Heygen算法是一種啟發式算法，可以用于解決多目標調度問題。下面是使用Heygen算法解決多目標調度問題的一般步驟：
確定目標：首先，需要明確多目標調度問題中需要優化的目標。這些目標可以是互相矛盾的，比如最小化成本和最小化完成時間。
初始化種群：隨機生成初始種群，種群中包含多個個體，每個個體代表一個調度方案。
評估個體適應度：對每個個體進行適應度評估，根據目標函數計算個體的適應度值。
選擇操作：根據個體的適應度值，選擇一定數量的個體作為父代。
交叉操作：對父代個體進行交叉操作，產生新的個體。
變異操作：對新生成的個體進行變異操作，引入一定程度的隨機性。
更新種群：根據適應度值和多目標調度問題中的約束條件，更新種群。
重復步驟3-7，直到滿足停止條件。
輸出結果：輸出優化后的調度方案。
需要注意的是，Heygen算法是一種啟發式算法，其結果可能受到初始種群的影響，因此需要多次運行算法以獲取更好的結果。同時，需要根據具體的多目標調度問題進行調整和優化，以獲得更好的解決方案。
