摘要
拆卸线平衡问题（DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP）是提高资源回收效率、实现循环经济的关键环节。
随着对环境保护和资源利用效率要求的日益提高，DLBP受到学术界和工业界的广泛关注。
本文针对基于多目标进化算法（MOEA/D）的DLBP研究进行综述，首先介绍了DLBP的基本概念、分类和评价指标，并阐述了MOEA/D算法的基本原理。
然后，重点概述了国内外学者利用MOEA/D算法求解不同类型DLBP的研究现状，包括确定性DLBP、不确定性DLBP、多目标DLBP等。
此外，还归纳了MOEA/D算法在求解DLBP过程中的改进策略和优化方法。
最后，对未来DLBP的研究方向进行了展望。
关键词：拆卸线平衡问题；多目标进化算法；MOEA/D算法；不确定性；多目标优化
随着全球环境污染和资源短缺问题的日益突出，发展循环经济、提高资源回收利用率已成为可持续发展的必然选择。
拆卸作为产品回收利用的重要环节，其效率直接影响着资源回收的效益。
拆卸线平衡问题（DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP）旨在合理分配拆卸任务、优化拆卸流程，以提高拆卸效率、降低拆卸成本，是实现高效、经济拆卸的关键。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
