为处理因设备故障、订单变化等引起的任务量波动或生产中断问题,在关键工序设置多个并行可选设备、在生产子线设置助理,以保证装配线的生产率。针对该类问题,构建随机工时下基于资源分配的成本、效率双目标U型装配线平衡模型,并采用Benders分解法,将问题分解为设备和助理分配主问题、工序分配子问题,以降低模型求解的复杂度。提出基于Benders分解的快速非支配遗传算法,通过三层编码及解码来适应多决策变量;采用非回溯的Pareto层级构造和拥挤距离,实现种群评价与选择;提出基于概率的层次化遗传操作,以扩充邻域结构、增强寻优能力、避免局部优化。通过非支配解比率、Pareto前沿解收敛性和个体间距度量指标分析所提算法、多目标遗传算法和非支配排序遗传算法,证明算法获得了逼近Pareto最优前沿的非支配解集,且具有良好的收敛性和分布性。