本发明公开了一种基于增强拓扑神经进化的动态等效并行机智能调度方法，该方法为实时响应工件动态到达、处理时间不确定且机器需要弹性预防维护等动态事件，智能生成平均流程时间最小的调度方案，界定了包括工件、机器和暂存区三个维度的状态空间，设计了三种调度行为，使用的倒数作为适应度函数，将调度过程转化为马尔可夫决策过程；从一群只有输入层和输出层而无隐藏层的种子神经网络开始，通过遗传进化逐步添加隐藏层、优化神经网络结构和参数，最终构造生成最优调度策略的神经网络；对于动态事件触发的每个决策时刻，根据实时状态选择最优调度行为，具有快速响应动态事件自适应生成最优调度方案、最小化在制品库存的特点。