摘要
拆卸线平衡问题(DisassemblyLineBalancingProblem,DLPB)是指在满足一定约束条件下，将拆卸任务合理分配到各个工位，以优化拆卸线性能，例如最小化拆卸线长度、最大化生产率等。
随着资源短缺和环境污染问题的日益严重，对产品进行拆卸和回收利用的需求不断增加，使得DLBP的研究受到越来越多的关注。
多目标遗传算法(Multi-ObjectiveGeneticAlgorithm,MOGA)作为一种全局搜索算法，在解决DLBP方面展现出良好的性能。
本文首先介绍了DLBP和MOGA的基本概念，然后分别从单目标DLBP、多目标DLBP以及不确定性DLBP三个方面对DLBP的研究现状进行了综述，并对MOGA在DLBP中的应用进行了详细的阐述。
最后，对DLBP未来的研究方向进行了展望。
关键词：拆卸线平衡问题；多目标遗传算法；优化；综述
#1.1拆卸线平衡问题
拆卸线平衡问题(DisassemblyLineBalancingProblem,DLPB)旨在将一系列拆卸任务合理地分配给各个工位，以优化一个或多个目标函数，同时满足预设的约束条件。
这些目标通常包括最小化拆卸时间、最小化工位数量、最大化生产率等。
约束条件则可能涉及到拆卸顺序、时间限制、资源可用性等。
#1.2多目标遗传算法
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟种群中的个体之间的选择、交叉和变异操作，不断迭代搜索最优解。
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