本研究提出了一种基于残差学习的多因素进化算法（MFEA-RL），旨在改善进化多任务中的交叉算子和技能因子分配策略。通过深度超分辨率模型生成高维残差表达，优化复杂关系建模，并引入动态技能因子分配机制，提升任务适应性。实验结果表明，该方法在收敛性和适应性上优于现有多任务算法。