近年来,随着环境污染的加剧与资源的短缺,废旧产品拆卸商业化引起企业和国家的日益关注。拆卸不仅仅能实现资源再制造,还能缓解废旧资源对环境造成的负面影响。而拆卸线是完成对大型废品自动化拆卸的最佳工作途径,高效的拆卸线布局尤其重要,拆卸线上的作业效率对产品回收的后续操作有着直接影响。合理的拆卸流程和拆卸线布局对拆卸线平衡问题的研究具有深刻的理论意义与现实应用价值。故本文采用了U型拆卸线布局,主要研究如下:1.分析直线型拆卸线布局优化问题的相关研究内容,并结合U型布局的特点,建立出以总工作站数、平滑指数、危害、需求、危害指数最小的U型拆卸线平衡问题的数学模型。2.初始解在满足作业优先顺序的前提下,不能完全随机搜索,为了确保产生初始解的可行性以及提高解的优良性,对工作时间、危害性、需求性、方向性的信息策略协同优化,以产生优质的初始解。3.对于平衡优化方法方面,分析已有的标准遗传算法、蚁群算法性能上的不足,提出一种新的遗传-蚁群混合算法并设计其流程。应用本文所提的算法求解基准算例和实际问题,算法均取得较优的解,与其它已有求解方法的所得解结果进行类比分析,从而验证了算法的可行性,证明本文的研究意义和理论价值。4.以某型号发动机为例,将本文所提出的遗传-蚁群混合算法运用到拆卸线平衡的优化中,使平衡目标得以综合优化,将所得的作业流程和工作站安排方案与现有标准算法的方案相对比,进而阐述U型拆卸线在生产效率上的优势。