该文综述神经组合优化在多目标组合优化中的进展，涵盖神经组合优化学习、EMNH元启发式、MOPN指针网络、元学习训练及多样性增强等方法，可直接生成逼近帕累托前沿的解，提升泛化性与解质量；同时涉及不可满足性算法、MCTS启发式与课程学习，实验表明其性能与效率优于传统方法。