摘要：為解決拆卸線上工作站負荷不均衡問題,針對拆卸線平衡模型的多目標、多約束屬性,提出了一種基于Pareto解集的多目標免疫機制協(xié)作遺傳算法.該算法在遺傳操作中融入免疫機制,將帶問題特征信息的加權值作為疫苗庫的構造規(guī)則,通過接種疫苗、免疫檢測、免疫平衡和免疫選擇等操作,引導個體向最優(yōu)解靠攏,并維持種群的多樣性.采用Pareto解集的多目標處理方法實現(xiàn)了對多個目標的協(xié)同優(yōu)化,在決策者偏好未知情況下提供側(cè)重點不同的多種方案.通過種群初始化規(guī)則對比實驗,驗證了節(jié)拍時間約束下的啟發(fā)式規(guī)則能生成高質(zhì)量的初始解.通過求解不同規(guī)模的拆卸實例,并與多種已有算法進行對比,結果表明了所提算法的有效性和優(yōu)越性.