拆卸线平衡问题（DisassemblyLineBalancingProblem，DLBP）是提高资源回收效率和降低环境污染的关键环节，也是实现循环经济和可持续发展的重要途径。
在实际生产中，拆卸线平衡问题往往受到多种资源约束，例如时间、空间、设备、人员等，这使得问题变得更加复杂和困难。
为了解决带资源约束的拆卸线平衡问题，学者们提出了各种方法，其中基于多目标进化算法（Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm，MOEA）的方法因其能够有效处理多个目标和约束条件而备受关注。
非支配排序遗传算法II（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII，NSGA-II）是一种经典且高效的MOEA，已被广泛应用于求解带资源约束的DLBP。
本文对基于NSGA-II的带资源约束的拆卸线平衡问题研究进行了综述。
首先，介绍了DLBP和NSGA-II的基本概念；其次，回顾了NSGA-II在求解不同类型资源约束下的DLBP的应用现状，并对现有文献进行了分类和比较分析；然后，总结了NSGA-II在求解带资源约束的DLBP中常用的编码方式、遗传算子、约束处理技术和性能指标；最后，展望了未来研究方向。
关键词：拆卸线平衡问题；资源约束；NSGA-II；多目标优化；文献综述
随着全球环境污染和资源短缺问题的日益严重，发展循环经济和可持续发展模式已成为全球共识。
拆卸作为产品生命周期末端的重要环节，对于资源回收再利用和环境保护具有重要意义。
拆卸线平衡问题(DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP)旨在合理分配拆卸任务，优化拆卸资源配置，提高拆卸效率，降低拆卸成本，是实现高效、经济、环保拆卸的关键。
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