在制造业中，混流装配线的高效运作对于满足市场需求和提升企业竞争力至关重要。混流装配线是一种能够同时生产多种型号产品的生产线，相较于传统的单一型号产品装配线，它更能适应当前市场上个性化、多样化和定制化的需求。然而，随着新产品的不断推出，混流装配线原有的平衡状态可能会被打破，这就需要进行再平衡操作以重新分配任务给各工作站，确保各工作站的负荷均衡。再平衡的目的是在保持生产线平衡的同时，尽量减少调整成本，并提高生产效率。
多目标混流装配线再平衡模型与算法的研究，意在提供一种有效的数学模型和解决算法，以解决混流装配线再平衡过程中的复杂问题。文章中提到的调整成本，是指在进行再平衡时由于重新分配任务而产生的额外成本，如设备的重新设置、员工的再培训等。生产效率则是指生产线的产出能力与工作时间的比率，它直接关系到产品的生产周期和企业的经济效益。
为了解决上述问题，文章提出了一种新的方法来衡量调整成本，并构建了多目标优化模型。在该模型中，生产效率和调整成本是两个相互竞争的目标，需要通过优化来达到平衡。多目标遗传算法被选用作为解决此类问题的算法。遗传算法是一种启发式搜索算法，受到生物进化论的启发，通过选择、交叉和变异等操作来模拟自然选择过程，以搜索问题的最优解或近似最优解。由于多目标遗传算法能够处理多个目标之间的权衡和选择，因此非常适合解决像混流装配线再平衡这样的多目标优化问题。
在文章中，作者通过对经典问题的计算实验，并与现有的混装线平衡算法进行对比分析，证明了所提出算法的有效性。实验结果显示，多目标遗传算法不仅能够有效地解决混装线再平衡问题，而且在性能上优于Merengo等人在1999年提出的算法。这项研究结果对于工业生产和运营管理具有重要的理论和实践意义，有助于推动制造业在生产线平衡优化方面的发展。
关键词“混装线”指的是生产线上可以同时处理多种不同型号或版本产品的装配线；“再平衡”是指当引入新产品、市场需求变化或生产环境变化时，对装配线任务分配进行调整以重新达到生产效率和成本控制目标的过程；“多目标优化”涉及同时考虑多个目标（如成本、时间、质量）的优化问题；“遗传算法”作为一种模仿自然界生物进化过程的算法，广泛应用于解决复杂的优化问题。
在理论研究的同时，文章还提到了基金项目的支撑，这表明科研活动往往需要政府或教育机构的资助。此外，作者和通信联系人的简介提供了作者背景和联系方式，为后续的学术交流和深入研究提供了可能。通过这些内容，读者可以了解到混流装配线再平衡模型与算法的研究背景、意义、方法、实验验证以及该领域的前沿动态。
