装配线平衡问题是指将操作分配至各个工位,使得某些目标达到最优的一系列优化决策问题。平衡装配线可缩短产品的生产周期,提高产品的生产效率,具有重要的现实意义。另一方面装配线平衡问题是一类典型的NP难问题,研究其有效求解算法具有重要的理论意义。求解装配线平衡问题的方法主要有三类：启发式算法、精确算法和元启发式算法。第一类方法求解效率很高,但效果难以保证；第二类方法适合求解小规模算例的精确解,但在求解大规模问题时效率低下；元启发式算法则两方面比较均衡,是当前求解装配线平衡问题的主流算法。在众多元启发式算法中,蚁群算法由于遍历求解的过程与装配线的设计过程相似性极高,能充分地利用问题的特性,故利用该算法求解装配线平衡问题的研究是一个重要的发展方向。论文针对第2类单边装配线平衡问题,提出了一种改进蚁群算法。(1)引入了一种新的启发式因素：可释放后继操作数。如果某项操作一旦被分配,便有较多的操作被释放成为候选操作,显然该项操作应被优先分配以增强蚁群的多样性；(2)给出了合理、有效的操作选择、分配机制以顾全全局搜索和局部寻优之间的平衡。选择机制以有利于后续工位分配的原则确定操作的选择权值,顾全全局优化,而操作分配机制则侧重于当前工位的优化,为局部寻优；(3)综合考虑局部信息和全局信息的贡献定义了两种信息素,分别刻画工位和操作间的优化组合与同一工位中操作间的优化组合,后者可自组织实现操作间的组合。数值实验结果显示该算法对第1类和第2类装配线平衡问题都有较优的求解效果。分析装配线平衡问题的平衡特性,针对第2类单边装配线平衡问题提出了一种工位蚁群算法。(1)将优化指标分解到每个工位,利用各个工位的局部优化逼近全局优化；(2)提出了一种定界策略,根据当前的最好解,增加(或减小)工位时间的下界(或上界),缩小工位时间的变化范围,提高算法的求解速度；(3)利用精英复制策略在当前的优秀蚂蚁(精英蚂蚁)中随机选择一只,复制其局部解取代不满足定界条件的局部解。实验结果显示,工位蚁群算法能求得大部分算例的最优节拍,求解结果优于其它元启发式算法所得的最好节拍,也优于前面所提的改进蚁群算法。将三种策略应用于第1类装配线平衡问题的求解,提出了第1类问题的工位蚁群算法。实验结果显示,该算法也能有效求解第1类装配线平衡问题。针对第2类双边装配线平衡问题提出了一种改进蚁群算法。(1)提出了一个启发式权值的计算公式。在公式中引入了两种新的启发式因素：操作所在边的位置和闲置时间,前者使得单边操作以较大概率被优先选择,为后续工位保留了更多的双边操作,后者使得所选择的操作不再仅局限于闲置时间为0或最小的操作,这两个启发式因素的提出增强了蚁群的多样性；(2)给出了一种边工位的确定原则,使得两边工位的工位时间尽可能以相同的速度增加,以保证伴随工位内部的平衡性,同时可减少因两边工位分配的不均衡性造成的闲置时间的增加；(3)给出了一种动态更新步长的定界策略,在操作分配机制中给出了新的工位时间下界的定界规则,定义了三种理想分配操作并设定不同的优先级别,选择合适的理想操作组合分配至工位。数值实验结果验证了该算法的有效性。