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拆卸是产品回收过程最关键环节之一，拆卸效率直接影响再制造成本。本文在分析现有模型不足基础上，考虑最小化总拆卸时间，建立多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型，并提出了一种自适应进化变邻域搜索算法。所提算法引入种群进化机制，并采用一种组合策略构建初始种群，通过锦标赛法选择个体进化；在局部搜索时，设计了邻域结构自适应选择策略，并采用基于交叉的全局学习机制加速跳出局部最优，以提高算法寻优能力。对比实验结果，证实了所提模型的合理性以及算法的高效性。