随着科学技术的进步和社会经济的飞速发展,人们的生活水平也不断提高,加之人们对于产品的个性化和多样化的需求的增加,使得汽车行业不断得到效益持续上升的机会。为响应这种个性化和多样化的需求,目前国内汽车的制造大多数已经采用了混流装配制造模式,然而混流装配线上由于能同时装配结构及加工工艺条件相似的多类型产品,使得其复杂程度远高于单一型产品装配线。怎样在现有的生产条件下,对混流装配线进行合理的改善,提高其生产产品的能力以满足消费者对汽车产品的需求就成为各汽车制造型企业重点考虑的问题。本文根据前人对装配线的研究,结合当前汽车制造行业应用装配线面临的问题,提出以生产节拍、工作站作业负荷以及工人加工成本为多目标对混流装配线进行平衡优化,提高产品生产能力,降低工人加工成本,同时使得各工作站之间的作业负荷均衡,增加员工的公平感,提升整条混流装配线的流畅性,并建立了相应的数学模型。针对混流装配线平衡问题的复杂性,本文采用遗传算法作为求解方法。遗传算法解决这类组合优化问题有较强的能力,然而遗传算法面对复杂问题求解时有极易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺陷。因此本文针对遗传算法的缺陷对遗传算法的操作进行相应的改进以提升算法的性能。本文结合混流装配线的特点和遗传算法的缺陷,运用拓扑理论生成初始种群,精英选择和轮盘赌相结合的方式进行选择操作,对交叉和变异概率进行改进,并提出贪婪搜索法,以提升算法的寻优能力。为验证改进遗传算法的有效性与通用性,本文采用其他文献中混流装配线平衡问的案例进行求解,结果表明改进的遗传算法在求解质量上有显著的提升。本文对汽车制造企业实际案例进行研究,运用改进遗传算法对汽车混流装配线进行改善,结果表明本文提出的多目标平衡模型对混流装配线整体平衡效果显著,并且改进的遗传算法解决实际问题能取得良好的效果,具有实际价值。