1.1 研究目的及意义

在当今资源日益匮乏的背景下,产品回收再制造因其节能环保的优良特性,受到了世界各国的重视。近年来,国家相关机构出台了《再生资源回收体系建设中长期规划(2015-2020年)》等一系列政策法规,以推进再制造行业的良好发展,拆卸作为从资源回收到再利用中重要的一步，受到了国内外学者广泛的研究和关注。

产品拆卸是指把零件、部件、组件或零部件组合体按需求从产品上分离下来，产品拆卸是实现材料、零部件回收再利用必不可少的重要环节。其过程与装配过程相反，它们有许多相似之处，但也有各自的特点。拆卸所需要考虑的因素远比装配要多，其过程更加复杂，当前人们对产品拆卸的研究也比较少。产品拆卸可以在一个工作单元上完成，也可以在流水线上依次进行，执行产品拆卸任务的作业流水线就是拆卸线。为保证拆卸作业高效流畅地进行，当前规模化的拆卸主要采用拆卸线的作业形式,拆卸线具有效率高、节约生产空间等优点,但在拆卸作业中当任务在工作站内分配不合理时，会带来拆卸线平衡问题。

资源短缺和环境污染是当今社会发展面临的两大难题，旧产品回收再利用，是解决这两大难题的有效的方法之一。当今中国每年产生几千万件的废旧电器，面对如此大规模废旧产品的拆卸，拆卸线是最高效的组织形式。因此，如何解决考虑资源约束的拆卸线平衡对提高工业生产，增加产品回收利用率，环境保护具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

1998年，Gungor和Gupta开始研究完全拆卸下的拆卸序列规划问题和零件有缺陷情况下的拆卸序列规划问题。然后，他们又于1999年详细的回顾和系统的分析了以往他们自已以及他人关于拆卸和拆卸线的研究现状,为拆卸线模型的建立做好了资料收集和理论论证的工作。2001年他们从产品、拆卸线、零部件、拆卸操作、零件的需求、零件的危害性等方面，对用拆卸线回收产品可能要面对的挑战进行了详细的分析，并在问题简化的状况下首次建立了简单多目标拆卸线平衡问题的数学模型。2005年，他们又用数学方法证明了拆卸线平衡问题是一个NP完全问题，在解决NP问题上,启发式方法比传统的精确算法效果要好很多，主要体现在快速便捷且能对大规模的NP问题求解上。
在国内，丁力平在2009年建立了以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标的多目标拆卸线模型，并用一种基于Pareto解集的改进多目标蚁群优化算法有效地解决了该问题模型。2010年又以最小工作站数、时间平衡指标和需求指标为目标函数建立拆卸线平衡模型，通过其他文献算法的对比分析展现了文章所用的新型蚁群算法较好的求解性能。赵忠于2010年详细论述了拆卸线平衡问题的影响因素，并建立了一个简单多目标平衡数学模型。2011年提出了一种基于遗传算法来解决以时间平衡指数、危害、需求为目标函数的产品拆卸线平衡问题,但并未采用实际算例验证算法的性能。2012年，朱兴涛在其硕士毕业论文中对拆卸线进行了详细的分析，建立了以最小化工作站、均衡时间负荷、最小化危害指数、最小化需求指数、最小化拆卸方向改变为目标函数的多目标拆卸线模型，分别用改进的粒子群算法和蚁群算法求解，并与他人的算法性能进行比较分析，得到了较好的效果。
相比于国外在拆卸线平衡问题上的如火如茶,国内的研究在数量上还有很大差距。中国是人口大国，资源弱国，更应该对拆卸线做充分的研究，随着我国废弃家电产品日益增多，和对资源需求的日益增长，对拆卸线平衡问题的研究会受到越来越多人的重视。
通过对当前研究现状的调查总结可知，目前对拆卸线平衡问题的研究主要考虑的目标函数为最小化工作站数、各工作站空闲时间一致、尽早拆除有危害和高需求的零部件、最小化拆卸方向的改变。而在求解拆卸线平衡问题的算法上,由于拆卸线平衡问题的NP性质,传统的精确算法求解效率不高，近年来主要的研究热点在基于仿生原理的群智能算法上，遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工蜂群算法等。本课题主要完成资源约束的拆卸线平衡问题建模，并且结合约束处理，利用一种代表性的进化算法——NSGA-II来解决该问题。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究目标

如何解决考虑资源约束的拆卸线平衡对提高工业生产，增加产品回收利用率，环境保护具有重要意义。本课题针对产品拆卸线的特点，构建了资源约束的拆卸线平衡问题模型，结合相应约束处理算子,并运用一种代表性的进化算法——NSGA-II算法对模型进行求解，给出算法评价数据，最后应用于实际拆卸案例。