（1）建立了MO-DFJSP模型:
针对实际生产过程中出现的工件在不同机器之间运输会消耗时间、机器负荷过高导致额外的能源消耗以及机器负荷不平衡导致生产效率和资源利用率下降的问题，建立考虑工件运输时间，以最小化最大完工时间，最小化最大机器负荷以及最小化机器总负荷为目标的DFJSP模型。
（2）改进外部档案更新维护策略：
在解决MO-DFJSP时，考虑到当问题维度增加通过拥挤度距离选择个体时，选择压力会降低的情况，采用采用基于非支配关系以及基于参考点的小生境选择的方法对外部档案进行初始化、更新与维护，使得外部档案中的解更好的接近pareto前沿，同时提高算法的收敛性。
（3）改进雇佣蜂搜索：
在雇佣蜂搜索阶段，为了平衡探索和利用，提高算法的收敛速度和搜索能力，采用自适应交叉操作实现对食物源的搜索。同时，根据问题的特性以及编码方式设计了一种交叉方式，避免非法解的产生。
参考文献（略）
