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本文提出了一种用于作业车间调度的门控超启发式算法，该算法使用遗憾归一化的滚动标签和上下文KNN不确定性估计，以降低标签生成成本，并避免在预测改进不可信时切换出强默认规则。实验表明，该门控选择器实现了较低的均值相对百分比偏差，同时显著降低了计算成本。