在人工智能与智能系统迅速发展的背景下，多目标决策问题日益成为复杂系统优化中的核心挑战。传统优化方法往往难以应对高维、非线性、动态变化的现实场景，尤其是在工程设计、资源调度、智能制造和金融投资等领域中，多个相互冲突的目标需要同时优化。近年来，深度学习凭借其强大的特征提取能力和端到端建模优势，在感知与预测任务中取得了显著成果；而进化计算以其全局搜索能力和对多目标问题的天然适应性，成为解决复杂优化问题的重要工具。因此，融合进化计算与深度学习构建高效的多目标决策模型，已成为智能优化领域的一个前沿方向。

深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），能够从海量数据中自动学习复杂的非线性映射关系，为决策提供高质量的状态表征与趋势预测。然而，深度学习本身缺乏明确的优化机制，难以直接用于生成满足多个约束条件的最优解集。相比之下，进化算法如NSGA-II、MOEA/D等，通过种群演化机制在解空间中并行搜索，能够有效逼近帕累托前沿，获得一组多样且均衡的非支配解。但这类算法在高维空间中收敛速度慢，且对初始种群敏感，容易陷入局部最优。

为克服上述局限，研究者提出将深度学习与进化计算深度融合，形成“感知—优化”协同框架。一方面，利用深度学习模型对环境状态进行建模，预测目标函数值或约束边界，从而指导进化过程中的个体评估与选择；另一方面，借助进化算法优化深度神经网络的结构或超参数，提升模型在特定任务下的泛化能力与鲁棒性。这种双向融合不仅提升了求解效率，也增强了模型对动态环境的适应能力。

具体而言，一种典型的融合架构是引入“代理模型”（Surrogate Model）。在多目标优化过程中，真实目标函数的评估成本往往极高（如仿真耗时、实验昂贵）。此时，可训练一个深度神经网络作为代理模型，拟合输入决策变量与输出目标值之间的关系。进化算法在大部分迭代中使用代理模型快速评估个体，仅在关键阶段调用真实模型进行校正，从而大幅降低计算开销。为进一步提高代理模型的精度，可采用迁移学习策略，将在相似任务上预训练的模型迁移到当前问题中，实现知识共享与冷启动加速。

此外，深度强化学习（DRL）也为多目标决策提供了新思路。通过将多目标优化问题建模为马尔可夫决策过程，智能体在与环境交互中学习最优策略。然而，标准DRL通常只能处理单一标量化目标。为此，可结合进化多目标优化思想，在策略空间中维护一个非支配策略种群，并通过环境反馈不断演化。例如，采用基于分解的多目标强化学习（MORL）框架，将多目标问题分解为多个子任务，每个子任务对应一个奖励函数，再利用深度Q网络或策略梯度方法分别求解，最终通过进化机制整合各子策略，形成帕累托最优策略集合。

值得注意的是，融合模型的成功依赖于两者的高效协同机制。数据层面，需建立统一的数据管道，确保原始观测数据能被有效用于训练深度模型，同时优化过程中的历史解集可用于增强学习样本。算法层面，应设计自适应权重机制，动态调整深度学习预测与进化搜索之间的信任程度，避免代理模型偏差误导搜索方向。系统层面，可构建模块化架构，支持不同类型的神经网络与多种进化算法灵活组合，提升模型的可扩展性与复用性。

展望未来，随着边缘计算、联邦学习等技术的发展，分布式环境下融合进化计算与深度学习的多目标决策模型将成为可能。例如，在智能交通系统中，多个路口信号灯的协同优化可通过本地设备运行轻量级代理模型，云端集中进化全局策略，实现高效、隐私保护的实时决策。同时，引入因果推理与可解释性分析，有助于提升模型透明度，增强人类决策者对自动化系统的信任。

综上所述，融合进化计算与深度学习的多目标决策模型，不仅继承了二者在表示学习与全局优化方面的优势，更通过协同机制实现了“1+1>2”的效果。这一方向的研究将持续推动智能系统在复杂现实场景中的落地应用，为智能制造、智慧城市、可持续能源等国家战略需求提供强有力的技术支撑。