资源约束拆卸线平衡问题的多目标算法研究文献综述

拆卸线平衡问题（DisassemblyLineBalancingProblem，DLBP）是逆向物流与再制造领域的关键问题之一，旨在通过优化拆卸任务分配，实现资源利用最大化和环境影响最小化。

资源约束是现实世界中DLBP的重要特征，它增加了问题的复杂性和挑战性。

多目标优化算法为解决资源约束DLBP提供了有效途径，能够在考虑多个相互冲突的目标（如拆卸时间、成本、环境影响等）情况下，寻求问题的最优解。

本文对资源约束DLBP的多目标优化算法进行了综述。

首先介绍了DLBP和多目标优化算法的相关概念；其次，回顾了资源约束DLBP的研究现状，对不同类型资源约束和多目标优化算法进行了分类和比较分析；接着，重点介绍了资源约束DLBP的多目标优化算法，包括精确算法、启发式算法和元启发式算法；然后，对现有研究进行了述评，指出了其不足和未来研究方向；最后，总结了全文并展望了未来研究趋势。

关键词：拆卸线平衡问题，资源约束，多目标优化算法，逆向物流，再制造

#1.1拆卸线平衡问题(DLBP)
拆卸线平衡问题(DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP)是指在满足一定约束条件下，将产品拆卸任务合理分配到不同工位，以优化一个或多个目标函数的组合优化问题。

DLBP的目标通常包括最小化拆卸时间、最小化拆卸成本、最大化资源利用率、最小化环境污染等。

DLBP的约束条件主要包括：
优先关系约束:拆卸任务之间通常存在先后顺序的限制，例如必须先拆卸A零件才能拆卸B零件。

时间约束:每个拆卸任务都需要一定的时间来完成，并且每个工位的作业时间不能超过周期的限制。