为了解决含高熔点原油的单管道短期调度优化问题，对调度过程中出现的目标函数和约束条件建立数学模型，并采用基于超体积贡献（HVC）的进化算法优化求解该问题。通过种群聚类获得唯一目标值集合，然后计算HVC，并根据目标价值优化参考点的选取，提出改进的基于HVC的非支配排序遗传算法（NSGA-HVC）对含高熔点原油的单管道短期调度问题进行多目标优化求解。实例分析表明，与其他算法相比，NSGA-HVC算法的求解性能更优，超体积（HV）指标高于其他算法10%左右，所得解集表现出更好的多样性和收敛性。将NSGA-HVC算法得到的调度结果与已有文献进行对比，结果表明所提算法在不同目标上的优化效果提升了3.1%～24.1%，整体上调度成本显著降低。