1、隨著資源的短缺和環(huán)境污染的加劇，EOL產(chǎn)品處理的方式引起了廣泛關(guān)注。拆卸不僅可以實現(xiàn)資源的再利用，還可以緩解EOL產(chǎn)品堆積造成的環(huán)境壓力。據(jù)統(tǒng)計，2015年全國汽車報廢數(shù)量將達(dá)到900～1200萬輛，而2020年將持續(xù)增加到1200～1600萬輛。如果這些資源能夠有效地回收再利用，將會產(chǎn)生巨大的市場價值。拆卸是資源回收的有效手段。為了推動拆卸產(chǎn)業(yè)化，合理的拆卸線布局和拆卸流程規(guī)劃是必不可少的。所以，本文根據(jù)精益生產(chǎn)理念，提出U型拆卸線布

2、局，主要研究內(nèi)容如下:
　　1)充分研究直線型拆卸線優(yōu)化問題的相關(guān)知識，結(jié)合U型布局特色，建立以工作站數(shù)、平滑指數(shù)、需求指數(shù)和危害指數(shù)最小目標(biāo)的確定型作業(yè)時間的U型拆卸線平衡問題數(shù)學(xué)模型。
　　2)由于人工蜂群算法存在搜索方法單一、易陷入局部極值兩方面的缺陷，本文通過旁觀蜂和雇傭蜂自身學(xué)習(xí)、偵查蜂全局學(xué)習(xí)的策略彌補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)算法中的不足，提出混合搜索機(jī)制的人工蜂群算法。同時設(shè)計了適用于求解本文離散優(yōu)化問題的算法流程。
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3、)以加權(quán)求和的方法將多目標(biāo)降為單目標(biāo)，同時對于某項指標(biāo)超出預(yù)設(shè)值時給予一定的懲罰，最終得到的適應(yīng)值可以直觀地評價解的質(zhì)量，為蜜蜂快速選擇解提供了有利條件。
　　4)通過與粒子群、蟻群等算法對基準(zhǔn)測試?yán)雍秃喕鹦赌Ｐ颓蠼饨Y(jié)果的對比，證明提出的改進(jìn)算法具有較強(qiáng)的求解能力;并驗了證U型布局更適用于實際生產(chǎn)。
　　5)考慮作業(yè)時間的不確定性，提出作業(yè)時間隨機(jī)的U型拆卸線平衡問題。根據(jù)算例測試結(jié)果總結(jié)隨機(jī)作業(yè)時間拆卸線優(yōu)化規(guī)律，最后