在产品的制造过程中,生产线平衡问题是制约生产效率的核心影响因素,如何科学高效地解决这一问题是学术和工程上的一个持续研究热点。本文以基本生产线平衡问题(Simple Assembly Line Balancing Problem,SALBP)为研究对象,分别针对最小化工作站数问题(SALBP-I)和最小化生产节拍问题(SALBP-II)进行建模和求解研究,力求涵盖国内外主流研究中所涉及到的问题规模,为建立通用的生产线平衡问题求解系统提供模型和算法支持。首先,本文研究了两类生产线平衡问题(SALBP-I和SALBP-II)的数学模型建立,分别建立了两类问题的混合整数规划(MIP)模型。模型建立之后,使用LeapMS建模语言进行了模型的计算机表达,并使用C++语言将模型进行封装,最后通过Cplex求解器进行求解,实现求解通用化、模块化和自动化。使用国际通用的标准算例集SALBP-Data-Sets进行了运算测试,测试结果表明该方法可以求得标准算例70%左右的问题的精确解,与近期文献上相比,本文的方法求解效率更高,结构和实现更为简单直观。其次,针对整数规划方法在求解大规模复杂问题存在求解难度过大的不足,研究了使用多种群遗传算法求解生产线平衡问题。将传统遗传算法进行改进,以适合生产线平衡问题的求解,其中包括:提出了基于随机拓扑排序的初始种群产生,提出针对两类问题不同的译码求解算法,设计了多种群遗传算法的选择、交叉、变异和优良个体种群迁移等算法策略。算例测试表明本文提出的算法在求解大规模生产线平衡问题的近优解时相对近期文献具有一定优势。最后,基于有效的算法建立生产线平衡系统,设计系统的图形用户界面,实现对生产线平衡问题优化结果的可视化。将两种求解方法集成在系统中,实现对生产线平衡问题的多算法求解。本文的方法可以同时用于解决中小规模问题和大规模问题,求解规模适用性广,算法测试覆盖了国际标准算例集中所有规模的算例,算法的稳定性好,在效果上可以将标准算例求到较好可行解。本文的研究结果对生产线平衡问题通用求解系统的建立具有较好参考价值。