摘要：针对拆卸线平衡问题的复杂性，提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力，引入遗传算法的随机交叉操作，指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解，实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略，将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中，加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解，并将其与已有算法进行对比，验证了所提算法的有效性和优越性。

关键词：拆卸线平衡问题 多目标优化 pareto解集 人工鱼群算法 

单位：西南交通大学机械工程学院; 成都610031