船舶制造中的装配工作一般耗时最久、需要的关键资源最多。其中，分段装配工时大概占船体装配总工时的45%左右，分段装配成本在船体装配总成本中所占的比例更是高达50%以上。因此，研究船体分段装配过程中的最优化问题，对缩短船体建造周期、减少装配成本以及提高装配质量具有重大意义。本文以船体平面分段装配为对象，研究了分段装配序列规划与装配线平衡方法，为解决复杂产品的装配最优化问题提供决策依据。研究工作主要包括以下内容：（1）基于实例推理（CBR）与基于几何约束推理相结合的平面分段装配序列规划方法。船体分段结构复杂，所包含的零部件众多，给可行装配序列推理造成很大的困难。另外，在结构组成上，组成分段的零部件之间没有严格的几何约束关系，满足几何约束的可行序列数量较大，不利于序列的评价及优选。本文利用基于实例推理的方法，参照与装配问题最相似实例的装配顺序，生成装配问题的初始优先约束关系，然后结合基于约束的推理，生成装配体完整的装配序列，并利用遗传算法进行装配序列选优。论文用具体加工算例验证了该方法的有效性。（2）批量型装配线平衡问题建模及求解方法研究。在分段部件装配过程中，各部件不仅要满足加工时间、平台占用面积等的约束，还需符合一定的完工优先关系。以装配线劳动生产率最大化及工作站负荷均衡为优化目标，在合理假设的基础上，建立批量型装配线平衡问题的数学模型。本文利用文化基因算法对问题进行求解，寻找最优的分段部件装配计划。通过染色体的解码过程实现任务的智能分批，设计了序列自动调整算子，保证生成的最优解符合优先关系约束。另外，在算法框架中加入局部搜索算子，加快了算法的求解过程。最后通过分段部件装配的实际算例验证算法的有效性。该问题的解决，对于具有优先关系约束的任务割分或排序问题的求解具有参考价值。（3）混合型装配线平衡问题建模及求解方法研究。船体平面分段装配流水线平衡的目的是寻找最优的加工任务排序，实现总任务的生产周期最短、任务拖期数量最少以及工作站负荷均衡等目标。为了获取该多目标优化问题的Pareto最优解，本文在合理假设的基础上，构建了混合型装配线平衡问题的数学模型。提出了一种改进的多目标遗传算法，设计了个体适应值的分配策略及Pareto解集更新机制，使得算法能够快速地获取满足优化目标的多组非劣解。最后通过船体平面分段装配实例验证了算法的有效性。混合装配线平衡问题的解决，可以为多目标组合优化问题非劣解的求取提供一定的参照。（4）产品装配序列规划及装配线平衡系统集成方法研究。研究了序列规划及装配线平衡的关系，构建了船体平面分段装配最优化应用系统，并以国内某造船厂平面分段装配的实际加工数据对系统进行了验证。综上，本文给出了一整套船体平面分段装配过程最优化的解决方法，对企业缩短分段装配工时、节约生产成本提供了决策支持。