指标之间一般互相冲突。目前多数相关研究以经济效益或生产成本为单一目标，如通常产品质量、消耗、收率等作为生产约束，或者将多个企业综合生产指标通过惩罚或奖励权重系数等方法将多个指标转化为单一经济效益或单一生产成本指标。这种处理方法很大程度依赖企业或决策人员对指标的偏好，权重设置的解释性与合理性较难解决。
        本课题建立了企业综合生产指标多目标优化模型，通过建立企业的综合生产指标模型、约束模型，采用进化算法或混合进化算法求解综合生产指标Pareto解集{J*}。通过对综合生产指标非支配解集评估，选取综合生产指标优化值J*，如下图所示。

        在上述优化结构下，针对目标函数可导的综合生产指标优化问题，提出基于梯度的混合多目标进化算法，通过克服或缓解经典解析方法易陷于局部、对初始解敏感及纯进化算法进化方向性弱、收敛速度慢等不足，以及结合经典解析方法搜索方向性强、收敛快及进化算法容易跳出局部的特点，构造混合多目标进化算法对具有复杂约束的企业综合生产指标多目标优化问题进行求解。该算法应用到选矿生产过程综合指标优化过程，显著提高了各综合生产指标同时改善的几率。
        上述研究成果已被IEEE Transactions on Evolutionary Computation作为长文录用，评审人给予高度的评价：
        1. To the best of my knowledge, the manner in which the authors utilize the gradient information so that evolution is steered in a direction that has a high chance of minimizing all production criteria concerned is novel. The two theorems supplied by the authors provide the necessary mathematical basis to back-up this claim. (作者提出了一种创新的方法，通过使用梯度信息来构造算法进化方向。该方向具有更高的几率，使所有优化指标最小。作者进一步提出了两个定理，对该方向的特性进行了数学解释，构成了该方法的基本数学原理。);
        2．Although the paper is too long (three times the normal 12-page size), I strongly believe that its contribution justifies the size. (尽管此文太长(是正常文章的三倍)，但我坚信此文的贡献值得这样的长度)