Heygen算法是一种启发式算法，可以用于解决多目标调度问题。下面是使用Heygen算法解决多目标调度问题的一般步骤：
确定目标：首先，需要明确多目标调度问题中需要优化的目标。这些目标可以是互相矛盾的，比如最小化成本和最小化完成时间。
初始化种群：随机生成初始种群，种群中包含多个个体，每个个体代表一个调度方案。
评估个体适应度：对每个个体进行适应度评估，根据目标函数计算个体的适应度值。
选择操作：根据个体的适应度值，选择一定数量的个体作为父代。
交叉操作：对父代个体进行交叉操作，产生新的个体。
变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入一定程度的随机性。
更新种群：根据适应度值和多目标调度问题中的约束条件，更新种群。
重复步骤3-7，直到满足停止条件。
输出结果：输出优化后的调度方案。
需要注意的是，Heygen算法是一种启发式算法，其结果可能受到初始种群的影响，因此需要多次运行算法以获取更好的结果。同时，需要根据具体的多目标调度问题进行调整和优化，以获得更好的解决方案。
