针对飞机移动装配线平衡问题，张超和李慧提出了一种基于粒子群算法和仿真分析的研究方法。为了解决这一复杂的优化问题，他们引入了改进的逆向差分粒子群算法，并设计了一种基于作业优先图的随机权重排列编码方法来表征问题的解。这种方法通过随机权重零入度排序算法进行解码，将粒子编码映射为可行解，并采用逆向差分变异算子来更新粒子的位置。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过粒子之间的信息共享和相互协作来寻找最优解。在飞机装配线平衡问题的应用中，算法需要解决如何高效地将装配任务分配到各个工作站，以达到装配时间平衡，减少等待和过载时间，从而提升生产率。
研究中的核心问题被定义为第二类装配线平衡问题（ALBⅡ），即在给定的工作站数目下，求解最小的节拍时间以获得最大的生产率。这是一个典型的NP型组合优化问题，意味着随着作业数目的增长，其复杂度呈指数级增长，传统的精确算法难以在合理时间内找到解决方案。
为了加速算法收敛，张超和李慧提出使用随机权重法和逆向位置法来初始化种群，并在迭代过程中加入种群进化停滞判断及变异扰动策略。这种混合粒子群算法结合了多种策略以防止算法早熟收敛，即在找到局部最优解时陷入停滞。
在算法的实际应用中，研究者以某型飞机的移动装配线为案例，运用C#语言开发了脉动线站位负荷平衡程序。通过这个程序，他们计算出了装配线的站位划分以及作业分配。此外，研究者还使用离散事件仿真平台PlantSimulation建立了模型，并通过仿真验证了所提出的改进粒子群算法的有效性。
在仿真验证的过程中，研究者注意到装配线平衡在航空制造企业中具有重要的实用意义。特别是对于国内航空制造企业的多品种、小批量装配生产特点和现状，研究脉动线生产模式的应用显得尤为重要。脉动线是一种介于固定站位式与连续移动式装配之间的生产形式，它能有效缩短装配工时，合理安排工装夹具摆放位置，改善现场环境，使装配作业标准化，并拉动整个生产供应链的协同工作。
本文的研究不仅为飞机装配线平衡提供了理论指导，还为实际生产提供了可行的解决方案。通过本文提出的算法和仿真平台，相关企业可以有效地进行装配线平衡设计，提高生产效率和经济效益。同时，研究成果对于其他领域中类似优化问题的求解也具有一定的参考价值。
