拆卸线平衡问题（DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP）在资源回收、环境保护和循环经济中发挥着至关重要的作用。
随着对高效、经济和环保的拆卸流程需求的增加，平行站拆卸线平衡问题（ParallelDisassemblyLineBalancingProblem,P-DLBP）因其能够提高拆卸效率和资源回收率而备受关注。
本文献综述重点关注P-DLBP，概述了其定义、特点、数学模型以及相关研究假设。
此外，还介绍了多目标进化算法（Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm,MOEA）在解决P-DLBP方面的应用，特别是MOEA/D_TCH算法。
文章进一步探讨了MOEA/D_TCH算法在求解P-DLBP中的改进设计、编码与解码策略、约束处理方法以及算法参数设置等关键方面。
最后，对P-DLBP的研究方向进行了展望。
关键词：拆卸线平衡问题；平行站；多目标进化算法；MOEA/D_TCH算法；资源回收
##1.1拆卸线平衡问题(DLBP)
拆卸线平衡问题(DisassemblyLineBalancingProblem,DLBP)是指在满足一系列约束条件下，将一系列拆卸任务分配到不同的工作站，以最小化总的拆卸时间或最大化拆卸线的效率。
##1.2平行站拆卸线平衡问题(P-DLBP)
平行站拆卸线平衡问题(ParallelDisassemblyLineBalancingProblem,P-DLBP)是DLBP的一种特殊形式，它允许多个相同的拆卸线同时工作，以处理更大规模的拆卸任务。
##1.3多目标进化算法(MOEA)
多目标进化算法(Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithm,MOEA)是一种模拟自然进化过程的优化算法，它可以同时优化多个目标函数，找到一组Pareto最优解。
