报废汽车体积大，废弃物污染大，拆卸过程复杂，将作业任务均衡分配难。为此，本文对工作站数量确定的双边拆卸线平衡问题进行研究，建立问题数学模型，设计一种变邻域蛙跳算法。所提算法在寻优过程中采用变邻域搜索提高族群局部搜索效率；引入个体学习机制加快精英个体进化速度；提出基于二分法的节拍时间调整策略加快对最优节拍的搜索。最后，通过算例对算法性能进行验证并通过实例说明任务在拆卸线上平衡分配的重要性。
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